Java中排列数据的生成与逐个处理策略

Java中排列数据的生成与逐个处理策略

本文旨在探讨在Java中如何有效地生成所有可能的排列,并对每个独立的排列进行逐个处理。我们将通过一个经典的“雇佣助理”问题作为案例,详细阐述如何修正常见的将所有排列扁平化处理的错误,确保每个排列都能作为独立的输入传递给处理函数,从而实现正确的统计与分析,最终计算出特定条件下的概率。

理解问题:排列生成与单次处理的需求

在许多算法问题中,我们可能需要对一个数据集的所有排列进行分析。例如,在“雇佣助理”问题中,我们假设助理的排名是随机的,需要计算在特定雇佣策略下,雇佣了特定数量助理的概率。

给定的代码中,hireAssistant1 方法负责模拟雇佣过程并返回雇佣的助理数量。它接收一个 int[] 数组作为输入,代表一组助理的排名序列。

public static int hireAssistant1(int[] arr, int n) {     ArrayList<Integer> hired = new ArrayList<Integer>();     int best = arr[0];     hired.add(best);     for (int i = 1; i < n; i++) {         if (arr[i] < best) {             best = arr[i];             hired.add(best);         }     }     return hired.size(); }

另一方面,permute 方法通过回溯算法生成给定数组的所有可能排列,并以 List> 的形式返回:

public List<List<Integer>> permute(int[] arr) {     List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();     permuteHelper(list, new ArrayList<>(), arr);     return list; }  private void permuteHelper(List<List<Integer>> list, List<Integer> resultList, int[] arr) {     if (resultList.size() == arr.length) {         list.add(new ArrayList<>(resultList));     } else {         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {             if (resultList.contains(arr[i])) {                 continue;             }             resultList.add(arr[i]);             permuteHelper(list, resultList, arr);             resultList.remove(resultList.size() - 1);         }     } }

核心问题出现在 methodThreePerm 方法中。原始实现试图将 permute 生成的所有排列 (List>) 通过 listToList 方法扁平化为一个 List,然后转换为一个单一的 int[] 数组。这导致 hireAssistant1 接收到的不是一个独立的排列,而是一个包含所有排列元素的巨大数组,这显然不符合其预期。

// 原始的错误实现片段 List<List<Integer>> p = pa.permute(makeArray(n)); List<Integer> list = listToList(p); // 错误:将所有排列扁平化 int [] arr = toIntArray(list);      // 错误:将扁平化的List转为数组  // ... 然后将这个大数组传递给 hireAssistant1 int hires = hireAssistant1(arr, n); // 错误:hireAssistant1期望的是单个排列

解决方案:逐个处理排列

为了正确地对每个排列进行分析,我们需要遍历 permute 方法返回的 List>,将每个内部的 List(即一个独立的排列)转换为 int[],然后将其传递给 hireAssistant1 方法。

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以下是修正后的 methodThreePerm 方法及其在 main 方法中的调用示例:

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; // 确保导入  public class Assignment8 { // 假设类名为Assignment8,与原代码一致      // 辅助方法:生成初始数组,例如 [1, 2, ..., n]     public static int [] makeArray(int n){         int arr[] = new int[n];         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {             arr[i] = i + 1;         }         return arr;     }      // 雇佣助理算法     public static int hireAssistant1(int[] arr, int n) {         ArrayList<Integer> hired = new ArrayList<Integer>();         int best = arr[0];         hired.add(best);         for (int i = 1; i < n; i++) {             if (arr[i] < best) {                 best = arr[i];                 hired.add(best);             }         }         return hired.size();     }      // 辅助方法:计算阶乘     public static int factorial(int n) {         if (n == 0) return 1;         int result = 1;         for (int i = 1; i <= n; i++) {             result *= i;         }         return result;     }      // 辅助方法:将 List<Integer> 转换为 int[]     static int[] toIntArray(List<Integer> list) {         int[] ret = new int[list.size()];         for(int i = 0; i < ret.length; i++)             ret[i] = list.get(i);         return ret;     }      // 生成所有排列的核心方法     public List<List<Integer>> permute(int[] arr) {         List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();         permuteHelper(list, new ArrayList<>(), arr);         return list;     }      private void permuteHelper(List<List<Integer>> list, List<Integer> resultList, int[] arr) {         if (resultList.size() == arr.length) {             list.add(new ArrayList<>(resultList));         } else {             for (int i = 0; i < arr.length; i++) {                 if (resultList.contains(arr[i])) {                     continue;                 }                 resultList.add(arr[i]);                 permuteHelper(list, resultList, arr);                 resultList.remove(resultList.size() - 1);             }         }     }      // 修正后的 methodThreePerm 方法     public static void methodThreePerm(List<List<Integer>> permutations, int n) { // 参数类型改为 List<List<Integer>>         int totalPermutations = factorial(n); // 总排列数         double sumOfHiresTwo = 0; // 统计雇佣两次的排列数          // 遍历每一个独立的排列         for (List<Integer> permutation : permutations) {             int[] currentPermutationArray = toIntArray(permutation); // 将当前排列转换为 int[]             int hires = hireAssistant1(currentPermutationArray, n); // 将单个排列传递给 hireAssistant1             if (hires == 2) {                 sumOfHiresTwo++;             }         }          System.out.println("Method 3: s/n! = " + sumOfHiresTwo / totalPermutations);     }      // 辅助方法:methodOneSum1 (用于对比验证)     static void methodOneSum1(int n) {         double sum = 0;         for (double i = 2; i <= n; i++)             sum += 1 / ((double) (i - 1));         System.out.println("Method 1: n = " + (sum / n));     }      // 主方法示例     public static void main(String[] args) {         Assignment8 pa = new Assignment8();         int n = 6;         int[] initialArray = makeArray(n); // 例如:[1, 2, 3, 4, 5, 6]         List<List<Integer>> allPermutations = pa.permute(initialArray); // 生成所有排列          System.out.println("N = " + n);         methodThreePerm(allPermutations, n); // 调用修正后的方法          // 验证与比较:methodOneSum1         methodOneSum1(n);     } }

通过上述修改,methodThreePerm 现在正确地迭代了 allPermutations 列表中的每一个 List,将其转换为 int[] 后,再传递给 hireAssistant1 进行独立分析。这样,hireAssistant1 就能接收到预期的单个排列数据,从而得到正确的雇佣次数统计。

核心辅助方法解析

  • permute 方法 (回溯法生成排列): 这是一个典型的回溯算法实现,用于生成给定数组的所有不重复排列。permuteHelper 是递归辅助函数,通过在 resultList 中添加和移除元素来探索所有可能的路径,当 resultList 的大小等于原始数组长度时,就找到了一个完整的排列并将其添加到结果列表 list 中。

  • toIntArray 方法 (List到数组的转换): 这是一个实用工具方法,用于将 List 转换为原始的 int[] 数组。在Java中,由于泛

以上就是Java中

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THE END
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