X算法
在计算机科学中，X算法可用来求解精确覆盖问题。此名称最早在高德纳的论文《舞蹈链》中出现，他认为此算法是“试错法中最显而易见”的。[1] 就技术而言，X算法是一个深度优先的不确定性回溯算法。由于X算法是一个解决精确覆盖问题的简洁方法，高德纳希望通过该算法体现舞蹈链数据结构的高效性，他把使用后者的X算法称为DLX。[1]
X算法用由0和1组成的矩阵A来表示精确覆盖问题，目标是选出矩阵的若干行，使得其中的1在所有列中出现且仅出现一次。
X算法的步骤如下：
选择r的不确定性意味着算法将派生出若干独立的子算法，每个子算法都从其父算法中继承了去除部分行列的A矩阵。如果其中有一列全为零，则当前情况无解，子算法返回失败，但不一定意味整个问题无解。
实际上，所有子算法形成了一棵搜索树，其中原问题为根节点，树的第k层由子算法在第k次所选择的行组成。整个算法即用回溯法对搜索树深度优先遍历。
第二步中，无论用什么方法选择列最终都可以得到解，但有的方法效率明显较高。为减少迭代次数，高德纳建议每次都选取1最少的列。
例子
编辑例如，考虑以下精确覆盖问题：全集U = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} ，现有U的六个子集 = {A, B, C, D, E, F}，其中：
- A = {1, 4, 7}；
- B = {1, 4}；
- C = {4, 5, 7}；
- D = {3, 5, 6}；
- E = {2, 3, 6, 7}；
- F = {2, 7}。
此问题可用矩阵表示为：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
根据高德纳的建议，每次都选取1最少的列，则X算法的执行步骤如下：
第0层
第一步：矩阵非空，故算法继续执行。
第二步：1最少的列为第一列，含有两个1。所以选择第一列：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
第三步：A行和B行第一列均为1，所以依次选择这两行继续搜索。
于是算法开始搜索树的第1层第一个分支：
- 第1层：选择第A行
- 第四步：将第A行加入当前局部解。
- 第五步：第A行第1、4、7列均为1：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
- 第1列中第A行和第B行为1，第4列中第A、B、C行为1，第7列中第A、C、E、F行为1。所以移除第A、B、C、E、F行和第1、4、7列：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
- 第六步：递归执行算法，回到第一步。矩阵A现在只剩下第D行的第2、3、5、6列：
2 3 5 6 D 0 1 1 1
- 第一步：矩阵非空，故算法继续执行。
- 第二步：1最少的列为全是零的第二列：
2 3 5 6 D 0 1 1 1
- 所以该分支上算法返回失败，从当前局部解中移除A。
- 算法继续搜索第1层的下一个分支：
- 第1层：选择第B行
- 第四步：将第B行加入当前局部解。
- 第B行第1列和第4列为1：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
- 第一列中第A行和第B行为1，第4列中第A、B、C、行为1。所以移除第A、B、C行和第1、4列：
1 2 3 4 5 6 7 A 1 0 0 1 0 0 1 B 1 0 0 1 0 0 0 C 0 0 0 1 1 0 1 D 0 0 1 0 1 1 0 E 0 1 1 0 0 1 1 F 0 1 0 0 0 0 1
- 递归执行算法，回到第一步。回到矩阵A中现在剩下第D、E、F行和第2、3、5、6、7列：
2 3 5 6 7 D 0 1 1 1 0 E 1 1 0 1 1 F 1 0 0 0 1
- 第一步：矩阵非空，故算法继续执行。
- 第二步：1最少的列为第5列，含有一个1。所以选择第5列：
2 3 5 6 7 D 0 1 1 1 0 E 1 1 0 1 1 F 1 0 0 0 1
- 第三步：第5列中第D行为1，所以选择第D行继续搜索。
- 算法继续搜索第2层第一个分支：
- 第2层：选择第D行
- 第四步：将第D行加入当前局部解。
- 第五步：第D行第3、5、6列为1:
2 3 5 6 7 D 0 1 1 1 0 E 1 1 0 1 1 F 1 0 0 0 1
- 第3列中第D、E行为1，第5列中第D行为1，第6列中第D、E行为1。所以移除第D、E行和第3、5、6列：
2 3 5 6 7 D 0 1 1 1 0 E 1 1 0 1 1 F 1 0 0 0 1
- 递归执行算法，回到第一步。矩阵A现在剩下第F行和第2、7列：
2 7 F 1 1
- 第一步：矩阵非空，故算法继续执行。
- 第二步：1最少的列为第2列，含有1个1。所以选择第2列。
- 第2列中第F行为1，所以选择第F行继续搜索。
- 算法继续搜索第3层第一个分支：
- 第3层：选择第F行
- 第四步：将第F行加入当前局部解。
- 第F行第2列和第7列为1：
2 7 F 1 1
- 第2列中第F行和第7列中第F行均为1。所以移除第F行和第2、7列：
2 7 F 1 1
- 递归执行算法，回到第一步。
- 第一步：矩阵A为空，算法结束，返回成功。
- 当前局部解为第B、D、F行，所以最终解即为：
1 2 3 4 5 6 7 B 1 0 0 1 0 0 0 D 0 0 1 0 1 1 0 F 0 1 0 0 0 0 1
- 也就是说子集{B, D, F}就是全集U的一个精确覆盖，每个元素都恰好只出现了一次：B = {1, 4}，D = {3, 5, 6}，F = {2, 7}。
- 如果继续搜索，则第3层没有其他可选择的行，算法返回第2层下一个分支。
- 第2层没有其他可选择的行，算法返回第1层下一个分支。
- 第1层没有其他可选择的行，算法返回第0层下一个分支。
第0层没有其他可选择的行，算法最终停止。
综上所述，用X算法得出本问题只有一个解： = {B, D, F}。
实现
编辑高德纳主要想通过X算法体现舞蹈链的实用性。他发现了使用舞蹈链的X算法效率极高，并把这一过程称为DLX。DLX用矩阵来表示精确覆盖问题，在内部的存储结构为舞蹈链。舞蹈链是一个双向环形链表，每个矩阵中的1都有一个指针指向其左、右、上、下的1。因为精确覆盖问题中的矩阵一般都是稀疏的，所以舞蹈链中的元素很少，既很省时间，又很省空间。可见使用舞蹈链的DLX算法无论在选择行时还是回溯错误的选择时效率都很高。[1]
参见
编辑参考文献
编辑- ^ 1.0 1.1 1.2 Knuth, Donald. Dancing links. 2000. arXiv:cs/0011047
.
- Knuth, Donald E., Dancing links, Davies, Jim; Roscoe, Bill; Woodcock, Jim (编), Millennial Perspectives in Computer Science: Proceedings of the 1999 Oxford-Microsoft Symposium in Honour of Sir Tony Hoare, Palgrave: 187–214, 2000, ISBN 978-0-333-92230-9, arXiv:cs/0011047 .
外部链接
编辑- Free Software implementation of Algorithm X in C （页面存档备份，存于互联网档案馆） - uses the Dancing Links optimization. Includes examples for using the library to solve sudoku and logic grid puzzles.
- Polycube solver （页面存档备份，存于互联网档案馆） Program (with Lua source code) to fill boxes with polycubes using Algorithm X.
- Knuth's Paper describing the Dancing Links optimization （页面存档备份，存于互联网档案馆） - Gzip'd postscript file.