Trovare partizioni senza somma


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Sintesi

Data di ingresso k, trovare una partizione di interi 1a nin ksottoinsiemi libera a somma per il più grande nè possibile entro 10 minuti.

Contesto: numeri Schur

Una serie Aè senza somma se la sua somma totale A + A = { x + y | x, y in A}non ha elementi in comune con essa.

Per ogni numero intero positivo kesiste un numero intero più grande in S(k)modo che l'insieme {1, 2, ..., S(k)}possa essere partizionato in ksottoinsiemi senza somma. Questo numero è chiamato k esimo numero Schur (OEIS A045652 ).

Ad esempio S(2) = 4,. Siamo in grado di partizionare {1, 2, 3, 4}come {1, 4}, {2, 3}, e questa è la partizione unica in due sottoinsiemi senza somma, ma ora non possiamo aggiungere 5a nessuna delle parti.

Sfida

Scrivi un programma deterministico che procede come segue:

  • Prendi un numero intero positivo kcome input
  • Scrivi l'attuale timestamp di Unix su stdout
  • Uscite una sequenza di partizioni di 1a nin ksottoinsiemi privo di somma per aumentare n, dopo ogni sequenza con il timestamp Unix corrente.

Il vincitore sarà il programma che stampa una partizione per il più grande nentro 10 minuti sul mio computer quando viene dato l'input 5. I legami verranno interrotti nel minor tempo possibile per trovare una partizione per la più grande n, media su tre esecuzioni: ecco perché l'output dovrebbe includere i timestamp.

Dettagli importanti:

  • Ho Ubuntu Precise, quindi se la tua lingua non è supportata non sarò in grado di assegnarla.
  • Ho una CPU Intel Core2 Quad, quindi se vuoi usare il multithreading non ha senso usare più di 4 thread.
  • Se vuoi che io usi particolari flag o implementazioni del compilatore, documentalo chiaramente nella tua risposta.
  • Non dovrai inserire nel tuo caso speciale il tuo codice per gestire l'input 5.
  • Non è necessario produrre ogni miglioramento riscontrato. Ad esempio, per l'input 2è possibile generare solo la partizione n = 4. Tuttavia, se non emetti nulla nei primi 10 minuti, lo segnerò come n = 0.

Risposte:


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Python 3, ordina per numero più grande, n = 92 121

Grazie a Martin Büttner per un suggerimento che ha inaspettatamente migliorato il massimo nraggiunto.

Ultima uscita:

[2, 3, 11, 12, 29, 30, 38, 39, 83, 84, 92, 93, 110, 111, 119, 120]
[1, 4, 10, 13, 28, 31, 37, 40, 82, 85, 91, 94, 109, 112, 118, 121]
[5, 6, 7, 8, 9, 32, 33, 34, 35, 36, 86, 87, 88, 89, 90, 113, 114, 115, 116, 117]
[14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
[41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81]

L'algoritmo è lo stesso della mia risposta precedente, citato di seguito:

Ci sono k bin che contengono sia i numeri finora che i numeri che non possono più entrare. Ad ogni profondità dell'iterazione (è fondamentalmente una ricerca approfondita per prima), l'ordinamento del cestino viene mischiato e il numero successivo (nextN) viene (sequenzialmente) messo nei contenitori che lo possono prendere e quindi fa un passo più in profondità. Se non ce ne sono, ritorna, eseguendo il backup di un passaggio.

... con un'eccezione: l'ordinamento del cestino non viene mischiato. Invece, è ordinato in modo tale che i bin con il maggior numero vengano prima. Questo ha raggiunto n = 121in 8 secondi!

Codice:

from copy import deepcopy
from random import shuffle, seed
from time import clock, time
global maxN
maxN = 0
clock()

def search(k,nextN=1,sets=None):
    global maxN
    if clock() > 600: return

    if nextN == 1: #first iteration
        sets = []
        for i in range(k):
            sets.append([[],[]])

    sets.sort(key=lambda x:max(x[0]or[0]), reverse=True)
    for i in range(k):
        if clock() > 600: return
        if nextN not in sets[i][1]:
            sets2 = deepcopy(sets)
            sets2[i][0].append(nextN)
            sets2[i][1].extend([nextN+j for j in sets2[i][0]])
            nextN2 = nextN + 1

            if nextN > maxN:
                maxN = nextN
                print("New maximum!",maxN)
                for s in sets2: print(s[0])
                print(time())
                print()

            search(k, nextN2, sets2)

search(5)

