【關鍵字】
0/1分數規划、最優比率生成樹、最優比率環
【背景】
根據樓教主的回憶錄,他曾經在某一場比賽中秒掉了一道最優比率生成樹問題,導致很多人跟風失敗,最終悲劇。
自己總結了一些這種問題的解法,因為水平有限,如果有錯誤或是麻煩的地方,盡管噴,郵箱或是下方留言。
聯系我的話perseawe@163.com,歡迎討論,請在標題前注明[acm]或是[oi],以免被垃圾郵件。
【知識儲備】
只會用到簡單的公式的整理與變形,還有求和sigma。
【定義】
01分數規划問題:所謂的01分數規划問題就是指這樣的一類問題,給定兩個數組,a[i]表示選取i的收益,b[i]表示選取i的代價。如果選取i,定義x[i]=1否則x[i]=0。每一個物品只有選或者不選兩種方案,求一個選擇方案使得R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i])取得最值,即所有選擇物品的總收益/總代價的值最大或是最小。
01分數規划問題主要包含一般的01分數規划、最優比率生成樹問題、最優比率環問題、最大密度子圖等。我們將會對這四個問題進行討論。
永遠要記得,我們的目標是使R取到最值。這句話我會在文中反復的強調。
【一些分析】
數學分析中一個很重要的方法就是分析目標式,這樣我們來看目標式。
R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i])
我們來分析一下他有什么性質可以給我們使用。
我們先定義一個函數F(L):=sigma(a[i]*x[i])-L*sigma(b[i]*x[i]),顯然這只是對目標式的一個簡單的變形。分離參數,得到F(L):=sigma((a[i]-L*b[i])*x[i])。這時我們就會發現,如果L已知的話,a[i]-L*b[i]就是已知的,當然x[i]是未知的。記d[i]=a[i]-L*b[i],那么F(L):=sigma(d[i]*x[i]),多么簡潔的式子。我們就對這些東西下手了。
再次提醒一下,我們的目標是使R取到最大值。
我們來分析一下這個函數,它與目標式的關系非常的密切,L就是目標式中的R,最大化R也就是最大化L。
F的值是由兩個變量共同決定的,即方案X和參數L。對於一個確定的參數L來說,方案的不同會導致對應的F值的不同,那么這些東西對我們有什么用呢?
假設我們已知在存在一個方案X使得F(L)>0,這能夠證明什么?
F(L)=sigma(a[i]*x[i])-L*sigma(b[i]*x[i])>0即sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i])>L也就是說,如果一個方案使得F(L)>0說明了這組方案可以得到一個比現在的L更優的一個L,既然有一個更優的解,那么為什么不用呢?
顯然,d數組是隨着L的增大而單調減的。也就是說,存在一個臨界的L使得不存在一種方案,能夠使F(L)>0. 我們猜想,這個時候的L就是我們要求的最優解。之后更大的L值則會造成無論任何一種方案,都會使F(L)<0.類似於上面的那個變形,我們知道,F(L)<0是沒有意義的,因為這時候的L是不能夠被取得的。當F(L)=0使,對應方案的R值恰好等於此時的L值。
綜上,函數F(L)有這樣的一個性質:在前一段L中可以找到一組對應的X使得F(L)>0,這就提供了一種證據,即有一個比現在的L更優的解,而在某個L值使,存在一組解使得F(L)=0,且其他的F(L)<0,這時的L無法繼續增大,即這個L就是我們期望的最優解,之后的L會使得無論哪種方案都會造成F(L)<0.而我們已經知道,F(L)<0是沒有任何意義的,因為此時的L值根本取不到。
最后一次提醒,我們的目標是R!!!
