Znajdź macierz o najwyższym wyniku bez właściwości X


14

To wyzwanie jest częściowo wyzwaniem algorytmów, częściowo wyzwaniem optymalizacji, a częściowo po prostu najszybszym wyzwaniem kodu.

Cykliczna macierz jest w pełni określona przez jej pierwszy wiersz r. Pozostałe rzędy to cykliczne permutacje wiersza rz przesunięciem równym indeksowi wiersza. Dopuszczamy macierze cykliczne, które nie są kwadratowe, tak że po prostu brakuje niektórych ostatnich wierszy. Zawsze jednak zakładamy, że liczba wierszy jest nie większa niż liczba kolumn. Na przykład rozważmy następującą macierz cykliczną 3 na 5.

10111
11011
11101

Mówimy, że macierz ma właściwość X, jeśli zawiera dwa niepuste zbiory kolumn o nieidentycznych indeksach, które mają tę samą (wektorową) sumę. Suma wektorowa dwóch kolumn jest po prostu elementarnym sumowaniem dwóch kolumn. To jest suma dwóch kolumn zawierających xelementy, z których każda jest kolejną kolumną zawierającą xelementy.

Powyższa macierz w sposób trywialny ma właściwość X, ponieważ pierwsza i ostatnia kolumna są takie same. Matryca tożsamości nigdy nie ma właściwości X.

Jeśli po prostu usuniemy ostatnią kolumnę macierzy powyżej, otrzymamy przykład, który nie ma właściwości X i dałby wynik 4/3.

1011
1101
1110

Zadanie

Zadaniem jest napisanie kodu w celu znalezienia macierzy cyklicznej o najwyższym wyniku, której wszystkie wpisy to 0 lub 1 i która nie ma właściwości X.

Wynik

Twój wynik będzie liczbą kolumn podzieloną przez liczbę wierszy w najlepszej macierzy punktacji.

Tie Breaker

Jeśli dwie odpowiedzi mają ten sam wynik, wygrywa ten, który przesłał pierwszy.

W (bardzo) mało prawdopodobnym przypadku, gdy ktoś znajdzie sposób na uzyskanie nieograniczonej liczby punktów, zostanie zaakceptowany pierwszy ważny dowód takiego rozwiązania. W jeszcze bardziej mało prawdopodobnym przypadku, w którym można znaleźć dowód na optymalizację skończonej macierzy, oczywiście przyznam również zwycięstwo.

Wskazówka

Uzyskanie wyniku 12/8 nie jest zbyt trudne.

Języki i biblioteki

Możesz używać dowolnego języka, który ma swobodnie dostępny kompilator / tłumacz / etc. dla systemu Linux i dowolnych bibliotek, które są również bezpłatnie dostępne dla systemu Linux.

Wiodące wpisy

  • 36/19 autor: Peter Taylor (Java)
  • 32/17 autor: Suboptimus Prime (C #)
  • 21/12 autor: justhalf (Python 2)

Ach, właściwość X dotyczy kolumn, a nie wierszy.
Optymalizator

Jak napisano, macierz 1 na 2 01 ma właściwość X, ponieważ zbiór pierwszej kolumny ma tę samą sumę wektorów, co pusty zbiór. Być może chodziło Ci o niepuste zestawy kolumn? Myślę, że to czystsze, żeby tego nie zmieniać.
xnor

2
Najprostszym czytanie zasad jest nadal, że 01ma własność X: (1) = (0) + (1). Jeśli chcesz to wykluczyć, powinieneś powiedzieć, że dwa zestawy kolumn muszą być rozłączne.
Peter Taylor,

1
To pytanie da dużo wglądu w ten problem (jak trudno jest sprawdzić właściwość X, która jest trudna w NP, niestety) mathoverflow.net/questions/157634/…
pół

3
Obecnie po prostu 2^mm * 2^(m/2)
brutalnie zmuszamy

Odpowiedzi:


11

16/9 20/11 22/12 28/15 30/16 32/17 34/18 36/19 (Java)

Wykorzystuje to szereg pomysłów w celu zmniejszenia przestrzeni wyszukiwania i kosztów. Zobacz historię zmian, aby uzyskać więcej informacji na temat wcześniejszych wersji kodu.