Nota: l' ordinamento per il maggior numero di numeri consentiti all'interno dell'intervallo di numeri non consentiti dà n=59e l'ordinamento per il maggior numero di numeri consentiti inferiore a nextNn=64. L'ordinamento per la lunghezza dell'elenco di numeri non consentiti (che può avere ripetizioni) porta molto rapidamente a un n=30modello elegante .
El'endia Starman,

Il formato dell'ora di uscita non è corretto (dovrebbero essere secondi dall'epoca, ma sto vedendo Tue Nov 10 00:44:25 2015), ma l'ho visto n=92in meno di 2 secondi.
Peter Taylor,

Ah, ho pensato che il formato dell'ora non fosse importante quanto mostrare esattamente quanto tempo ci è voluto. Lo capirò e lo cambierò comunque. EDIT: D'oh. Ho scelto ctimesopra timeperché l'uscita era più bella quando timeera esattamente quello che avrei dovuto scelto.
El'endia Starman,

Sai, potresti anche solo ordinare per numero più grande nel cestino, perché il numero più grande non consentito sarà sempre il doppio di quello.
Martin Ender,

@ MartinBüttner: ...... io ... non ho idea di come o perché, ma questo succede n=121. oO
El'endia Starman,

7

Python 3, 121, <0,001s

Il miglioramento euristico grazie a Martin Buttner significa che non abbiamo nemmeno bisogno di casualità.

Produzione:

1447152500.9339304
[1, 4, 10, 13, 28, 31, 37, 40, 82, 85, 91, 94, 109, 112, 118, 121]
[2, 3, 11, 12, 29, 30, 38, 39, 83, 84, 92, 93, 110, 111, 119, 120]
[5, 6, 7, 8, 9, 32, 33, 34, 35, 36, 86, 87, 88, 89, 90, 113, 114, 115, 116, 117]
[14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
[41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81]
1447152500.934646 121

Codice:

from copy import deepcopy
from random import seed, randrange
from time import clock, time
from cProfile import run

n = 5

seed(0)

def heuristic(bucket):
    return len(bucket[0]) and bucket[0][-1]

def search():
    best = 0
    next_add = 1
    old_add = 0
    lists = [[[],set()] for _ in range(n)]
    print(time())
    while clock() < 600 and next_add != old_add:
        old_add = next_add
        lists.sort(key=heuristic, reverse=True)
        for i in range(n):
            if next_add not in lists[i][1]:
                lists[i][0].append(next_add)
                lists[i][1].update([next_add + old for old in lists[i][0]])
                if next_add > best:
                    best = next_add
                next_add += 1
                break

    for l in lists:
        print(l[0])
    print(time(), next_add-1, end='\n\n')

search()

Python 3, 112

Ordina per somma dei primi 2 elementi + inclinazione

[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79]
[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106]
[3, 4, 14, 19, 21, 26, 36, 37, 87, 92, 94, 99, 109, 110]
[2, 5, 16, 17, 20, 23, 24, 35, 38, 89, 90, 96, 97, 108, 111]
[1, 6, 15, 18, 22, 25, 34, 39, 88, 91, 93, 95, 98, 107, 112]
1447137688.032085 138.917074 112

Ho copiato la struttura dei dati di El'endia Starman, che consiste in un elenco di coppie, in cui il primo elemento della coppia sono gli elementi in quel bucket e il secondo sono le somme di quel bucket.

Comincio con lo stesso approccio "traccia quali somme sono disponibili". Il mio euristico ordinamento è semplicemente la somma dei due elementi più piccoli in un determinato elenco. Aggiungo anche un piccolo disallineamento casuale per provare diverse possibilità.

Ogni iterazione inserisce semplicemente ogni nuovo numero nel primo cestino disponibile, in modo simile all'avido casuale. Una volta fallito, si riavvia semplicemente.

from copy import deepcopy
from random import seed, randrange
from time import clock, time

n = 5

seed(0)

def skew():
    return randrange(9)

best = 0
next_add = old_add = 1
while clock() < 600:
    if next_add == old_add:
        lists = [[[],[]] for _ in range(n)]
        next_add = old_add = 1
    old_add = next_add
    lists.sort(key=lambda x:sum(x[0][:2]) + skew(), reverse=True)
    for i in range(n):
        if next_add not in lists[i][1]:
            lists[i][0].append(next_add)
            lists[i][1].extend([next_add + old for old in lists[i][0]])
            if next_add > best:
                best = next_add
                for l in lists:
                    print(l[0])
                print(time(), clock(), next_add, end='\n\n')
            next_add += 1
            break

