مقدمه
پیش از این برنامه نویسی پویا را مطرح کرده بودیم، امروز یک سبک از برنامه نویسی پویا به اسم Bitmask را به همراه حل مسئله شماره 10911 از UVA مطرح میکنیم، که به نسبت مسئله ساده ای هست. وقتی که بحث پیاده سازی مجموعه ها در میان باشد Bit Mask ها مطرح میشوند.

خلاصه مسئله
در این مسئله که میتوانید جزیاتش را از اینجا بخوانید تعدادی دانشجو برای انجام یک تمرین میبایست به تیم های دوتایی تقسیم بشوند، ورودی مسئله N با شرط کوچک تر بودن از 9، و همچنین موقعیت 2N دانشجو هست هدف مسئله مینیمم سازی مجموع فاصله دو عضو هر تیم هست. ابتدا ممکن است راه حل های حریصانه در شرایط این مسئله درست به نظر برسند. برای مثال هر دانشجو را با نزدیک ترین دانشجو انتخاب نشده جفت کنیم. اما به راحتی میتوان با مثال های نقض پاسخگویی الگوریتم حریصانه را زیر سوال برد. همچنین تبدیل این گراف به یک گراف دو بخشی اشتباه بوده زیرا محدودیتی برای انتخاب همکار یک دانشجو وجود ندارد.
ادامه مطلب

مقدمه
قبل از این داده ساختار Segment Tree را به صورت تئوری مورد بحث قرار دادیم ، امروز مسئله UVA 12086 - Potentiometers یا مقاومت متغییر که با استفاده از این ساختمان داده قابل حل میباشد را پیاده سازی میکنیم.


متن مسئله
PDF مسئله از اینجا قابل دریافت است ، خلاصه متن این است که N مقاومت متغییر روی یک خط قرار گرفتند ، و مقدار اولیه هریک را داریم ، باید به تعداد M دستور پاسخ بدهیم دو نوع دستور داریم
نوع اول : مقدار مقاومت x را به r تغییر بده
نوع دوم : مقاومت معادل r تا l را چاپ کن ، که معادل با جمع تک تک مقاومت های این بازه میباشد.


راه حل
ابتدا راه حل ساده یعنی پیاده سازی همین کار با دو حلقه تو در تو به نظر درست می آید اما مرتبه این الگوریتم O(NM) میباشد که با توجه اینکه N میتواند تا 200000 باشد ، و M نیز میتواند تا 200000 باشد بطور تقریبی میتوان حدس زد که این الگوریتم نیاز به زمان اجرای 400 ثانیه ای تنها برای یک تست دارد و نتیجه این ارسال بدون شک Time Limit Executed میباشد ، برنامه میبایست زیر 3 ثانیه تمامی دستورات تمام تست ها را پاسخ گو باشد. 

ادامه مطلب

مقدمه
 بعد از اینکه Dynamic Programming را به صورت کلی مورد بازبینی قرار دادیم. طبق قراری که گذاشته شد در این مطلب و مطالب بعدی به توضیح بیشتر در این زمینه میپردازیم.
بد نیست بدانید که برنامه نویسی پویا دارای یک سری مسئله کلیشه مانند:

  • کولپشتی صفر و یک 01 Knapsack
  • کوله پشتی Knapsack
  • طولانی ترین زیر آرایه همسان Longest Common Sequence
  • طولانی ترین زیر آرایه صعودی Longest Increasing Sequence

می باشد. برای این مسائل به حد کافی آموزش در اینترنت وجود دارد توصیه میشود که این مطالب را به عنوان تمرین بیشتر مطالعه کنید.
این مطلب در مورد حل مسئله RNA Molecules مسابقه ملی اینترنتی 2013 سایت شریف  با استفاده از تکنیک برنامه نویسی پویا میباشد. 

ادامه مطلب

در مطالب گذشته سوال کارت های برابر را حل کردیم حل اول کارت های برابر

حل قدیمی از چند جهت اشکال داشت ... اول اینکه بسیار ناخوانا بود و رفع عیب های احتمالی بوجود آمده سخت بود.

دوم اینکه دارای پیچیدگی زمانی O(N2M4) بود که با توجه به N کمتر از 100 و M=5 این کد Accept شد اما برای مسئله مشابه با M های بزرگتر ، برای مثال M=100 برنامه ما در محدوده زمانی مورد نظر به جواب نمیرسید و نتیجه ارسال کد Time Limit Executed میشد.

برای حل این سوال اینبار از یکی از Data Structure های C++ Standard Library به نام Bitset استفاده میکنیم که میتوان از این Solution به عنوان مثالی برای یادگیری Bitset نیز استفاده کرد.

میشود Bitset را به عنوان یک آرایه ای از متغیر Boolean تعریف کرد، اما این تعریف بسیار ناقص میباشد زیرا برای یک آرایه Boolean توابعی مانند شیفت به چپ ، شیفت به راست ، نقیض ، مساوی بودن ، OR , AND , XOR با یک آرایه Boolean دیگر وجود ندارد و برای پیاده سازی هریک نیاز به تابع نویسی داریم. اما در Bitset تمام این امکانات گنجانده شده است.

ادامه مطلب

مقدمه

بسیاری از مسائل برنامه نویسی تنها با استفاده از Dynamic Programming حل میشوند در این نوشتار سعی شده که طرح کلی برنامه نویسی پویا و دلیل و مزایای استفاده از آن با چندین پیاده سازی برای تابع Fibonacci بیان شود. در مطالب آینده مثال های مهم تر و به نسبت پیچیده تری قرار میگیرد.


