多元線性方程整數(shù)解的計(jì)數(shù)

多元線性方程整數(shù)解的計(jì)數(shù)

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問(wèn)題描述

統(tǒng)計(jì)
S=a_0x_0+a_1x_1+...+a_nx_n(a>0)
的非負(fù)整數(shù)解的個(gè)數(shù)打月。列出這些解。

枚舉

靜態(tài)地看蚕捉,x_i的范圍容易確定奏篙,x_i\in[0,\frac{S}{a_i}]。各個(gè)范圍的笛卡爾積X是答案的范圍迫淹,其中的元素記為x秘通。將每個(gè)x帶入方程驗(yàn)證,即可篩選出解敛熬。

from itertools import product
def cc(s, a):
    def p(x):
        return sum([x * a for x, a in zip(x, a)])
    
    return [x for x in product(*[range(s // ai + 1) for ai in a]) if p(x) == s]

遞歸

如果將決定x中每個(gè)x_i看作一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程肺稀,則已決定的x_i對(duì)未決定的x_i的范圍有影響。我們可以沿著兩個(gè)方向減小問(wèn)題的規(guī)模应民,分別是

  • 減小變量的個(gè)數(shù)
  • 減小S
def cr(s, a):
    def r(s, a, x):
        if s == 0:
            xs.append(tuple(x))
        elif s > 0 and len(a) != 0:
            x = list(x)
            r(s, a[:-1], x)        # 減小變量個(gè)數(shù)
            
            x = list(x)
            x[len(a) - 1] += 1
            r(s - a[-1], a, x)     # 減小S
    
    xs = []
    r(s, a, [0] * len(a))
    return xs

代碼中x就是X中的某個(gè)x.

對(duì)比

將遞歸樹葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)作為遞歸的復(fù)雜度话原,與枚舉法的X中元素個(gè)數(shù)做對(duì)比,發(fā)現(xiàn)枚舉空間的大小大約是遞歸空間大小的40倍诲锹。運(yùn)行時(shí)間的比值也接近40繁仁。

附錄

jupyter notebook 完整實(shí)驗(yàn)代碼:

from itertools import *

l = 0

def cc(s, a):
    global l
    def p(x):
        return sum([x * a for x, a in zip(x, a)])
    
    l = len([x for x in product(*[range(s // ai + 1) for ai in a])])
    return [x for x in product(*[range(s // ai + 1) for ai in a]) if p(x) == s]

x1 = cc(100, [1, 5, 10, 25, 50])

cnt = 0

def cr(s, a):
    
    def r(s, a, x):
        global cnt
        if s == 0:
            xs.append(tuple(x))
            cnt += 1
        elif s > 0 and len(a) != 0:
            x = list(x)
            r(s, a[:-1], x)
            
            x = list(x)
            x[len(a) - 1] += 1
            r(s - a[-1], a, x)
        else:
            cnt += 1
    
    xs = []
    r(s, a, [0] * len(a))
    return xs

x2 = cr(100, [1, 5, 10, 25, 50])

set(x1) == set(x2)

x1 == x2

l / cnt

%timeit cc(100, [1, 5, 10, 25, 50])

%timeit cr(100, [1, 5, 10, 25, 50])
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