Wow, questo sembra estremamente simile al mio codice. : P;) (Non mi dispiace affatto.)
El'endia Starman,

@ Credito El'endiaStarman aggiunto. È una buona base.
isaacg,

7

Java 8, n = 142 144

Ultima uscita:

@ 0m 31s 0ms
n: 144
[9, 12, 17, 20, 22, 23, 28, 30, 33, 38, 41, 59, 62, 65, 67, 70, 72, 73, 75, 78, 80, 83, 86, 91, 107, 115, 117, 122, 123, 125, 128, 133, 136]
[3, 8, 15, 24, 25, 26, 31, 35, 45, 47, 54, 58, 64, 68, 81, 87, 98, 100, 110, 114, 119, 120, 121, 130, 137, 142]
[5, 13, 16, 19, 27, 36, 39, 42, 48, 50, 51, 94, 95, 97, 103, 106, 109, 112, 118, 126, 129, 132, 138, 140, 141]
[2, 6, 11, 14, 34, 37, 44, 53, 56, 61, 69, 76, 79, 84, 89, 92, 101, 104, 108, 111, 124, 131, 134, 139, 143, 144]
[1, 4, 7, 10, 18, 21, 29, 32, 40, 43, 46, 49, 52, 55, 57, 60, 63, 66, 71, 74, 77, 82, 85, 88, 90, 93, 96, 99, 102, 105, 113, 116, 127, 135]

Esegue una ricerca casuale con seeding distribuita su 4 thread. Quando non riesce a trovare una partizione adatta n, cerca di liberare spazio nin una partizione alla volta scaricando il più possibile da essa nelle altre partizioni.

modifica: ottimizzato l'algoritmo per liberare spazio per n, aggiunta anche la possibilità di tornare a una scelta precedente e scegliere di nuovo.

nota: l'output non è strettamente deterministico perché ci sono più thread coinvolti e possono finire per aggiornare il migliore ntrovato finora in ordine confuso; il punteggio finale di 144 è però deterministico ed è raggiunto abbastanza rapidamente: 30 secondi sul mio computer.

Il codice è:

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Deque;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

public class SumFree {

    private static int best;

    public static void main(String[] args) {
        int k = 5; // Integer.valueOf(args[0]);
        int numThreadsPeterTaylorCanHandle = 4;

        long start = System.currentTimeMillis();
        long end = start + TimeUnit.MINUTES.toMillis(10);

        System.out.println(start);

        Random rand = new Random("Lucky".hashCode());
        for (int i = 0; i < numThreadsPeterTaylorCanHandle; i++) {
            new Thread(() -> search(k, new Random(rand.nextLong()), start, end)).start();
        }
    }

    private static void search(int k, Random rand, long start, long end) {
        long now = System.currentTimeMillis();
        int localBest = 0;

        do {
            // create k empty partitions
            List<Partition> partitions = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                partitions.add(new Partition());
            }

            Deque<Choice> pastChoices = new ArrayDeque<>();
            int bestNThisRun = 0;

            // try to fill up the partitions as much as we can
            for (int n = 1;; n++) {
                // list of partitions that can fit n
                List<Partition> partitionsForN = new ArrayList<>(k);
                for (Partition partition : partitions) {
                    if (!partition.sums.contains(n)) {
                        partitionsForN.add(partition);
                    }
                }

                // if we can't fit n anywhere then try to free up some space
                // by rearranging partitions
                Set<Set<Set<Integer>>> rearrangeAttempts = new HashSet<>();
                rearrange: while (partitionsForN.size() == 0 && rearrangeAttempts
                        .add(partitions.stream().map(Partition::getElements).collect(Collectors.toSet()))) {

                    Collections.shuffle(partitions, rand);
                    for (int candidateIndex = 0; candidateIndex < k; candidateIndex++) {
                        // partition we will try to free up
                        Partition candidate = partitions.get(candidateIndex);
                        // try to dump stuff that adds up to n into the other
                        // partitions
                        List<Integer> badElements = new ArrayList<>(candidate.elements.size());
                        for (int candidateElement : candidate.elements) {
                            if (candidate.elements.contains(n - candidateElement)) {
                                badElements.add(candidateElement);
                            }
                        }
                        for (int i = 0; i < k && !badElements.isEmpty(); i++) {
                            if (i == candidateIndex) {
                                continue;
                            }