如果現在你覺得有些暈的話,那么我要提醒你的就是,千萬不要把F值同R值混淆。F值是根據我們的變形式求的D數組來計算的,而R值則是我們所需要的真實值,他的計算是有目標式決定的。F值只是提供了一個證據,告訴我們真正最優的R值在哪里,他與R值本身並沒有什么必然的聯系。
根據這樣的一段性質,很自然的就可以想到二分L值,然后驗證是否存在一組解使得F(L)>0,有就移動下界,沒有就移動上界。
所有的01分數規划都可以這么做,唯一的區別就在於求解時的不同——因為每一道題的限制條件不同,並不是每一個解都是可行解的。比如在普通的數組中,你可以選取1、2、3號元素,但在生成樹問題中,假設1、2、3號元素恰好構成了一個環,那就不能夠同時選擇了,這就是需要具體問題,具體分析的部分。
二分是一個非常通用的辦法,但是我們來考慮這樣的一個問題,二分的時候我們只是用到了F(L)>0這個條件,而對於使得F(L)>0的這組解所求到的R值沒有使用。因為F(L)>0,我們已經知道了R是一個更優的解,與其漫無目的的二分,為什么不將解移動到R上去呢?求01分數規划的另一個方法就是Dinkelbach算法,他就是基於這樣的一個思想,他並不會去二分答案,而是先隨便給定一個答案,然后根據更優的解不斷移動答案,逼近最優解。由於他對每次判定使用的更加充分,所以它比二分會快上很多。但是,他的弊端就是需要保存這個解,而我們知道,有時候驗證一個解和求得一個解的復雜度是不同的。二分和Dinkelbach算法寫法都非常簡單,各有長處,大家要根據題目謹慎使用。
【實踐】
上面啰嗦了這么多,現在給出程序的框架。
二分法
Repeat
Mid:=(L+R)/ 2;
For I= 1..X do D[i]:=A[i]-Mid*B[i];//根據Mid計算D數組
if 檢查(Mid)成功 then L:=Mid else R:=Mid;
Until abs(L-R)<Eps;
Repeat
Ans:=L;
For I= 1..X do D[i]:=A[i]-L*B[i];//根據L計算D數組
檢查解並記錄;
p:= 0;q:= 0;
for I=每一個元素 do
如果元素I在解中
begin
p:=p+A[i];q:=q+B[i];
end;
L:=p/q;//更新解
Until abs(Ans-L)<Eps;
其中檢查解的部分是要看具體情況的。
【例題1Poj2976Dropping tests——普通的01分數規划】
大意:給定A數組B數組,從中選擇N-K個使得R最大,輸出Round(100*R);
分析:限制很簡單,只是數目上有所限制,處理方法也很簡單,求出D數組后從大到小排列,從先前向后取N-K個即可,這時的D一定是最大的。
代碼:

2
3 Const
4 Eps= 1e-6;
5
6 Var
7 n,k:Longint;
8 Ans:Double;
9 a,b,c:Array [ 0.. 1000+ 100] of Longint;
10 d:Array [ 0.. 1000+ 100] of Double;
11
12 Procedure Init;
13 var
14 i:longint;
15 begin
16 readln(n,k);
17 if (n= 0) and(k= 0) then Halt;
18 for i:= 1 to n do read(a[i]);readln;
19 for i:= 1 to n do read(b[i]);readln;
20 end;
21
22 procedure swap( var a,b:Longint); var t:Longint; begin t:=a;a:=b;b:=t; end;
23 procedure swap( var a,b:double); var t:Double; begin t:=a;a:=b;b:=t; end;
24
25 Procedure Qsort(l,r:Longint);
26 var
27 a,b:Longint;
28 mid:Double;
29 begin
30 a:=l;b:=r;mid:=d[(l+r) shr 1];
31 repeat
32 while d[a]>mid do inc(a);
33 while d[b]<mid do dec(b);
34 if a<=b then
35 begin
36 swap(d[a],d[b]);
37 swap(c[a],c[b]);
38 inc(a);dec(b);
39 end;
40 until a>=b;
41 if a<r then qsort(a,r);
42 if l<b then qsort(l,b);
43 end;
44
45 Procedure Main;
46 var
47 m,i:Longint;
48 L,R,Mid,tmp:Double;
49 begin
50 // 2 '
51 m:=n-k;
52
53 Mid:= 0;
54 for i:= 1 to n do if a[i]/b[i]>Mid then Mid:=a[i]/b[i];
55 L:= 0;R:=Mid;
56
57 Repeat
58 Mid:=(L+R)/ 2;
59 for i:= 1 to n do begin d[i]:=a[i]-Mid*b[i];c[i]:=i; end;
60 Qsort( 1,n);
61 tmp:= 0;
62 for i:= 1 to m do tmp:=tmp+d[i];
63 if tmp> 0 then L:=Mid else R:=Mid;
64 Until abs(L-R)<Eps;
65 Ans:=L;
66 end;
67
68 Procedure Print;
69 begin
70 writeln(Round(Ans* 100));
71 end;
72
73 Begin
74 While True Do
75 begin
76 Init;
77 Main;
78 Print;
79 end;