  • Oczywiste jest, że wlog możemy brać pod uwagę tylko macierze krążące, w których pierwszy wiersz jest słowem Lyndona : jeśli słowo nie jest liczbą pierwszą, musi mieć właściwość X, w przeciwnym razie możemy obracać bez wpływu na wynik lub właściwość X.
  • Opierając się na heurystyce od obserwowanych krótkich zwycięzców, teraz powtarzam słowa Lyndona, zaczynając od tych o gęstości 50% (tj. O tej samej liczbie 0i 1) i opracowując; Używam algorytmu opisanego w kodzie A Gray dla naszyjników o stałej gęstości i słów Lyndona w stałym zamortyzowanym czasie , Sawada i Williams, Theoretical Computer Science 502 (2013): 46-54.
  • Obserwacja empiryczna polega na tym, że wartości występują w parach: każde optymalne słowo Lyndona, które znalazłem, ma taką samą wartość jak jego odwrócenie. Tak więc dochodzę do około dwa razy przyspieszenia, biorąc pod uwagę tylko połowę każdej takiej pary.
  • Mój oryginalny kod działał z BigIntegerdokładnym testem. Dostaję znaczną poprawę prędkości, ryzykując fałszywe negatywy, operując modulo dużą liczbą pierwszą i utrzymując wszystko w prymitywach. Wybrana przeze mnie liczba pierwsza jest największa mniejsza niż 2 57 , ponieważ pozwala to na pomnożenie przez podstawę mojej reprezentatywnej reprezentacji wektorowej bez przepełnienia.
  • Ukradłem heurystykę Suboptimus Prime , że możliwe jest szybkie odrzucenie przez rozważenie podzbiorów w rosnącym porządku wielkości. Teraz połączyłem ten pomysł z trójskładnikowym podzbiorem typu „spotkaj się w środku”, aby przetestować kolidujące podzbiory. ( Podziękowania dla Kenny'egoTM za zasugerowanie próby dostosowania podejścia z problemu podzbioru liczb całkowitych; myślę, że xnor i ja widzieliśmy, jak to zrobić prawie jednocześnie). Zamiast szukać dwóch podzbiorów, które mogą zawierać każdą kolumnę 0 lub 1 razy i mają tę samą sumę, szukamy jednego podzestawu, który może obejmować każdą kolumnę -1, 0 lub 1 razy i sumować do zera. To znacznie zmniejsza wymagania dotyczące pamięci.
  • Dodatkowym czynnikiem jest oszczędność dwóch wymagań pamięciowych, ponieważ każdy element {-1,0,1}^mma swoją negację, {-1,0,1}^mdlatego konieczne jest przechowywanie tylko jednego z nich.
  • Poprawiam także wymagania dotyczące pamięci i wydajności, korzystając z niestandardowej implementacji mapy skrótów. Test 36/19 wymaga przechowywania 3 ^ 18 sum, a długi 3 ^ 18 to prawie 3 GB bez żadnego narzutu - dałem mu 6 GB stosu, ponieważ 4 GB nie wystarczyło; pójście dalej (tj. test 38/20) w obrębie 8 GB pamięci RAM wymagałoby dalszej optymalizacji do przechowywania liczb wewnętrznych zamiast długich. Przy 20 bitach trzeba powiedzieć, który podzbiór generuje sumę, która zostawi 12 bitów plus ukryte bity z segmentu; Obawiam się, że byłoby zbyt wiele fałszywych kolizji, aby uzyskać jakiekolwiek trafienia.
  • Ponieważ waga dowodów sugeruje, że powinniśmy się przyjrzeć 2n/(n+1), przyspieszam to, testując to.
  • Jest trochę niepotrzebnych, ale uspokajających wyników statystycznych.
import java.util.*;

// Aiming to find a solution for (2n, n+1).
public class PPCG41021_QRTernary_FixedDensity {
    private static final int N = 36;
    private static int density;
    private static long start;
    private static long nextProgressReport;

    public static void main(String[] args) {
        start = System.nanoTime();
        nextProgressReport = start + 5 * 60 * 1000000000L;

        // 0, -1, 1, -2, 2, ...
        for (int i = 0; i < N - 1; i++) {
            int off = i >> 1;
            if ((i & 1) == 1) off = ~off;
            density = (N >> 1) + off;

            // Iterate over Lyndon words of length N and given density.
            for (int j = 0; j < N; j++) a[j] = j < N - density ? '0' : '1';
            c = 1;
            Bs[1] = N - density;
            Bt[1] = density;
            gen(N - density, density, 1);
            System.out.println("----");
        }

        System.out.println("Finished in " + (System.nanoTime() - start)/1000000 + " ms");
    }

    private static int c;
    private static int[] Bs = new int[N + 1], Bt = new int[N + 1];
    private static char[] a = new char[N];
    private static void gen(int s, int t, int r) {
        if (s > 0 && t > 0) {
            int j = oracle(s, t, r);
            for (int i = t - 1; i >= j; i--) {
                updateBlock(s, t, i);
                char tmp = a[s - 1]; a[s - 1] = a[s+t-i - 1]; a[s+t-i - 1] = tmp;
                gen(s-1, t-i, testSuffix(r) ? c-1 : r);
                tmp = a[s - 1]; a[s - 1] = a[s+t-i - 1]; a[s+t-i - 1] = tmp;
                restoreBlock(s, t, i);
            }
        }
        visit();
    }

    private static int oracle(int s, int t, int r) {
        int j = pseudoOracle(s, t, r);
        updateBlock(s, t, j);
        int p = testNecklace(testSuffix(r) ? c - 1 : r);
        restoreBlock(s, t, j);
        return p == N ? j : j + 1;
    }

    private static int pseudoOracle(int s, int t, int r) {
        if (s == 1) return t;
        if (c == 1) return s == 2 ? N / 2 : 1;
        if (s - 1 > Bs[r] + 1) return 0;
        if (s - 1 == Bs[r] + 1) return cmpPair(s-1, t, Bs[c-1]+1, Bt[c-1]) <= 0 ? 0 : 1;
        if (s - 1 == Bs[r]) {
            if (s == 2) return Math.max(t - Bt[r], (t+1) >> 1);
            return Math.max(t - Bt[r], (cmpPair(s-1, t, Bs[c-1] + 1, Bt[c-1]) <= 0) ? 0 : 1); 
        }
        if (s == Bs[r]) return t;
        throw new UnsupportedOperationException("Hit the case not covered by the paper or its accompanying code");
    }

    private static int testNecklace(int r) {
        if (density == 0 || density == N) return 1;
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < c; i++) {
            if (r - i <= 0) r += c;
            if (cmpBlocks(c-i, r-i) < 0) return 0;
            if (cmpBlocks(c-i, r-1) > 0) return N;
            if (r < c) p += Bs[r-i] + Bt[r-i];
        }
        return p;
    }

    private static int cmpPair(int a1, int a2, int b1, int b2) {
        if (a1 < b1) return -1;
        if (a1 > b1) return 1;
        if (a2 < b2) return -1;
        if (a2 > b2) return 1;
        return 0;
    }

    private static int cmpBlocks(int i, int j) {
        return cmpPair(Bs[i], Bt[i], Bs[j], Bt[j]);
    }

    private static boolean testSuffix(int r) {
        for (int i = 0; i < r; i++) {
            if (c - 1 - i == r) return true;
            if (cmpBlocks(c-1-i, r-i) < 0) return false;
            if (cmpBlocks(c-1-i, r-1) > 0) return true;
        }
        return false;
    }