                            Partition other = partitions.get(i);

                            for (int j = 0; j < badElements.size(); j++) {
                                int candidateElement = badElements.get(j);
                                if (!other.sums.contains(candidateElement)
                                        && !other.elements.contains(candidateElement + candidateElement)) {
                                    boolean canFit = true;
                                    for (int otherElement : other.elements) {
                                        if (other.elements.contains(candidateElement + otherElement)) {
                                            canFit = false;
                                            break;
                                        }
                                    }

                                    if (canFit) {
                                        other.elements.add(candidateElement);
                                        for (int otherElement : other.elements) {
                                            other.sums.add(candidateElement + otherElement);
                                        }
                                        candidate.elements.remove((Integer) candidateElement);
                                        badElements.remove(j--);
                                    }
                                }
                            }
                        }

                        // recompute the sums
                        candidate.sums.clear();
                        List<Integer> elementList = new ArrayList<>(candidate.elements);
                        int elementListSize = elementList.size();
                        for (int i = 0; i < elementListSize; i++) {
                            int ithElement = elementList.get(i);
                            for (int j = i; j < elementListSize; j++) {
                                int jthElement = elementList.get(j);
                                candidate.sums.add(ithElement + jthElement);
                            }
                        }

                        // if candidate can now fit n then we can go on
                        if (!candidate.sums.contains(n)) {
                            partitionsForN.add(candidate);
                            break rearrange;
                        }
                    }
                }

                // if we still can't fit in n, then go back in time to our last
                // choice (if it's saved) and this time choose differently
                if (partitionsForN.size() == 0 && !pastChoices.isEmpty() && bestNThisRun > localBest - localBest / 3) {
                    Choice lastChoice = pastChoices.peek();
                    partitions = new ArrayList<>(lastChoice.partitions.size());
                    for (Partition partition : lastChoice.partitions) {
                        partitions.add(new Partition(partition));
                    }
                    n = lastChoice.n;
                    Partition partition = lastChoice.unchosenPartitions
                            .get(rand.nextInt(lastChoice.unchosenPartitions.size()));
                    lastChoice.unchosenPartitions.remove(partition);
                    partition = partitions.get(lastChoice.partitions.indexOf(partition));
                    partition.elements.add(n);
                    for (int element : partition.elements) {
                        partition.sums.add(element + n);
                    }
                    if (lastChoice.unchosenPartitions.size() == 0) {
                        pastChoices.pop();
                    }
                    continue;
                }

                if (partitionsForN.size() > 0) {
                    // if we can fit in n somewhere,
                    // pick that somewhere randomly
                    Partition chosenPartition = partitionsForN.get(rand.nextInt(partitionsForN.size()));
                    // if we're making a choice then record it so that we may
                    // return to it later if we get stuck
                    if (partitionsForN.size() > 1) {
                        Choice choice = new Choice();
                        choice.n = n;
                        for (Partition partition : partitions) {
                            choice.partitions.add(new Partition(partition));
                        }
                        for (Partition partition : partitionsForN) {
                            if (partition != chosenPartition) {
                                choice.unchosenPartitions.add(choice.partitions.get(partitions.indexOf(partition)));
                            }
                        }
                        pastChoices.push(choice);

                        // only keep 3 choices around
                        if (pastChoices.size() > 3) {
                            pastChoices.removeLast();
                        }
                    }

                    chosenPartition.elements.add(n);
                    for (int element : chosenPartition.elements) {
                        chosenPartition.sums.add(element + n);
                    }
                    bestNThisRun = Math.max(bestNThisRun, n);
                }

                if (bestNThisRun > localBest) {
                    localBest = Math.max(localBest, bestNThisRun);

                    synchronized (SumFree.class) {
                        now = System.currentTimeMillis();

                        if (bestNThisRun > best) {
                            // sanity check
                            Set<Integer> allElements = new HashSet<>();
                            for (Partition partition : partitions) {
                                for (int e1 : partition.elements) {
                                    if (!allElements.add(e1)) {
                                        throw new RuntimeException("Oops!");
                                    }
                                    for (int e2 : partition.elements) {
                                        if (partition.elements.contains(e1 + e2)) {
                                            throw new RuntimeException("Oops!");
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                            if (allElements.size() != bestNThisRun) {
                                throw new RuntimeException("Oops!" + allElements.size() + "!=" + bestNThisRun);
                            }

