全排列和其他

鸟不生蛋蛋的地方 — Tue, 05 Jun 2007 06:47:00 GMT

昨天上午去hour41面试的一道题�Q�当场没惛_��来，回来�׃��Ҏ��间补完了下发回去�Q�）
昨天下午又去面了�Ӟ��皆大�Ƣ喜�Q��ȝ��扑ֈ�个满意的工作了，而且��M��的地方也很近。ok�Q�let's move on.

原题要求用java�Q�用python只是��Z��方便。用回溯法快�Q�但是还是坚持用遍历��林来写�Q�这也是面试时没惛_��的思�\�Q�呵呵，我就是自��N��烦的��石头性格�?/p>

最先想到用无向�q�通图�q�行深度优先搜烦�Q�但是没有考虑到结束条件。对于N个待排列的数字，每个节点都有N-1个出口和入口�Q�而用树状�l�构每个节点只有一个父节点�Q�存在递归�q�回的条件。但是这个方法的实用性只限制在当排列数很��（N < 8�Q�时。当N>8时算法消耗的旉��明显增加(一�?*7*6*5*4*3*2*1=40320�U�组�?�Q�当N>1000�?当然�Q�这�U�情冉|��不敢惛_��?��׃��辑ֈ�python的递归极限。所以真正如果要�q�点什么的�?当然�Q�高中生都知道全排列�?2张扑克牌出来排一下结果集��是个天文数�?�Q�这昄��不是个好��法�?/p>

#coding=utf-8

# 数字全排�?/span>
# Chris Zheng 2007-06-05

import sys, os

#待排列的数字
NUMS = [1,2,3,4,5,6]

#�l�果集合
results = []

EXCLUDES = (
    lambda a,b,nums:abs(nums.index(a) - nums.index(b)) == 1, #a,b是否盔R��
    lambda a,b,idx_a,idx_b,nums:nums.index(a) == idx_a and nums.index(b) \
                                == idx_b                     #a,b是否同时�W�合特定位置
)

# 3�?不能盔R�� ?在第1�?不能在第7
EXT_PARAMS = (
    (3,4,NUMS),(2,6,1,7,NUMS)
)

#��查排除条�?/span>
def __check_conditions(nums):
    matchs = False
    for f in EXCLUDES:
        for params in EXT_PARAMS:
            try:
                params[-1] = nums
                matchs = f(*params)
                if matchs: return matchs
            except Exception:continue
    return matchs

#树节�?/span>
class node(object):
        def __init__(self, n):
            self.value = n
            self.parent = None
            self.children = []
        def __eq__(self,other):
            return self.value == other.value
        def __str__(self):return str(self.value)

#��L��?/span>
def get_all(nums):
    trees = []
    for n in nums:
        trees.append(create_tree(node(n)))
    for t in trees:
        walk_tree(t)
    global results
    #�q��o条�g
    return (r for r in results if not __check_conditions(r))

#生成�l�果�?nbsp;
def create_tree(root):
    parent_elements = __parents(root)
    if len(parent_elements) == len(NUMS)+1:return root
    nums = (nums for nums in NUMS if node(nums) not in parent_elements)
    for k in nums:
        c = node(k)
        c.parent = root
        root.children.append(create_tree(c))
    return root

def __parents(node):
    parent_elements = [node]
    while node.parent:
        parent_elements.append(node.parent)
        node = node.parent
    return parent_elements

#遍历�l�果�?/span>
def walk_tree(root):
    if root.children:
        for n in root.children:
            walk_tree(n)
    else:
        k = [root.value]
        p = root.parent
        while p:
            k.append(p.value)
            p = p.parent
        k.reverse()
        results.append(k)

#��试输出
if __name__=='__main__':
    rs = get_all(NUMS)
    f = open('results.txt','w')
    for k in rs:
        f.write(str(k)+'\n')
    f.close()

鸟不生蛋蛋的地方 2007-06-05 14:47 发表评论

��法3:计算��大数字整数乘法

鸟不生蛋蛋的地方 — Mon, 25 Sep 2006 12:40:00 GMT

摘要: �q�不能处理负数和��数点package s1;import java.util.Stack;import java.util.Vector;/** *//** * A multiply simulation * for example : * 56 X 67 = * * 56 * x 67 * ---------- * 392 * 336 *------------ * ... 阅读全文

鸟不生蛋蛋的地方 2006-09-25 20:40 发表评论

鸟不生蛋蛋的地方 — Sun, 23 Apr 2006 12:47:00 GMT

摘要: 动态规划是最优化原理中的一�U�重要的�Ҏ��? 动态规划在查找有很多重叠子问题的情�늚�最优解时有效。它��问题重新组合成子问题。�ؓ了避免多�ơ解册��些子问题�Q�它们的�l�果都逐渐被计��ƈ被保存，从简单的问题直到整个问题都被解决。因此，动态规划保存递归时的�l�果�Q�因而不会在解决同样的问题时��p��旉��? 动态规划只能应用于有最优子�l�构的问题。最优子�l�构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地��_��问题能够�?.. 阅读全文

鸟不生蛋蛋的地方 2006-04-23 20:47 发表评论

��法1 : 递归

鸟不生蛋蛋的地方 — Sat, 22 Apr 2006 21:00:00 GMT

摘要: 一个简单的递归�E�序,它读取给定目录下所有文�?然后以树型的方式在屏�q�上打印出来.昨天断断�l�箋得花�?个多��时写出来读取文�? package test; import java.io. * ; import java.util. * ; /** */ ... 阅读全文

鸟不生蛋蛋的地方 2006-04-23 05:00 发表评论

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全排列和其他

���法3:计算���大数字整数乘法

���法1 : 递归

��法3:计算��大数字整数乘法

��法1 : 递归