80 End.

2
3 Const
4 Eps= 1e-6;
5
6 Var
7 n,k:Longint;
8 Ans:Double;
9 a,b,c:Array [ 0.. 1000+ 100] of Longint;
10 d:Array [ 0.. 1000+ 100] of Double;
11
12 Procedure Init;
13 var
14 i:longint;
15 begin
16 readln(n,k);
17 if (n= 0) and(k= 0) then Halt;
18 for i:= 1 to n do read(a[i]);readln;
19 for i:= 1 to n do read(b[i]);readln;
20 end;
21
22 procedure swap( var a,b:Longint); var t:Longint; begin t:=a;a:=b;b:=t; end;
23 procedure swap( var a,b:double); var t:Double; begin t:=a;a:=b;b:=t; end;
24
25 Procedure Qsort(l,r:Longint);
26 var
27 a,b:Longint;
28 mid:Double;
29 begin
30 a:=l;b:=r;mid:=d[(l+r) shr 1];
31 repeat
32 while d[a]>mid do inc(a);
33 while d[b]<mid do dec(b);
34 if a<=b then
35 begin
36 swap(d[a],d[b]);
37 swap(c[a],c[b]);
38 inc(a);dec(b);
39 end;
40 until a>=b;
41 if a<r then qsort(a,r);
42 if l<b then qsort(l,b);
43 end;
44
45 Procedure Main;
46 var
47 p,q:Int64;
48 m,i:Longint;
49 L:Double;
50 begin
51 //Dinkelbach
52 m:=n-k;
53 l:= 1;
54 Repeat
55 Ans:=L;
56 for i:= 1 to n do begin d[i]:=a[i]-L*b[i];c[i]:=i; end;
57 Qsort( 1,n);
58 p:= 0;q:= 0;
59 for i:= 1 to m do
60 begin
61 inc(p,a[c[i]]);
62 inc(q,b[c[i]]);
63 end;
64 L:=p/q;
65 Until abs(L-Ans)<Eps;
66 end;
67
68 Procedure Print;
69 begin
70 writeln(Round(Ans* 100));
71 end;
72
73 Begin
74 While True Do
75 begin
76 Init;
77 Main;
78 Print;
79 end;
80 End.
另外:如果是最小選擇N-K個怎么辦?
辦法是一樣的,從大到小排列序,傻子才多選,能少選就少選。反正F值具體的大小沒什么關系,我們只要知道他與0的關系即可。
【例題2Poj2728Desert King——最優比率生成樹】
大意:給定一張圖,每條邊有一個收益值和一個花費值,求一個生成樹,要求花費/收益最小,輸出這個值
分析:現在的限制就有點復雜了,要求解必須是一棵生成樹。而且這道題目要求的花費/收益最小,當然你求收益/花費最大然后反過來也是可以的,注意處理花費為0的情況。如果求最小的,處理方法是也類似的,先求個D,然后做一次最小生成樹,顯然得到的就是函數值。不過這道題用Dinkelbach比二分好的多。

2
3 Const
4 Eps= 1e-6;
5 MaxN= 1000+ 100;
6
7 Var
8 n:Longint;
9 ans:Double;
10 x,y,h:Array [ 0..MaxN] of Longint;
11 Use:Array [ 0..MaxN] of Boolean;
12 a,b,d:Array [ 0..MaxN] of Double;
13
14 Procedure Init;
15 var
16 i:Longint;
17 begin
18 readln(n);
19 if n= 0 then Halt;
20 for i:= 1 to n do readln(x[i],y[i],h[i]);
21 end;
22
23 Procedure Main;
24 var
25 i,m,pos:Longint;
26 L,tmp,ta,tb,p,q:Double;
27 begin
28 L:= 0;
29 Repeat
30 Ans:=L;
31 //Prim
32 Fillchar(Use,sizeof(Use),False);Use[ 1]:=True;
33 For i:= 2 to n do
34 begin
35 a[i]:=abs(h[i]-h[ 1]);
36 b[i]:=sqrt(sqr(x[i]-x[ 1])+sqr(y[i]-y[ 1]));
37 d[i]:=a[i]-L*b[i];
38 end;
39 m:= 1;p:= 0;q:= 0;
40 While m<n do
41 begin
42 tmp:= 1000000000;
43 for i:= 2 to n do
44 if not(Use[i]) and(d[i]<tmp) then
45 begin
46 tmp:=d[i];pos:=i;
47 end;
48 Use[pos]:=true;p:=p+a[pos];q:=q+b[pos];
49 for i:= 2 to n do
50 if not(Use[i]) then
51 begin
52 ta:=abs(h[i]-h[pos]);tb:=sqrt(sqr(x[i]-x[pos])+sqr(y[i]-y[pos]));
53 if ta-L*tb<d[i] then
54 begin
55 d[i]:=ta-L*tb;
56 a[i]:=ta;b[i]:=tb;
57 end;
58 end;
59 Inc(m);
60 end;
61 L:=p/q;
62 Until abs(L-Ans)<Eps;
63 end;
64
65 Procedure Print;
66 begin
67 writeln(ans: 0: 3);
68 end;
69
70 Begin
71 while True Do
72 begin
73 Init;
74 Main;
75 Print;
76 end;