                            best = bestNThisRun;
                            System.out.printf("@ %dm %ds %dms\n", TimeUnit.MILLISECONDS.toMinutes(now - start),
                                    TimeUnit.MILLISECONDS.toSeconds(now - start) % 60, (now - start) % 1000);
                            System.out.printf("n: %d\n", bestNThisRun);
                            for (Partition partition : partitions) {
                                // print in sorted order since everyone else
                                // seems to to that
                                List<Integer> partitionElementsList = new ArrayList<>(partition.elements);
                                Collections.sort(partitionElementsList);
                                System.out.println(partitionElementsList);
                            }
                            System.out.printf("timestamp: %d\n", now);
                            System.out.println("------------------------------");
                        }
                    }
                }

                if (partitionsForN.size() == 0) {
                    break;
                }
            }
        } while (now < end);
    }

    // class representing a partition
    private static final class Partition {

        // the elements of this partition
        Set<Integer> elements = new HashSet<>();

        // the sums of the elements of this partition
        Set<Integer> sums = new HashSet<>();

        Partition() {
        }

        Partition(Partition toCopy) {
            elements.addAll(toCopy.elements);
            sums.addAll(toCopy.sums);
        }

        Set<Integer> getElements() {
            return elements;
        }
    }

    private static final class Choice {
        int n;
        List<Partition> partitions = new ArrayList<>();
        List<Partition> unchosenPartitions = new ArrayList<>();
    }
}

5

C, Casuale goloso, n = 91

Solo per fornire una soluzione di base, questo scorre n, tenendo traccia dei bin e delle loro somme e si aggiunge na un cestino casuale in cui non appare ancora come somma. Termina una volta che nappare in tutte le ksomme e se il risultato nera migliore di qualsiasi tentativo precedente, lo stampa su STDOUT.

L'input kviene fornito tramite un argomento della riga di comando. Il massimo possibile kè attualmente hardcoded su 10 perché ero troppo pigro aggiungere l'allocazione dinamica della memoria, ma questo potrebbe essere risolto facilmente.

Immagino di poter andare a caccia di un seme migliore ora, ma questa risposta probabilmente non è comunque particolarmente competitiva, quindi meh.

Ecco la partizione per n = 91:

1 5 12 18 22 29 32 35 46 48 56 59 62 69 72 76 79 82 86 89
2 3 10 11 16 17 25 30 43 44 51 52 57 64 71 83 84 90 91
6 8 13 15 24 31 33 38 40 42 49 54 61 63 65 77 81 88
9 14 19 21 27 34 37 45 60 67 70 73 75 78 80 85
4 7 20 23 26 28 36 39 41 47 50 53 55 58 66 68 74 87

E infine, ecco il codice:

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>

#define MAX_K 10
#define MAX_N 1024

int main(int argc, char **argv) {
    if (argc < 2)
    {
        printf("Pass in k as a command-line argument");
        return 1;
    }

    printf("%u\n", (unsigned)time(NULL)); 

    int k = atoi(argv[1]);

    int sizes[MAX_K];
    int bins[MAX_K][MAX_N];
    int sums[MAX_K][2*MAX_N];
    int selection[MAX_K];
    int available_bins;

    int best = 0;

    srand(1447101176);

    while (1)
    {
        int i,j;
        for (i = 0; i < k; ++i)
            sizes[i] = 0;
        for (i = 0; i < k*MAX_N; ++i)
            bins[0][i] = 0;
        for (i = 0; i < k*MAX_N*2; ++i)
            sums[0][i] = 0;
        int n = 1;
        while (1)
        {
            available_bins = 0;
            for (i = 0; i < k; ++i)
                if (!sums[i][n])
                {
                    selection[available_bins] = i;
                    ++available_bins;
                }

            if (!available_bins) break;

            int bin = selection[rand() % available_bins];

            bins[bin][sizes[bin]] = n;
            ++sizes[bin];
            for (i = 0; i < sizes[bin]; ++i)
                sums[bin][bins[bin][i] + n] = 1;

