这个题目第一感就是动态规划。
对于(m, n)形状(如下图所示,m代表横向的长度,n代表纵向的高度)。为了方便起见,参照以下图右上角这样的坐标说明。
每切一刀并吃掉小的那一块后留下的仍然是一个长方形。
但是由于需要确保从头到尾两个人分到的蛋糕一样多,所以子问题并不单纯由长方形的尺寸决定。还要考虑进去当前轮到谁切,以及两个各自已经分到的蛋糕大小。
考虑“递归+Memoization”的实现方式,得到算法流程如下所示。
初始状态为who=0, eat=[0,0],因此调用search(M,N,0,0,0)即可。
进一步考虑优化。
【优化1】
由于总是吃掉较小的那一块。
因此,比如说纵向切的时候,x=1与x=(m-1)其实是等价的。横向切的情况也同理。这样切分的次数可以大约减小一半。
【优化2】
最终只关心两者分到的是不是相同,并不需要关心各自分到的绝对量(当然在本题中两者平分的话所分的量也是确定的),因此可以用一个变量diff来去掉eat[2]。在跟踪统计diff时,第1个人的份加进去,第2个人的份则减掉,即可。
进一步,考虑每一步分掉的量为z,每一步用(diff = z – diff)的方式跟踪的话,连who(表示当前轮到谁切分)都可以省掉了。这是原题解给出的技巧,确实小巧精致!
【优化3】
由于对称性,(m,n)与(n,m)两种形状其实也是等价的,由此可以进一步减少需要计算的子问题个数。比如说M=8,N=4与M=4,N=8其实是相同的,只不过一个是横着放,另一个是直着放。因此可以籍此减少一半的搜索。体现为以下这条语句:
m, n = (n,m) if n>m else (m,n)
考虑以上优化策略后,得到以下代码。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 14 07:49:38 2021
@author: chenxy
"""
# import sys
import time
# import datetime
# import math
# import random
from typing import List
# from queue import Queue
# from collections import deque
import itertools as it
import numpy as np
memo = dict()
BIGINT = 10000
def cut_cake2(m:int,n:int,diff:int)->int:
'''
Parameters
----------
m : int
Horizontal width of the cake.
n : int
Vertical height of the cake.
diff : int
Record the difference of eat quantity between two peoples.
Returns
-------
int
The minimal cut length, starting from the current state.
'''
global memo
# print('cut_cake:', m,n,who)
m, n = (n,m) if n>m else (m,n)
if (m,n,diff) in memo:
return memo[(m,n,diff)]
if m==1 and n==1: # Reach the goal.
if diff == 1:
return 0
else:
memo[(m,n,diff)] = BIGINT
return BIGINT
mincuts = BIGINT
# Vertical trial Cut
for x in range(1,m//2+1):
new_m = m-x # Keep the larger part
new_n = n
eat_smaller = n * x
cutlen = n + cut_cake2(new_m,new_n,eat_smaller - diff)
if mincuts > cutlen:
mincuts = cutlen
# Horizontal trial cut
for y in range(1,n//2+1):
new_m = m
new_n = n-y # Keep the larger part
eat_smaller = m * y
cutlen = m + cut_cake2(new_m,new_n,eat_smaller - diff)
if mincuts > cutlen:
mincuts = cutlen
memo[(m,n,diff)] = mincuts
return mincuts
M = 16
N = 12
tStart = time.perf_counter()
mincuts = cut_cake2(M,N,0)
tCost = time.perf_counter() - tStart
print('M={0}, N={1}, mincuts={2}, tCost = {3:6.3f}(sec)'.format(M,N,mincuts,tCost))
运行结果:
M=16, N=12, mincuts=47, tCost = 0.036(sec)
M=30, N=30, mincuts=107, tCost = 1.751(sec)
程序运行的速度倒是足够快了,但是熟悉的尴尬又重现了。原书给的答案是46,以上结果是47。有些结果一看就是十万八千里的离谱,那就知道肯定根本的机制有问题,这种问题通常反而容易解决。本题这样差1。。。这是一个根本性的问题呢,还是一个小的纰漏呢?很难判断。这种问题可能反而很难解决。
之所以总是敢厚着脸皮把不完全正确的题解贴出来,是因为我认为从纠错中学习是一种重要的学习路径。即便是出题者也不一定是每道题一上来就是漂亮的正解,可能也需要经过纠错、优化的迭代才能得到最终呈现在读者面前的漂亮的正解(书籍出版由于容量的约束不可能把所有的过程都呈现出来)。
老问题:谁能帮我指出错在哪儿呢?
[2021-10-17]搞笑搞大了。。。(原书给的)答案确实是47。我不知道是出了什么错觉(汗。。。)竟然把47看成46,主动判自己错了。。。昏头了^-^