77 End.
最小生成樹用了Prim,只要不是實在沒辦法,還是不要在稠密圖特別是完全圖上用Kruskal。
【例題3Poj3621Sightseeing Cows——最優比率環】
大意:給定一張圖,邊上有花費,點上有收益,點可以多次經過,但是收益不疊加,邊也可以多次經過,但是費用疊加。求一個環使得收益和/花費和最大,輸出這個比值。
分析:比上面更加的惡心了。先不說環的問題,就是花費和收益不在一處也令人蛋疼。這時候需要用到幾個轉化和結論。
首先的一個結論就是,不會存在環套環的問題,即最優的方案一定是一個單獨的環,而不是大環套着小環的形式。這個的證明其實非常的簡單,大家可以自己想一下(提示,將大環上的收益和記為x1,花費為y1,小環上的為x2,y2。重疊部分的花費為S。表示出來分類討論即可)。有了這個結論,我們就可以將花費和收益都轉移到邊上來了,因為答案最終一定是一個環,所以我們將每一條邊的收益規定為其終點的收益,這樣一個環上所有的花費和收益都能夠被正確的統計。
解決了蛋疼的問題之后,就是01分數規划的部分了,我們只需要計算出D數組后找找有沒有正權環即可,不過這樣不太好,不是我們熟悉的問題,將D數組全部取反之后,問題轉換為查找有沒有負權環,用spfa或是bellman_ford都可以。這道題目就是典型的不適合用Dinkelbach,記錄一個負權環還是比較麻煩的,所以二分搞定。

2
3 Const
4 Eps= 1e-6;
5 MaxNode= 1000+ 100;
6 MaxEdge= 5000+ 500;
7
8 Var
9 Ans:Double;
10 n,m:Longint;
11 a:Array [ 0..MaxNode] of Longint;
12 dis: array [ 0..MaxNode] of Double;
13 b,u,v:Array [ 0..MaxEdge] of Longint;
14 d:Array [ 0..MaxEdge] of Double;
15
16 Procedure Init;
17 var
18 i:Longint;
19 begin
20 readln(n,m);
21 for i:= 1 to n do readln(a[i]);
22 for i:= 1 to m do readln(u[i],v[i],b[i]);
23 end;
24
25 Function Bellman_Ford(L:Double):Boolean;
26 var
27 i,j:Longint;
28 Flag:Boolean;
29 begin
30 for i:= 1 to m do d[i]:=-(a[v[i]]-L*b[i]);
31 for i:= 1 to n do dis[i]:= 0;
32 for i:= 1 to n do
33 begin
34 Flag:=False;
35 for j:= 1 to m do
36 if Dis[u[j]]+d[j]<Dis[v[j]] then
37 begin
38 Dis[v[j]]:=Dis[u[j]]+d[j];
39 Flag:=True;
40 end;
41 If not(Flag) then Exit(False);
42 end;
43 Exit(True);
44 end;
45
46 Procedure Main;
47 var
48 L,R,Mid:Double;
49 begin
50 L:= 0;R:= 20000;
51 Repeat
52 Mid:=(L+R)/ 2;
53 if Bellman_Ford(Mid) then L:=Mid else R:=Mid;
54 Until abs(L-R)<Eps;
55 Ans:=L;
56 end;
57
58 Procedure Print;
59 begin
60 if Ans>Eps then writeln(Ans: 0: 2) else writeln( 0);
61 end;
62
63 Begin
64 Init;
65 Main;
66 Print;
67 End.
因為圖省事,所以用了Bellman_Ford。還有就是注意無解的判斷,無解時檢查會一直不成功的,所以上界會一直向下移動的。
【后記】
本來Zoj上還有一道題的,時間不夠了就先放過去吧,
但是常見的三種01規划我都已經列舉到了並給出了常見的處理手段。
算法運用之妙,存乎一心也。數學是最神奇的。強烈建議大家學好數學!