            ++n;
        }

        if (n > best)
        {
            best = n;
            for (i = 0; i < k; ++i)
            {
                for (j = 0; j < sizes[i]; ++j)
                    printf("%d ", bins[i][j]);
                printf("\n");
            }
            printf("%u\n", (unsigned)time(NULL));
        }
    }

    return 0;
}

Confermato n=91, trovato in 138 secondi. Se necessario per il pareggio, eseguirò il retime per evitare errori di grandi dimensioni dovuti al diverso carico della CPU.
Peter Taylor,

3

C ++, 135

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <set>
#include <vector>
#include <algorithm>


using namespace std;

vector<vector<int> > subset;
vector<int> len, tmp;
set<int> sums;

bool is_sum_free_with(int elem, int subnr) {
    sums.clear();
    sums.insert(elem+elem);
    for(int i=0; i<len[subnr]; ++i) {
        sums.insert(subset[subnr][i]+elem);
        for(int j=i; j<len[subnr]; ++j) sums.insert(subset[subnr][i]+subset[subnr][j]);
    }
    if(sums.find(elem)!=sums.end()) return false;
    for(int i=0; i<len[subnr]; ++i) if(sums.find(subset[subnr][i])!=sums.end()) return false;
    return true;
}

int main()
{
    int k = 0; cin >> k;

    int start=time(0);
    cout << start << endl;

    int allmax=0, cnt=0;
    srand(0);

    do {
        len.clear();
        len.resize(k);
        subset.clear();
        subset.resize(k);
        for(int i=0; i<k; ++i) subset[i].resize((int)pow(3, k));

        int n=0, last=0, c, y, g, h, t, max=0;
        vector<int> p(k);

        do {
            ++n;
            c=-1;
            for(int i=0; i++<k; ) {
                y=(last+i)%k;
                if(is_sum_free_with(n, y)) p[++c]=y;
            }

            if(c<0) --n;

            t=n;

            while(c<0) {
                g=rand()%k;
                h=rand()%len[g];
                t=subset[g][h];
                for(int l=h; l<len[g]-1; ++l) subset[g][l]=subset[g][l+1];
                --len[g];
                for(int i=0; i++<k; ) {
                    y=(g+i)%k;
                    if(is_sum_free_with(t, y) && y!=g) p[++c]=y;
                }
                if(c<0) subset[g][len[g]++]=t;
            }

            c=p[rand()%(c+1)];
            subset[c][len[c]++]=t;

            last=c;

            if(n>max) {
                max=n;
                cnt=0;
                if(n>allmax) {
                    allmax=n;
                    for(int i=0; i<k; ++i) {
                        tmp.clear();
                        for(int j=0; j<len[i]; ++j) tmp.push_back(subset[i][j]);
                        sort(tmp.begin(), tmp.end());
                        for(int j=0; j<len[i]; ++j) cout << tmp[j] << " ";
                        cout << endl;
                    }
                    cout << time(0) << " " << time(0)-start << " " << allmax << endl;
                }

            }

        } while(++cnt<50*n && time(0)-start<600);

        cnt=0;

    } while(time(0)-start<600);

    return 0;
}

Aggiunge la n successiva a un sottoinsieme scelto casualmente. Se ciò non è possibile, rimuove i numeri casuali dai sottoinsiemi e li aggiunge ad altri nella speranza che ciò consenta di aggiungere da qualche parte.

Ho prototipato questo in awk, e poiché sembrava promettente, l'ho tradotto in C ++ per accelerarlo. L'uso di a std::setdovrebbe anche accelerarlo di più.

Uscita per n = 135 (dopo circa 230 secondi sulla mia [vecchia] macchina)

2 6 9 10 13 17 24 28 31 35 39 42 43 46 50 57 61 68 75 79 90 94 97 101 105 108 119 123 126 127 130 131 134 
38 41 45 48 51 52 55 56 58 59 62 64 65 66 67 69 70 71 72 74 78 80 81 84 84 85 87 88 91 95 98 
5 12 15 16 19 22 23 25 26 29 33 36 73 83 93 100 103 107 110 111 113 114 117 120 121 124 
1 4 11 14 21 27 34 37 40 47 53 60 76 86 89 96 99 102 109 112 115 122 125 132 132 
3 7 8 18 20 30 32 44 49 54 63 77 82 92 104 106 116 118 128 129 133 

Non ho ricontrollato la validità, ma dovrebbe andare bene.