    private static void updateBlock(int s, int t, int i) {
        if (i == 0 && c > 1) {
            Bs[c-1]++;
            Bs[c] = s - 1;
        }
        else {
            Bs[c] = 1;
            Bt[c] = i;
            Bs[c+1] = s-1;
            Bt[c+1] = t-i;
            c++;
        }
    }

    private static void restoreBlock(int s, int t, int i) {
        if (i == 0 && (c > 0 || (Bs[1] != 1 || Bt[1] != 0))) {
            Bs[c-1]--;
            Bs[c] = s;
        }
        else {
            Bs[c-1] = s;
            Bt[c-1] = t;
            c--;
        }
    }

    private static long[] stats = new long[N/2+1];
    private static long visited = 0;
    private static void visit() {
        String word = new String(a);

        visited++;
        if (precedesReversal(word) && testTernary(word)) System.out.println(word + " after " + (System.nanoTime() - start)/1000000 + " ms");
        if (System.nanoTime() > nextProgressReport) {
            System.out.println("Progress: visited " + visited + "; stats " + Arrays.toString(stats) + " after " + (System.nanoTime() - start)/1000000 + " ms");
             nextProgressReport += 5 * 60 * 1000000000L;
        }
    }

    private static boolean precedesReversal(String w) {
        int n = w.length();
        StringBuilder rev = new StringBuilder(w);
        rev.reverse();
        rev.append(rev, 0, n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (rev.substring(i, i + n).compareTo(w) < 0) return false;
        }
        return true;
    }

    private static boolean testTernary(String word) {
        int n = word.length();
        String rep = word + word;

        int base = 1;
        for (char ch : word.toCharArray()) base += ch & 1;

        // Operating base b for b up to 32 implies that we can multiply by b modulo p<2^57 without overflowing a long.
        // We're storing 3^(n/2) ~= 2^(0.8*n) sums, so while n < 35.6 we don't get *too* bad a probability of false reject.
        // (In fact the birthday paradox assumes independence, and our values aren't independent, so we're better off than that).
        long p = (1L << 57) - 13;
        long[] basis = new long[n];
        basis[0] = 1;
        for (int i = 1; i < basis.length; i++) basis[i] = (basis[i-1] * base) % p;

        int rows = n / 2 + 1;
        long[] colVals = new long[n];
        for (int col = 0; col < n; col++) {
            for (int row = 0; row < rows; row++) {
                colVals[col] = (colVals[col] + basis[row] * (rep.charAt(row + col) & 1)) % p;
            }
        }

        MapInt57Int27 map = new MapInt57Int27();
        // Special-case the initial insertion.
        int[] oldLens = new int[map.entries.length];
        int[] oldSupercounts = new int[1 << 10];
        {
            // count = 1
            for (int k = 0; k < n/2; k++) {
                int val = 1 << (25 - k);
                if (!map.put(colVals[k], val)) { stats[1]++; return false; }
                if (!map.put(colVals[k + n/2], val + (1 << 26))) { stats[1]++; return false; }
            }
        }
        final long keyMask = (1L << 37) - 1;
        for (int count = 2; count <= n/2; count++) {
            int[] lens = map.counts.clone();
            int[] supercounts = map.supercounts.clone();
            for (int sup = 0; sup < 1 << 10; sup++) {
                int unaccountedFor = supercounts[sup] - oldSupercounts[sup];
                for (int supi = 0; supi < 1 << 10 && unaccountedFor > 0; supi++) {
                    int i = (sup << 10) + supi;
                    int stop = lens[i];
                    unaccountedFor -= stop - oldLens[i];
                    for (int j = oldLens[i]; j < stop; j++) {
                        long existingKV = map.entries[i][j];
                        long existingKey = ((existingKV & keyMask) << 20) + i;
                        int existingVal = (int)(existingKV >>> 37);

                        // For each possible prepend...
                        int half = (existingVal >> 26) * n/2;
                        // We have 27 bits of key, of which the top marks the half, so 26 bits. That means there are 6 bits at the top which we need to not count.
                        int k = Integer.numberOfLeadingZeros(existingVal << 6) - 1;
                        while (k >= 0) {
                            int newVal = existingVal | (1 << (25 - k));
                            long pos = (existingKey + colVals[k + half]) % p;
                            if (pos << 1 > p) pos = p - pos;
                            if (pos == 0 || !map.put(pos, newVal)) { stats[count]++; return false; }
                            long neg = (p - existingKey + colVals[k + half]) % p;
                            if (neg << 1 > p) neg = p - neg;
                            if (neg == 0 || !map.put(neg, newVal)) { stats[count]++; return false; }
                            k--;
                        }
                    }
                }
            }
            oldLens = lens;
            oldSupercounts = supercounts;
        }

        stats[n/2]++;
        return true;
    }

    static class MapInt57Int27 {
        private long[][] entries;
        private int[] counts;
        private int[] supercounts;

        public MapInt57Int27() {
            entries = new long[1 << 20][];
            counts = new int[1 << 20];
            supercounts = new int[1 << 10];
        }

        public boolean put(long key, int val) {
            int bucket = (int)(key & (entries.length - 1));
            long insert = (key >>> 20) | (((long)val) << 37);
            final long mask = (1L << 37) - 1;

            long[] chain = entries[bucket];
            if (chain == null) {
                chain = new long[16];
                entries[bucket] = chain;
                chain[0] = insert;
                counts[bucket]++;
                supercounts[bucket >> 10]++;
                return true;
            }

            int stop = counts[bucket];
            for (int i = 0; i < stop; i++) {
                if ((chain[i] & mask) == (insert & mask)) {
                    return false;
                }
            }

            if (stop == chain.length) {
                long[] newChain = new long[chain.length < 512 ? chain.length << 1 : chain.length + 512];
                System.arraycopy(chain, 0, newChain, 0, chain.length);
                entries[bucket] = newChain;
                chain = newChain;
            }
            chain[stop] = insert;
            counts[bucket]++;
            supercounts[bucket >> 10]++;
            return true;
        }
    }
}

Pierwszy znaleziony to

000001001010110001000101001111111111

i to jedyny hit w ciągu 15 godzin.