本來還有一個例題0和一個非常巧妙的數學證明的,但是發覺沒有什么太大的意義,就省略掉了。大意就是給定A數組和B數組(A、B的元素值都大於0),最小取一個,求最大的R值。顯然直接計算所有的A[i]/B[i]取最大值就可以,因為兩個分數分子分母對應相加得到的結果一定是小於較大的那個。具體的證明很簡單,分類討論即可。
另一個被我省略的部分就是對Dinkelbach算法的分析,這需要更強的數學分析才行,因為這並不是重點,所以我將其省略掉了。如果有興趣的同學可以找一下一篇叫做《對於0-1分數規划的Dinkelbach算法的分析》,由武鋼三中 吳豪[譯]的一篇文章看一下。
最后感謝網上很多大牛的題解和心得,特別是This_poet的題解,第一二題中參考了她的代碼,幾乎已經是Copy了,見諒。>_<
歡迎大家拍磚討論,具體看背景。
————————————————Update:2012年5月10日——————————————
【例題4Poj3155——Hard Life最大密度子圖】
大意:給定G=(V,E)求其中的一個子圖使得邊數/點數最大
分析:詳見《最小割模型在信息學競賽中的應用》作者胡伯濤。
————————————————Update:2012年6月19日——————————————
【例題5Zoj2676——Network Wars】
大意:給定一張圖,規定一個割的平均值是邊權和/邊數.求平均值最小的割.
分析:非常顯然,因為是求最小,所以只要對於某個L值,解空間中最小的一組解滿足g(x)=0即可。於是,二分L后改變權值求解最小割。但是會出現負權的情況,這里需要特殊處理。負權是一定會出現在解中的,遇到負權直接加上即可。如果最小割<0則L增大,反之減少.還有就是注意精度的問題,小心處理。
【例題6游戲——最大密度子圖變種】
大意:給定N個人,可以選擇任意多個人,記為K。單個人是沒有戰斗力的,必須要合體才有戰斗力(大霧),給定所有的Aij表示當選擇方案同時出現i和j兩個人時的戰斗力加成。特殊的Aii=0。但是選擇人不是沒有代價的,代價是k*(200-k).定義這個方案的評分=sigma(A[i,j]|if i,j both selected)/(k*(200-k))。要求最大化評分。
N<=50...也就是滿足選擇的人越多代價越多.
分析:顯然是一個最大密度子圖的模型。但是與一般的模型中,表達式中的分母不僅僅含有點數,更含有一個點數的平方。這是令人非常難受的。問題的核心就在於如何將這個平方蘊含到圖里面去。觀察到這個圖非常的特殊,當選擇一些點時,這些點構成的子圖是一個完全圖,即邊數是K*(K-1)/2.哈哈,這里也有一個K的平方,於是問題得以解決了。二分L后整理表達式,將分母上的K的平方蘊含到邊權上去。這樣就可以轉化為一般的最大密度子圖。
【一些理解】
從這篇文章寫出來到現在也已經很長時間了,對01分數規划問題也有了很多新的看法。
以下是一些個人的理解,很有可能存在錯誤。大家幫忙看看有沒有問題。
01分數規划問題求最值,但是最值有兩種,一種是最大值,一種是最小值。
在我看來,對於每一個L。我們先假定L是確定了的,這時問題還會有很多的方案,每一個方案有其評估值。我們求最小值時是找這樣的一個L:所有的合法方案中,只有唯一的一個方案評估值為0,其他的方案評估值都>0.而最大值恰好相反,即也是只有唯一的一個方案評估值為0,但是其他的方案評估值都<0.
在上面的推導中,我已經說過了,當存在評估值>0的方案時,說明L是可以增大的。因為計算方案對應的原始表達式值計算出的L'一定是大於L的,同理,而評估值<0的方案則是不優的。
雖然題目要求的東西會不同,生成樹呀,割呀,子圖之類的呀。但是我覺得上面的這個東西是一個通用的玩意,是01分數規划本身決定的,而不是題目決定的。我現在還是有一個概念不是特別明白。先寫到這里,歡迎討論。
————————————————Update:2012年7月27日————————————————————————————
這道題就把01分數規划作為一個工具,要求挖掘更加符合這個題目的特性,還是很難的。說實話,這道題是Poj上Usaco題目中最難的一道題目了。