2

Python 3, avido casuale, n = 61

Ultima uscita:

[5, 9, 13, 20, 24, 30, 32, 34, 42, 46, 49, 57, 61]
[8, 12, 14, 23, 25, 44, 45, 47, 54]
[2, 6, 7, 19, 22, 27, 35, 36, 39, 40, 52, 53, 56]
[3, 10, 15, 16, 17, 29, 37, 51, 55, 59, 60]
[1, 4, 11, 18, 21, 26, 28, 31, 33, 38, 41, 43, 48, 50, 58]

Questo utilizza effettivamente lo stesso algoritmo di Martin Büttner , ma l'ho sviluppato in modo indipendente.

Ci sono kbin che contengono sia i numeri finora che i numeri che non possono più entrare. Ad ogni profondità dell'iterazione (è fondamentalmente una prima ricerca di profondità), l'ordinamento del cestino viene mischiato e il numero successivo ( nextN) viene (sequenzialmente) messo nei contenitori che possono portarlo e quindi fa un passo più in profondità. Se non ce ne sono, ritorna, eseguendo il backup di un passaggio.

from copy import deepcopy
from random import shuffle, seed
from time import clock, time
global maxN
maxN = 0
clock()
seed(0)

def search(k,nextN=1,sets=None):
    global maxN
    if clock() > 600: return

    if nextN == 1: #first iteration
        sets = []
        for i in range(k):
            sets.append([[],[]])

    R = list(range(k))
    shuffle(R)
    for i in R:
        if clock() > 600: return
        if nextN not in sets[i][1]:
            sets2 = deepcopy(sets)
            sets2[i][0].append(nextN)
            sets2[i][1].extend([nextN+j for j in sets2[i][0]])
            nextN2 = nextN + 1

            if nextN > maxN:
                maxN = nextN
                print("New maximum!",maxN)
                for s in sets2: print(s[0])
                print(time())
                print()

            search(k, nextN2, sets2)

search(5)

2

Python, n = 31

import sys
k = int(sys.argv[1])

for i in range(k):
    print ([2**i * (2*j + 1) for j in range(2**(k - i - 1))])

Ok, quindi non è ovviamente un vincitore, ma ho sentito che apparteneva comunque qui. Mi sono preso la libertà di non includere i timestamp, poiché termina istantaneamente e poiché non è un vero contendente.

Innanzitutto, nota che la somma di due numeri dispari è pari, quindi possiamo scaricare tutti i numeri dispari nel primo blocco. Quindi, poiché tutti i numeri rimanenti sono pari, possiamo dividerli per 2. Ancora una volta, possiamo lanciare tutti i numeri dispari risultanti nel secondo blocco (dopo averli moltiplicati per 2), dividere i numeri rimanenti per 2 (cioè , per 4 in totale), lancia quelli dispari nel terzo blocco (dopo averli ri-moltiplicati per 4), e così via ... O, per dirla in parole che capite, mettiamo tutti i numeri il cui set meno significativo bit è il primo bit nel primo blocco, tutti i numeri il cui bit di impostazione meno significativo è il secondo bit nel secondo blocco e così via ...

Per i blocchi k , ci imbattiamo in problemi quando raggiungiamo n = 2 k , poiché il bit set meno significativo di n è
il bit ( k + 1), che non corrisponde a nessun blocco. In altre parole, questo schema funziona fino
a n = 2 k - 1. Quindi, mentre per k = 5 otteniamo solo un magro n = 31 , questo numero cresce esponenzialmente con k . Stabilisce inoltre che S ( k ) ≥ 2 k - 1 (ma possiamo effettivamente trovare un limite inferiore migliore di quello abbastanza facilmente).

Per riferimento, ecco il risultato per k = 5:

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31]
[2, 6, 10, 14, 18, 22, 26, 30]
[4, 12, 20, 28]
[8, 24]
[16]

C'è un modo semplice per comprarne uno in più: spostare la metà superiore dei numeri dispari in qualsiasi altra categoria (poiché la loro somma è destinata a essere maggiore di qualsiasi numero già presente in quella categoria) e aggiungere 2 ^ k nella metà inferiore di i numeri dispari. La stessa idea può probabilmente essere estesa per ottenere altri numeri LG K, o forse anche un altro K.
Peter Taylor,

@PeterTaylor Sì, mi sono reso conto poco dopo aver pubblicato che in realtà è piuttosto banale. E 'equivalente a fare [1], [2,3], [4,5,6,7], ..., che probabilmente è più semplice, basta con il bit inverso e l'ordine di blocco. È facile vedere come questo può essere esteso.
Ell
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