Mali zwycięzcy:

4/3:    0111                       (plus 8 different 8/6)
9/6:    001001011                  (and 5 others)
11/7:   00010100111                (and 3 others)
13/8:   0001001101011              (and 5 others)
15/9:   000010110110111            (and 21 others)
16/9:   0000101110111011           (and 1 other)
20/11:  00000101111011110111       (and others)
22/12:  0000001100110011101011     (and others)
24/13:  000000101011101011101011   (and others)
26/14:  00000001101110010011010111 (and others)
28/15:  0000000010000111100111010111 (and others)
30/16:  000000001011001110011010101111 (and probably others)
32/17:  00001100010010100100101011111111 (and others)
34/18:  0000101000100101000110010111111111 (and others)

To dobra poprawa. Wydaje się, że użycie słów Lyndona oznacza, że ​​wystarczy sprawdzić około 2 ^ n / n ciągów binarnych dla pierwszego wiersza zamiast 2 ^ n.

Ponieważ używasz każdej cyfry BigInteger jako komórki macierzy, czy nie będzie błędnej odpowiedzi, gdy n> 10?
kennytm

@KennyTM, pamiętaj, że drugim parametrem jest podstawa. Jest mały błąd: powinienem nraczej używać niż rows, chociaż jest bezpieczny w tym sensie, że odrzuciłby prawidłowe rozwiązania, zamiast zaakceptować nieprawidłowe. Nie wpływa również na wyniki.
Peter Taylor,

1
Myślę, że praktycznie ograniczamy się do tego wyniku, ponieważ sprawdzanie właściwości X jest bardzo czasochłonne, chyba że znaleźliśmy inny równoważny warunek, który można ocenić szybciej. Właśnie dlatego tak bardzo chciałem zobaczyć, że
określenie

1
@SuboptimusPrime, znalazłem go na people.math.sfu.ca/~kya17/teaching/math343/16-343.pdf i naprawiłem błąd. Co ciekawe, algorytm, którego teraz używam do iteracji słów Lyndona, jest jednym z klasy powiązanych algorytmów, które również wykonują podzbiory k-of-n, więc mogę być w stanie zrefaktoryzować i udostępnić trochę kodu.
Peter Taylor

9

Python 2 - 21/12

W trakcie udowadniania, że 2-(3/n)zawsze istnieje dla każdegon

Zainspirowany tym pytaniem użyłem De Bruijn Sequence do brutalnej siły możliwych matryc. A po brutalnym forsowaniu n=6,7,8,9,10znalazłem wzór, w którym najwyższe rozwiązanie jest zawsze w kształcie (n, 2n-3).

Stworzyłem więc kolejną metodę brutalizacji siły tego kształtu matrycy i używam przetwarzania wieloprocesorowego, aby przyspieszyć, ponieważ to zadanie jest wysoce rozdzielne. W 16-rdzeniowym Ubuntu może znaleźć rozwiązanie n=12w ciągu około 4 minut:

Próbowanie (0, 254)
Próbowanie (254, 509)
Próbowanie (509, 764)
Próbowanie (764, 1018)
Próbowanie (1018, 1273)
Próbowanie (1273, 1528)
Trying (1528, 1782)
Próbowanie (1782, 2037)
Próbowanie (2037, 2292)
Próbowanie (2292, 2546)
Próbuję (2546, 2801)
Próbowanie (2801, 3056)
Próbowanie (3056, 3310)
Próbowanie (3820, 4075)
Próbuję (3565, 3820)
Próbuję (3310, 3565)
(1625, 1646)
[[0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0]
 [0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0]
 [0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0]
 [1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1]
 [0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0]
 [1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0]
 [0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1]
 [1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0]
 [1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1]
 [1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1]
 [1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1]]
(12, 21)
Wynik: 1,7500

prawdziwe 4m9.121s
użytkownik 42m47.472s
sys 0m5.780s

Większość obliczeń idzie na sprawdzenie właściwości X, która wymaga sprawdzenia wszystkich podzbiorów (istnieją 2^(2n-3)podzbiory)

Zauważ, że obracam pierwszy rząd w lewo, a nie w prawo, jak w pytaniu. Ale są one równoważne, ponieważ można po prostu odwrócić całą macierz. =)

Kod:

import math
import numpy as np
from itertools import combinations
from multiprocessing import Process, Queue, cpu_count

def de_bruijn(k, n):
    """
    De Bruijn sequence for alphabet k
    and subsequences of length n.
    """
    alphabet = list(range(k))
    a = [0] * k * n
    sequence = []
    def db(t, p):
        if t > n:
            if n % p == 0:
                for j in range(1, p + 1):
                    sequence.append(a[j])
        else:
            a[t] = a[t - p]
            db(t + 1, p)
            for j in range(a[t - p] + 1, k):
                a[t] = j
                db(t + 1, t)
    db(1, 1)
    return sequence

def generate_cyclic_matrix(seq, n):
    result = []
    for i in range(n):
        result.append(seq[i:]+seq[:i])
    return np.array(result)

def generate_cyclic_matrix_without_property_x(n=3, n_jobs=-1):
    seq = de_bruijn(2,n)
    seq = seq + seq[:n/2]
    max_idx = len(seq)
    max_score = 1
    max_matrix = np.array([[]])
    max_ij = (0,0)
    workers = []
    queue = Queue()
    if n_jobs < 0:
        n_jobs += cpu_count()+1
    for i in range(n_jobs):
        worker = Process(target=worker_function, args=(seq,i*(2**n-2*n+3)/n_jobs, (i+1)*(2**n-2*n+3)/n_jobs, n, queue))
        workers.append(worker)
        worker.start()
    (result, max_ij) = queue.get()
    for worker in workers:
        worker.terminate()
    return (result, max_ij)

