[Greedy] Oiling Car & Optimal Merge

April 27, 2022

Greedy Problems

Oiling Car Problem

Description

一辆汽车加满油后可行驶 n 公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应

在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。并证明算法能产生一个最优解。

Input

由文件 input.txt 给出输入数据。第一行有 2 个正整数 n 和 k，表示汽车加满油后可行驶

n 公里，且旅途中有 k 个加油站。接下来的 1 行中，有 k+1 个整数，表示第 k 个加油站与第

k-1 个加油站之间的距离。第 0 个加油站表示出发地，汽车已加满油。第 k+1 个加油站表示

目的地。

Output

将编程计算出的最少加油次数输出到文件 output.txt。如果无法到达目的地，则输出”No

Solution”。

Sample

输入文件示例

input.txt

7 7

1 2 3 4 5 1 6 6

输出文件示例

output.txt

Analysis

将该题建模在图上，设节点为加油站，而边的权重表示两个加油站之间的距离，设汽车初始位置在节点0，

将加油站根据题目所给的相对距离，也建立在数轴上。

同时，合并我们的终点到最后一个加油站

也就是说，我们实际上将源点和终点也一般化为加油站。
我们将起点视为第0个加油站，距离前一个加油站的距离 = 0。
同时将终点视为第k个加油站。
从而，我们得到加油站列表 $a_0,\cdots,a_k$
这样有利于算法逻辑的统一，方便算法进行初始化。

加油次数最少的策略绝对不会存在往左走的路径

设函数 $cost(path) = \sum_{i=0}^{k}{|a_i - a_{i+1}|}$

假设有任意一个策略为 $p_1$ ，

设路径 $p_2$ 为在策略 $p_1$ 的基础上对路径做出如下修改的策略：

将路径 $a_i, a_i \quad (i \gt 0)$ 修改为 $(a_i, a_{i-1}, \cdots, a_{i-1}, a_i)$

而由于 $cost{(a_{i-1},\cdots,a_{i-1})} \ge 0$ ，

所以包含这一段子路径并不会对我们减少加油次数有帮助。

因而，我们得出结论：任何包含环的路径所得出的策略的加油次数，并不会好于把环去掉后的策略。也就是最优的策略必然是无环的路径。

只在无法到达下一个加油站时才在当前加油站加油可以获得最优解

由于要求达到优化目标为加油次数最少，但不限制每次加油的量，且每个加油站都可以把油量加到指定的n值，所以在任何加油站进行加油是没有区别的。

所以，只需要尽可能地不进行加油即可达到最少的加油次数。

如果初始时的油量是无穷的，则我们不需要进行任何加油。

但如果油量是有限的，我们除了需要满足能使得汽车到达下一个加油站即可。

而由于每个加油站除了距离前一个加油站的距离可能不同外，都是相同的加油站。

因而，我们只需考虑当前油量是否足够让汽车从当前加油站到下一个即可。

从而，一旦汽车从当前加油站到达下一个加油站，则可以从原问题中删除掉这个加油站，而使得题目的性质没有发生改变。

换句话说，每次仅考虑前k个加油站时获得的最优步骤，可以组成原问题的最优步骤。

因此，我们采用这种策略可以获得最优解。

Source

    /*
    *  7
    *  [0] 1 2 (3) (4) 5 (1) (6) 6
    *  */
    public static String solve(int n, ArrayList<Integer> stations) {
        int ans = 0;
        int gas = n;
        for (int i = 0; i < stations.size() - 1; i++) {
            if (n < stations.get(i+1)) {
                return "No Solution!";
            }
            gas -= stations.get(i);
            if (gas < stations.get(i + 1)) {
                ans++;
                gas = n;
            }
        }
        return Integer.toString(ans);
    }

Benchmark

-----------------------------------------------------
Current Case: OIL0.in & OIL0.out
Expected  Input: [7 7, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [4]
Your     Output: [4]
Time Cost: 0.138600 ms (138600 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL1.in & OIL1.out
Expected  Input: [3708 6, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [0]
Your     Output: [0]
Time Cost: 0.111400 ms (111400 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL10.in & OIL10.out
Expected  Input: [36 942, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [No Solution!]
Your     Output: [No Solution!]
Time Cost: 0.132500 ms (132500 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL2.in & OIL2.out
Expected  Input: [630 37, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [3]
Your     Output: [3]
Time Cost: 0.167700 ms (167700 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL3.in & OIL3.out
Expected  Input: [181 46, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [18]
Your     Output: [18]
Time Cost: 0.156300 ms (156300 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL4.in & OIL4.out
Expected  Input: [809 638, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [40]
Your     Output: [40]
Time Cost: 0.312200 ms (312200 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL5.in & OIL5.out
Expected  Input: [887 598, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [35]
Your     Output: [35]
Time Cost: 0.207000 ms (207000 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL6.in & OIL6.out
Expected  Input: [532 813, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [79]
Your     Output: [79]
Time Cost: 0.228500 ms (228500 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL7.in & OIL7.out
Expected  Input: [301 402, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [69]
Your     Output: [69]
Time Cost: 0.158300 ms (158300 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL8.in & OIL8.out
Expected  Input: [716 950, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [70]
Your     Output: [70]
Time Cost: 0.243100 ms (243100 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: OIL9.in & OIL9.out
Expected  Input: [506 448, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [49]
Your     Output: [49]
Time Cost: 0.162700 ms (162700 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Result Statistics: √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √

Optimal Merge Problem

Description

给定k 个排好序的序列s1 ,s2 ,…,sk , 用 2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。

