Google에서 공개적으로 사용할 수있는 ngram 데이터에서 파생 된 가장 자주 사용되는 단어 목록을 가지고 있습니다. 나는이 : 6800 자주 2g을 4800 자주 3g 2500 자주 4g 1100 자주 5g 예를 들어 같은 것 2 N- 그램 : "개" 의 "를 책 " "3 인용 의자 " 등 예 5 ngram woul 뭔가를 할 거라고 : 는 "한 번이
세트 U = {x1, x2, x3} 및 세트 S = {{x1}, {x1, x2}, {x1, x3}, {x1, x1, x3} }. 이것은 완전히 예이며 문제는 일반적인 문제입니다. 이것은 정규 세트 커버 문제와 유사 해 보이는데, 이는 사실 세트 커버 문제를 줄이는 것이 타당한 이유입니다. 비틀기는 U의 요소가 'z1', 'x2', 'x3'등과 같이 z가 다
최근 나는 세트 커버 문제의 포크라고 생각되는 문제에 대해 작업하고 있습니다. 그러나 문제의 세트 수는 2^n만큼 큽니다. 그리고 내가 찾은 근사치는 너무 많은 세트가 없을 때만 효과가있는 것처럼 보입니다. 거기에 2^n 세트와 맞는 알로 그리가 존재하는지 궁금하네요? 답변 해 주셔서 감사합니다.
가능한 모든 세트 조합을 형성하고 그것이 최소한의 해결책인지 여부를 검증함으로써 세트 커버 문제를 해결할 수 있습니다. 이제 우리는 2^n 개의 집합을 가질 수 있습니다. 여기서 'n'은 집합의 수입니다. 따라서이 접근법의 복잡성은 O (2^n)이어야합니다. 그러나 Wikipedia은 '세트 커버 문제의 복잡성은 m^n이며, 여기서 m은 우주의 크기이고 n
다음 세트 커버의 경우. 욕심 많은 알고리즘이 몇 개나 선택할 것입니까? 모든 세트의 비용은 1입니다. 누구든지 나를 설명 할 수 있습니까? 이 질문에 대한 해결책은 무엇입니까? 그래서 두 번째 인스턴스에 대한 그리 디 알고리즘이 어떻게 작동 할 것입니까? 얼마나 많은 세트는 인스턴스에서 선택합니다.
최소 세트 커버를 찾는 데 가장 효율적이고 정확한 알고리즘은 무엇입니까? 코드 자체가 필요하지 않습니다. 어떻게 작동하는지에 대한 설명이나 의사 코드를 원합니다. 예를 들어 , 우리 Set S = {1,2,3,..,12}
Subsets S1 = {1,2,3,4,5,6}, S2 = {5,6,7,8,9}, S3 = {1,4,7,10}, S4={2,5,7,8
실수로, (바인딩 된) 욕심 알고리즘의 근사 비율의 상한을 찾아 내고 증명할 수있는 방법이 있습니다. 세트 커버 문제의 개별 인스턴스에 대해 획득. 내 라이브러리에있는 문제에 대해이 비율의 비율은 문제의 일반적인 경우에 대해 잘 알려진 수식을 사용하여 얻을 수있는 값보다 좋습니다. 어떻게 든 사용할 수 있습니까? 아니면 쓸모없는 결과입니까?
예를 들어, 세트 - 커버 결정 문제는 NP 완전 문제로 알려져 있습니다. 이 문제의 입력은 우주 U, U의 부분 집합의 가족 S 및 정수 k()입니다. 내가 혼란스러워하는 한 가지는 k = 1이라고하면, S의 각 요소를 간단히 검사하여 시간 | S |에서 문제를 풀 수 있다는 것입니다. 일반적으로 k가 상수 일 때 , 문제는 | S |의 다항식 시간으로
나는 파이썬에서 itertools를 호출한다 (아래 참조). 이 코드에서 snp_dic은 정수 키가있는 사전이며 값으로 설정됩니다. 여기서 목표는 값의 합집합이 set_union과 같은 집합의 조합 인 키의 최소 목록을 찾는 것입니다. (이것은 관심있는 사람들에게 인기있는 NP-hard graph 이론 문제 세트 커버에 대한 글로벌 최적의 문제를 해결하는