def worker_function(seq,min_idx,max_idx,n,queue):
    print 'Trying (%d, %d)' % (min_idx, max_idx)
    for i in range(min_idx, max_idx):
        j = i+2*n-3
        result = generate_cyclic_matrix(seq[i:j], n)
        if has_property_x(result):
            continue
        else:
            queue.put( (result, (i,j)) )
            return

def has_property_x(mat):
    vecs = zip(*mat)
    vector_sums = set()
    for i in range(1, len(vecs)+1):
        for combination in combinations(vecs, i):
            vector_sum = tuple(sum(combination, np.array([0]*len(mat))))
            if vector_sum in vector_sums:
                return True
            else:
                vector_sums.add(vector_sum)
    return False

def main():
    import sys
    n = int(sys.argv[1])
    if len(sys.argv) > 2:
        n_jobs = int(sys.argv[2])
    else:
        n_jobs = -1
    (matrix, ij) = generate_cyclic_matrix_without_property_x(n, n_jobs)
    print ij
    print matrix
    print matrix.shape
    print 'Score: %.4f' % (float(matrix.shape[1])/matrix.shape[0])

if __name__ == '__main__':
    main()

Stara odpowiedź w celach informacyjnych

Jak dotąd optymalne rozwiązanie ( n=10):

(855, 872)
[[1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0]
 [1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1]
 [0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1]
 [1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0]
 [0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1]
 [1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0]
 [0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1]
 [0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0]
 [1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0]
 [1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1]]
(10, 17)
Wynik: 1,7000

Dla n=7:

(86, 97)
[[0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1]
 [1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0]
 [1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1]
 [1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1]
 [0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1]
 [1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0]
 [0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1]]
(7, 11)
Wynik: 1,5714

Rozwiązanie o kształcie opisanym przez OP ( n=8):

(227, 239)
[[0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0]
 [1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0]
 [0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1]
 [1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0]
 [1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1]
 [1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1]
 [1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1]
 [1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1]]
(8, 12)
Wynik: 1,5000

Ale lepszy ( n=8):

(95, 108)
[[0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1]
 [1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0]
 [1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1]
 [0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1]
 [0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0]
 [1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1]
 [0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0]]
(8, 13)
Wynik: 1,6250

Znalazł również inne optymalne rozwiązanie w n=9:

(103, 118)
[[0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1]
 [1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0]
 [0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1]
 [1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0]
 [1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1]
 [1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0]
 [0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0]]
(9, 15)
Wynik: 1,6667

Kod jest następujący. To tylko brutalna siła, ale przynajmniej może znaleźć coś lepszego niż twierdzenie OP =)

import numpy as np
from itertools import combinations

def de_bruijn(k, n):
    """
    De Bruijn sequence for alphabet k
    and subsequences of length n.
    """
    alphabet = list(range(k))
    a = [0] * k * n
    sequence = []
    def db(t, p):
        if t > n:
            if n % p == 0:
                for j in range(1, p + 1):
                    sequence.append(a[j])
        else:
            a[t] = a[t - p]
            db(t + 1, p)
            for j in range(a[t - p] + 1, k):
                a[t] = j
                db(t + 1, t)
    db(1, 1)
    return sequence

def generate_cyclic_matrix(seq, n):
    result = []
    for i in range(n):
        result.append(seq[i:]+seq[:i])
    return np.array(result)

def generate_cyclic_matrix_without_property_x(n=3):
    seq = de_bruijn(2,n)
    max_score = 0
    max_matrix = []
    max_ij = (0,0)
    for i in range(2**n+1):
        for j in range(i+n, 2**n+1):
            score = float(j-i)/n
            if score <= max_score:
                continue
            result = generate_cyclic_matrix(seq[i:j], n)
            if has_property_x(result):
                continue
            else:
                if score > max_score:
                    max_score = score
                    max_matrix = result
                    max_ij = (i,j)
    return (max_matrix, max_ij)

def has_property_x(mat):
    vecs = zip(*mat)
    vector_sums = set()
    for i in range(1, len(vecs)):
        for combination in combinations(vecs, i):
            vector_sum = tuple(sum(combination, np.array([0]*len(mat))))
            if vector_sum in vector_sums:
                return True
            else:
                vector_sums.add(vector_sum)
    return False

def main():
    import sys
    n = int(sys.argv[1])
    (matrix, ij) = generate_cyclic_matrix_without_property_x(n)
    print ij
    print matrix
    print matrix.shape
    print 'Score: %.4f' % (float(matrix.shape[1])/matrix.shape[0])

if __name__ == '__main__':
    main()

Świetny początek :)

2
@Lembik Teraz mogę pokonać prawie (ograniczonego czasem obliczeniowym) każdego, kto twierdzi, że uzyskał wynik poniżej 2. =)
justhalf

W takim razie czy możesz pokonać 19/10?