假设所采用的 2 路合并算法合并 2 个长度分别为m 和 n 的序列需要m + n – 1次比较。试设

计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。

为了进行比较，还需要确定合并这个序列的最差合并顺序，使所需的总比较次数最多。

Input

由文件 input.txt 给出输入数据。第一行有 1 个正整数 k，表示有 k 个待合并序列。接下

来的 1 行中，有 k 个正整数，表示 k 个待合并序列的长度。

Output

将编程计算出的最多比较次数和最少比较次数输出到文件 output.txt。

Sample

输入文件示例

input.txt

5 12 11 2

输出文件示例

output.txt

78 52

Analysis

对于归并操作，如果我们仅使用k路归并，且输入规模为n个序列。

则我们可以观察发现，对于每一轮步骤，我们从n个序列中的一个序列中取出头部元素，放入到结果序列中，而这需要比较所有的n个序列的头部元素，总共花费n-1次比较

因此，这n个序列的长度是多少是无关紧要的，我们在意的是有几个序列。

换句话说，如果t是当前剩余的序列的总数，则每次取出1个元素，需要比较t-1次。

比较次数最多的情况：让将每个序列取到只剩1个元素后换其他序列，直到所有序列均只剩1个元素
比较次数最少的情况：尽可能地减少序列的数量，也就是尽可能地把长度较小的序列先取完，如此反复，直到所有序列都取完。

假设共有 $k$ 个给定的 序列 的 长度 为 $s_1,s_2,\cdots, s_k$

设 第i轮开始时剩余的序列的数量 为 $k_i$

若需要使用 k路合并 将所有的 序列 都进行 归并，则 每一轮归并操作 需要进行的 比较次数 为 $k_i$ ，使得一个 元素 有序。

总共 $s_1 + s_2 + \cdots + s_k = s$ 个元素，共需要进行 $s$ 轮。

则整个过程 总共需要比较次数 为

由上式可以知道，每轮归并 取走 剩余序列中的其中一个序列的头部元素 所需要进行的 比较次数 与 各个序列自身的长度 无关，仅与 当前剩余的序列数量 有关。

所以，可以得出结论：

比较次数 最少的情况：每次 取走元素 时，尽可能使得 剩余序列数目 更少。
比较次数 最多的情况：每次 取走元素 时，尽可能使得 剩余序列数目 更多。

Source

package Lab4;

import util.Judger;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;

public class OptimalMergeSolver {
    public static final Judger judger = new Judger("/Cases/Lab4/OPTIMAL MERGE").redirectError().ignoreExceptCase("11").setMaxExpectedInputLines(1);
    public static Judger.Pair<Integer, Integer> solve(ArrayList<Integer> list) {

        // Calc min: Priority-Queue
        int min = 0;
        PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(list);
        while (minHeap.size() > 1) {
            int sum = minHeap.poll() + minHeap.poll();
            min += sum - 1;
            minHeap.add(sum);
        }

        // Calc max
        int max = 0;
        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
        maxHeap.addAll(list);
        while (maxHeap.size() > 1) {
            int sum = maxHeap.poll() + maxHeap.poll();
            max += sum - 1;
            maxHeap.add(sum);
        }
        return new Judger.Pair<>(max, min);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (Scanner scanner : judger) {
            int k = scanner.nextInt();
            ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                list.add(scanner.nextInt());
            }
            judger.manuallyStartTimer();
            Judger.Pair<Integer, Integer> result = solve(list);
            System.out.printf("%d %d\n", result.getKey(), result.getValue());
            judger.manuallyStopTimer();
        }
    }
}

Benchmark

-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE0.in & MERGE0.out
Expected  Input: [4, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [78 52]
Your     Output: [78 52]
Time Cost: 3.060100 ms (3060100 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE1.in & MERGE1.out
Expected  Input: [620, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [13008644 285991]
Your     Output: [13008644 285991]
Time Cost: 3.215400 ms (3215400 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE10.in & MERGE10.out
Expected  Input: [813, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [22558660 394886]
Your     Output: [22558660 394886]
Time Cost: 1.361100 ms (1361100 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE2.in & MERGE2.out
Expected  Input: [352, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [4111334 142290]
Your     Output: [4111334 142290]
Time Cost: 0.580700 ms (580700 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE3.in & MERGE3.out
Expected  Input: [235, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [1820172 88000]
Your     Output: [1820172 88000]
Time Cost: 0.731000 ms (731000 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE4.in & MERGE4.out
Expected  Input: [222, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [1643475 82557]
Your     Output: [1643475 82557]
Time Cost: 0.396400 ms (396400 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE5.in & MERGE5.out
Expected  Input: [792, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [21235932 375348]
Your     Output: [21235932 375348]
Time Cost: 0.848700 ms (848700 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE6.in & MERGE6.out
Expected  Input: [940, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [30287355 470933]
Your     Output: [30287355 470933]
Time Cost: 0.966800 ms (966800 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE7.in & MERGE7.out
Expected  Input: [936, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [29521637 456380]
Your     Output: [29521637 456380]
Time Cost: 1.349700 ms (1349700 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE8.in & MERGE8.out
Expected  Input: [380, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [4837331 157940]
Your     Output: [4837331 157940]
Time Cost: 0.618000 ms (618000 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Current Case: MERGE9.in & MERGE9.out
Expected  Input: [924, Omit the remaining 1 line(s)...]
Expected Output: [28269476 436352]
Your     Output: [28269476 436352]
Time Cost: 0.808000 ms (808000 ns)
Accepted.
-----------------------------------------------------
Result Statistics: √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √

[Greedy] Oiling Car & Optimal Merge

Greedy Problems

Oiling Car Problem

Description

Input

Output

Sample

Analysis

Source

Benchmark

Optimal Merge Problem

Description

Input

Output

Sample

Analysis

Source

Benchmark

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