@Lembik Nie sądzę, żebym mógł. Wymaga to n >= 31, co oznacza, że ​​muszę sprawdzić 2^(2n-3) = 2^59kombinacje 31-wymiarowego wektora. Nie skończymy za naszego życia = D
pół

2
Czy możesz udowodnić, że zawsze możesz uzyskać matrycęn*(2n-3)
xnor

7

24/13 26/14 28/15 30/16 32/17 (C #)

Edycja: Usunąłem nieaktualne informacje z mojej odpowiedzi. Używam głównie tego samego algorytmu, co Peter Taylor ( edycja: wygląda na to, że używa teraz lepszego algorytmu), chociaż dodałem kilka własnych optymalizacji:

  • Wdrożyłem strategię „spotykaj się na środku” polegającą na wyszukiwaniu zestawów kolumn z tą samą sumą wektorów (sugerowany przez komentarz Kenny'ego ). Ta strategia znacznie poprawiła wykorzystanie pamięci, ale jest raczej powolna, więc dodałem HasPropertyXFastfunkcję, która szybko sprawdza, czy jest mały zestaw z równymi sumami, zanim zastosujesz podejście „spotkaj się w środku”.
  • Podczas iteracji po zestawach kolumn w HasPropertyXFast funkcji, zaczynam od sprawdzenia zestawów kolumn z 1 kolumną, następnie z 2, 3 i tak dalej. Funkcja powraca, gdy tylko zostanie znalezione pierwsze zderzenie sum kolumn. W praktyce oznacza to, że zwykle muszę sprawdzić tylko kilkaset lub tysiące zestawów kolumn zamiast milionów.
  • używam long zmiennych do przechowywania i porównywania całych kolumn i ich wektorów. Takie podejście jest co najmniej o rząd wielkości szybsze niż porównywanie kolumn jako tablic.
  • Dodałem własną implementację hashsetu, zoptymalizowaną dla long typu danych i wzorców użytkowania.
  • Korzystam z tych samych 3 skrótów przez cały okres użytkowania aplikacji, aby zmniejszyć liczbę przydziałów pamięci i poprawić wydajność.
  • Obsługa wielowątkowości.

Wyjście programu:

00000000000111011101010010011111
10000000000011101110101001001111
11000000000001110111010100100111
11100000000000111011101010010011
11110000000000011101110101001001
11111000000000001110111010100100
01111100000000000111011101010010
00111110000000000011101110101001
10011111000000000001110111010100
01001111100000000000111011101010
00100111110000000000011101110101
10010011111000000000001110111010
01001001111100000000000111011101
10100100111110000000000011101110
01010010011111000000000001110111
10101001001111100000000000111011
11010100100111110000000000011101
Score: 32/17 = 1,88235294117647
Time elapsed: 02:11:05.9791250

Kod:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    const int MaxWidth = 32;
    const int MaxHeight = 17;

    static object _lyndonWordLock = new object();

    static void Main(string[] args)
    {
        Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
        double maxScore = 0;
        const int minHeight = 17; // 1
        for (int height = minHeight; height <= MaxHeight; height++)
        {
            Console.WriteLine("Row count = " + height);
            Console.WriteLine("Time elapsed: " + sw.Elapsed + "\r\n");

            int minWidth = Math.Max(height, (int)(height * maxScore) + 1);
            for (int width = minWidth; width <= MaxWidth; width++)
            {
#if MULTITHREADING
                int[,] matrix = FindMatrixParallel(width, height);
#else
                int[,] matrix = FindMatrix(width, height);
#endif
                if (matrix != null)
                {
                    PrintMatrix(matrix);
                    Console.WriteLine("Time elapsed: " + sw.Elapsed + "\r\n");
                    maxScore = (double)width / height;
                }
                else
                    break;
            }
        }
    }

#if MULTITHREADING
    static int[,] FindMatrixParallel(int width, int height)
    {
        _lyndonWord = 0;
        _stopSearch = false;

        int threadCount = Environment.ProcessorCount;
        Task<int[,]>[] tasks = new Task<int[,]>[threadCount];
        for (int i = 0; i < threadCount; i++)
            tasks[i] = Task<int[,]>.Run(() => FindMatrix(width, height));

        int index = Task.WaitAny(tasks);
        if (tasks[index].Result != null)
            _stopSearch = true;

        Task.WaitAll(tasks);
        foreach (Task<int[,]> task in tasks)
            if (task.Result != null)
                return task.Result;

        return null;
    }

    static volatile bool _stopSearch;
#endif

    static int[,] FindMatrix(int width, int height)
    {
#if MULTITHREADING
        _columnSums = new LongSet();
        _left = new LongSet();
        _right = new LongSet();
#endif

        foreach (long rowTemplate in GetLyndonWords(width))
        {
            int[,] matrix = new int[width, height];
            for (int x = 0; x < width; x++)
            {
                int cellValue = (int)(rowTemplate >> (width - 1 - x)) % 2;
                for (int y = 0; y < height; y++)
                    matrix[(x + y) % width, y] = cellValue;
            }

            if (!HasPropertyX(matrix))
                return matrix;

#if MULTITHREADING
            if (_stopSearch)
                return null;
#endif
        }

        return null;
    }

#if MULTITHREADING
    static long _lyndonWord;
#endif

    static IEnumerable<long> GetLyndonWords(int length)
    {
        long lyndonWord = 0;
        long max = (1L << (length - 1)) - 1;
        while (lyndonWord <= max)
        {
            if ((lyndonWord % 2 != 0) && PrecedesReversal(lyndonWord, length))
                yield return lyndonWord;

#if MULTITHREADING
            lock (_lyndonWordLock)
            {
                if (_lyndonWord <= max)
                    _lyndonWord = NextLyndonWord(_lyndonWord, length);
                else
                    yield break;

                lyndonWord = _lyndonWord;
            }
#else
            lyndonWord = NextLyndonWord(lyndonWord, length);
#endif
        }
    }

    static readonly int[] _lookup =
    {
        32, 0, 1, 26, 2, 23, 27, 0, 3, 16, 24, 30, 28, 11, 0, 13, 4, 7, 17,
        0, 25, 22, 31, 15, 29, 10, 12, 6, 0, 21, 14, 9, 5, 20, 8, 19, 18
    };

    static int NumberOfTrailingZeros(uint i)
    {
        return _lookup[(i & -i) % 37];
    }

    static long NextLyndonWord(long w, int length)
    {
        if (w == 0)
            return 1;

        int currentLength = length - NumberOfTrailingZeros((uint)w);
        while (currentLength < length)
        {
            w += w >> currentLength;
            currentLength *= 2;
        }

        w++;

        return w;
    }

    private static bool PrecedesReversal(long lyndonWord, int length)
    {
        int shift = length - 1;

        long reverse = 0;
        for (int i = 0; i < length; i++)
        {
            long bit = (lyndonWord >> i) % 2;
            reverse |= bit << (shift - i);
        }

        for (int i = 0; i < length; i++)
        {
            if (reverse < lyndonWord)
                return false;

            long bit = reverse % 2;
            reverse /= 2;
            reverse += bit << shift;
        }

        return true;
    }

#if MULTITHREADING
    [ThreadStatic]
#endif
    static LongSet _left = new LongSet();
#if MULTITHREADING
    [ThreadStatic]
#endif
    static LongSet _right = new LongSet();

    static bool HasPropertyX(int[,] matrix)
    {
        long[] matrixColumns = GetMatrixColumns(matrix);
        if (matrixColumns.Length == 1)
            return false;

        return HasPropertyXFast(matrixColumns) || MeetInTheMiddle(matrixColumns);
    }

    static bool MeetInTheMiddle(long[] matrixColumns)
    {
        long[] leftColumns = matrixColumns.Take(matrixColumns.Length / 2).ToArray();
        long[] rightColumns = matrixColumns.Skip(matrixColumns.Length / 2).ToArray();

        if (PrepareHashSet(leftColumns, _left) || PrepareHashSet(rightColumns, _right))
            return true;

        foreach (long columnSum in _left.GetValues())
            if (_right.Contains(columnSum))
                return true;

        return false;
    }

    static bool PrepareHashSet(long[] columns, LongSet sums)
    {
        int setSize = (int)System.Numerics.BigInteger.Pow(3, columns.Length);
        sums.Reset(setSize, setSize);
        foreach (long column in columns)
        {
            foreach (long sum in sums.GetValues())
                if (!sums.Add(sum + column) || !sums.Add(sum - column))
                    return true;

            if (!sums.Add(column) || !sums.Add(-column))
                return true;
        }

        return false;
    }

#if MULTITHREADING
    [ThreadStatic]
#endif
    static LongSet _columnSums = new LongSet();

    static bool HasPropertyXFast(long[] matrixColumns)
    {
        int width = matrixColumns.Length;

        int maxColumnCount = width / 3;
        _columnSums.Reset(width, SumOfBinomialCoefficients(width, maxColumnCount));

        int resetBit, setBit;
        for (int k = 1; k <= maxColumnCount; k++)
        {
            uint columnMask = (1u << k) - 1;
            long sum = 0;
            for (int i = 0; i < k; i++)
                sum += matrixColumns[i];

            while (true)
            {
                if (!_columnSums.Add(sum))
                    return true;
                if (!NextColumnMask(columnMask, k, width, out resetBit, out setBit))
                    break;
                columnMask ^= (1u << resetBit) ^ (1u << setBit);
                sum = sum - matrixColumns[resetBit] + matrixColumns[setBit];
            }
        }

        return false;
    }

    // stolen from Peter Taylor
    static bool NextColumnMask(uint mask, int k, int n, out int resetBit, out int setBit)
    {
        int gap = NumberOfTrailingZeros(~mask);
        int next = 1 + NumberOfTrailingZeros(mask & (mask + 1));

        if (((k - gap) & 1) == 0)
        {
            if (gap == 0)
            {
                resetBit = next - 1;
                setBit = next - 2;
            }
            else if (gap == 1)
            {
                resetBit = 0;
                setBit = 1;
            }
            else
            {
                resetBit = gap - 2;
                setBit = gap;
            }
        }
        else
        {
            if (next == n)
            {
                resetBit = 0;
                setBit = 0;
                return false;
            }

            if ((mask & (1 << next)) == 0)
            {
                if (gap == 0)
                {
                    resetBit = next - 1;
                    setBit = next;
                }
                else
                {
                    resetBit = gap - 1;
                    setBit = next;
                }
            }
            else
            {
                resetBit = next;
                setBit = gap;
            }
        }

        return true;
    }

    static long[] GetMatrixColumns(int[,] matrix)
    {
        int width = matrix.GetLength(0);
        int height = matrix.GetLength(1);

        long[] result = new long[width];
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            long column = 0;
            for (int y = 0; y < height; y++)
            {
                column *= 13;
                if (matrix[x, y] == 1)
                    column++;
            }

            result[x] = column;
        }

        return result;
    }

    static int SumOfBinomialCoefficients(int n, int k)
    {
        int result = 0;
        for (int i = 0; i <= k; i++)
            result += BinomialCoefficient(n, i);
        return result;
    }

    static int BinomialCoefficient(int n, int k)
    {
        long result = 1;
        for (int i = n - k + 1; i <= n; i++)
            result *= i;
        for (int i = 2; i <= k; i++)
            result /= i;
        return (int)result;
    }

    static void PrintMatrix(int[,] matrix)
    {
        int width = matrix.GetLength(0);
        int height = matrix.GetLength(1);

        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < width; x++)
                Console.Write(matrix[x, y]);
            Console.WriteLine();
        }

        Console.WriteLine("Score: {0}/{1} = {2}", width, height, (double)width / height);
    }
}


class LongSet
{
    private static readonly int[] primes =
    {
        17, 37, 67, 89, 113, 149, 191, 239, 307, 389, 487, 613, 769, 967, 1213, 1523, 1907,
        2389, 2999, 3761, 4703, 5879, 7349, 9187, 11489, 14369, 17971, 22469, 28087, 35111,
        43889, 54869, 68597, 85751, 107197, 133999, 167521, 209431, 261791, 327247, 409063,
        511333, 639167, 798961, 998717, 1248407, 1560511, 1950643, 2438309, 3047909,
        809891, 4762367, 5952959, 7441219, 9301529, 11626913, 14533661, 18167089, 22708867,
        28386089, 35482627, 44353297, 55441637, 69302071, 86627603, 108284507, 135355669,
        169194593, 211493263, 264366593, 330458263, 413072843, 516341057, 645426329,
        806782913, 1008478649, 1260598321
    };

    private int[] _buckets;
    private int[] _nextItemIndexes;
    private long[] _items;
    private int _count;
    private int _minCapacity;
    private int _maxCapacity;
    private int _currentCapacity;

    public LongSet()
    {
        Initialize(0, 0);
    }

    private int GetPrime(int capacity)
    {
        foreach (int prime in primes)
            if (prime >= capacity)
                return prime;

        return int.MaxValue;
    }

    public void Reset(int minCapacity, int maxCapacity)
    {
        if (maxCapacity > _maxCapacity)
            Initialize(minCapacity, maxCapacity);
        else
            ClearBuckets();
    }

    private void Initialize(int minCapacity, int maxCapacity)
    {
        _minCapacity = GetPrime(minCapacity);
        _maxCapacity = GetPrime(maxCapacity);
        _currentCapacity = _minCapacity;

        _buckets = new int[_maxCapacity];
        _nextItemIndexes = new int[_maxCapacity];
        _items = new long[_maxCapacity];
        _count = 0;
    }

    private void ClearBuckets()
    {
        Array.Clear(_buckets, 0, _currentCapacity);
        _count = 0;
        _currentCapacity = _minCapacity;
    }

    public bool Add(long value)
    {
        int bucket = (int)((ulong)value % (ulong)_currentCapacity);
        for (int i = _buckets[bucket] - 1; i >= 0; i = _nextItemIndexes[i])
            if (_items[i] == value)
                return false;

        if (_count == _currentCapacity)
        {
            Grow();
            bucket = (int)((ulong)value % (ulong)_currentCapacity);
        }

        int index = _count;
        _items[index] = value;
        _nextItemIndexes[index] = _buckets[bucket] - 1;
        _buckets[bucket] = index + 1;
        _count++;

        return true;
    }

    private void Grow()
    {
        Array.Clear(_buckets, 0, _currentCapacity);

        const int growthFactor = 8;
        int newCapacity = GetPrime(_currentCapacity * growthFactor);
        if (newCapacity > _maxCapacity)
            newCapacity = _maxCapacity;
        _currentCapacity = newCapacity;

        for (int i = 0; i < _count; i++)
        {
            int bucket = (int)((ulong)_items[i] % (ulong)newCapacity);
            _nextItemIndexes[i] = _buckets[bucket] - 1;
            _buckets[bucket] = i + 1;
        }
    }

    public bool Contains(long value)
    {
        int bucket = (int)((ulong)value % (ulong)_buckets.Length);
        for (int i = _buckets[bucket] - 1; i >= 0; i = _nextItemIndexes[i])
            if (_items[i] == value)
                return true;

        return false;
    }

    public IReadOnlyList<long> GetValues()
    {
        return new ArraySegment<long>(_items, 0, _count);
    }
}

Plik konfiguracyjny:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <runtime>
    <gcAllowVeryLargeObjects enabled="true" />
  </runtime>
</configuration>

W niektórych aspektach wydajesz się raczej pesymizować niż zoptymalizować. Jedyną rzeczą, która naprawdę wygląda na optymalizację, jest pozwolenie bitom na kolizję za pomocą ulongi pozwolenie owinięciu shift zamiast używania BigInteger.
Peter Taylor,

@PeterTaylor Najważniejszą optymalizacją jest funkcja HasPropertyX. Funkcja zwraca, gdy tylko zostanie znalezione pierwsze zderzenie sum kolumn (w przeciwieństwie do funkcji scoreLyndonWord). Posortowałem również maski kolumn w taki sposób, aby najpierw sprawdzić zestawy kolumn, które są bardziej prawdopodobne, że się zderzą. Te dwie optymalizacje poprawiły wydajność o rząd wielkości.
Suboptimus Prime

Chociaż zmiany wydajności są często zaskakujące, w zasadzie wczesne przerwanie nie powinno dawać więcej niż 2- GetSumOfColumnskrotność i dodaje dodatkową pętlę, którą spodziewałbym się kosztować więcej niż 2-krotny współczynnik. Sortowanie masek brzmi interesująco: może mógłbyś edytować odpowiedź, aby trochę o tym porozmawiać? (W pewnym momencie eksperymentuję z alternatywnym sposobem wykonania wczesnego przerwania: powodem, dla którego nie mogę tego zrobić, jest to, że HashSet nie obsługuje jednoczesnej iteracji i modyfikacji, ale mam pomysły, aby uniknąć potrzeby iteratora) .
Peter Taylor,

2
@justhalf używając Szaro-esque podejście do iteracji nad podzbiory o ustalonej wielkości jest rzeczywiście warto. Pozwoliło mi to znaleźć 26/14 w niecałe 9 minut i 34 z nich w ciągu dwóch godzin, w którym to momencie przerwałam. Obecnie testuję, czy mogę uzyskać 28/15 w rozsądnym czasie.
Peter Taylor,

1
@Lembik, zbadałem wyczerpująco 29/15 w 75,5 godziny. 31/16 zajęłoby około 3 razy dłużej - czyli ponad tydzień. Obaj dokonaliśmy pewnych optymalizacji, odkąd zacząłem przeprowadzać ten test 29/15, więc może potrwa to do tygodnia. Nic nie stoi na przeszkodzie, abyś skompilował mój kod lub kod SuboptimusPrime i uruchomił go sam, jeśli masz komputer, na którym możesz pozostawić tak długo.
Peter Taylor,
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.