برنامه نویسی پویا یا Dynamic Programming چیست ؟

همه شما کم و بیش با الگوریتم ها یا برنامه هایی که به صورت بازگشتی عمل میکنند اطلاع دارید. حل یک مسئله با حل کردن یک یا چندین زیر مسئله .

در استفاده از تکنیک برنامه نویسی پویا ما حل مسئله را توسط حل مسئله های کوچکتر بیان میکنیم با این تفاوت که با ذخیره سازی از محاسبه دوباره اجتناب میکنیم.

ادامه مطلب

Guilan Faculty of Engineering
Hesam Haddad

Today we are going to be talking about the Importance of Algorithms in Programming and providing their usage, optimization after definitions.
The main propose of this is to help you have a clear view of algorithms or some basic knowledge.


What’s An Algorithm?
Algorithms are sets of rules to be followed in calculation or other problem solving by computer.


Runtime Analysis
After The correctness of an algorithm to solve all the test cases, the most important thing is runtime.
Computer Scientists typically talk about the runtime relative to the size of input. If the input consists of N integers, an algorithm witch has a runtime proportion to N2 represent as O(N2) means that this algorithm terminate and complete after doing N2 operations.

ادامه مطلب

الگوریتم حریصانه چیست؟
الگوریتم حریصانه یا آزمند الگوریتمی است که مبنای آن بر انتخاب عنصر یا مسیری که در هر مرحله بهترین به نظر میرسد بدون توجه به انتخاب های قبل یا بعد میباشد. قبل پیاده سازی این الگوریتم باید ابتدا اثبات کنیم که بهترین انتخاب در هر مرحله به طور کلی بهترین انتخاب میباشد در غیر این صورت به جواب نادرستی میرسیم برای مثال نمیتوانیم در مسئله کوتاه ترین فاصله بین دو گره در گراف از الگوریتم حریصانه استفاده کنیم .

کجا نمیتوان از الگوریتم حریصانه استفاده کرد؟

گراف بدون جهت زیر را در نظر بگیرید.

گراف نمونه

برای پیدا کردن کوتاه ترین مسیر بین گره A   و D اگر به صورت حریصانه عمل کنیم  یال A-C از یال A-B  دارای وزن کمتری میباشد پس یال A-C  را در نظر میگیریم ولی در ادامه مجبوریم از تنها انتخاب یعنی C-D استفاده کنیم و به گره  D برسیم. طول مسیر 9 + 15 یعنی 24 میباشد اما در صورتی که در ابتدا یال A-B را انتخاب کرده بودیم  با اینکه نسبت به A-C در مرحله اول انتخاب بدتری بود اما در ادامه مسیر بهینه تر و کوتاه تری را داشتیم.
پس نمیتوان از الگوریتم حریصانه در پیدا کردن کوتاه ترین میسر بین دو گره استفاده کرد برای اینکار میتوان از الگوریتم هایی مثل Dijkstra استفاده کرد که به این مقاله مربوط نمیشود.
اما باید بدانیم که اگر در مسئله ای الگوریتم حریصانه درست باشد بی شک بهترین راه حل برای آن مسئله حریصانه است چون نسبت به بقییه الگوریتم ها دارای پیچیده گی زمانی کمتری میباشد.
ما بنا بر روال همیشگی امروز یک مسئله ICPC – ACM را برای مثال انتخاب کرده ایم که در حل آن از الگوریتم حریصانه میتوان استفاده کرد.
ابتدا متن سوال را مرور میکنیم

ادامه مطلب

سلام دوستان

قبلا یک سوال از مسابقه DM Contest ShareCode به اسم  حل مسئله کابل های در هم - Tangled in Cables Solotion را حل کرده بودیم در این مسابقه واقعا سوال های خوبی انتخاب شده بود و همه سوالها در واقع کاربرد یکی از الگوریتم ها بود.

خب سوال امروز مسئله نا مساوی هاست منبع اصلی سوال سایت ZOJ میباشد.

این سوال با دادن یک سری نامساوی از ما میخواهد که نامساوی های دیگری که نتیجه می دهد را پیدا کنیم . اشتباهی که زمان خواندن این سوال کردم باعث شد که برای چندین بار پشت سر هم Wrong Answer از سایت بگیرم . اما در آخر از دو روش مختلف از سایت ZOJ و Sharecode توانستم Accept بگیرم هر دو روش رو در ادامه به همراه کد توضیح میدهم ابتدا سوال را مطالعه کنید.

ادامه مطلب


سلام دوستان سوالی که امروز براتون انتخاب کردم یه سوال از مسابقه DM Contest سایت Sharecode.ir هستش که چند هفته پیش برگذار شد منبع اصلیش   Mid-Atlantic 2004 هستش ... این مسئله خیلی وقت منو گرفت چون هربار سعی کردم جواب بهتری واسش ارائه بدم ... در آخر هم از سایت ShareCode.ir و سایت poj.org واسه این راه حل Accept گرفتم ولی سایت ICPC Live Archive به کد Wrong Answer داد .

خب ابتدا سوال رو مطالعه کنید

ادامه مطلب

سلام دوستان ، همونطوری که تو نظرات خواسته بودن که سوالات ACM ICPC سایت شریف رو حل کنیم امروز به حل یک سوال نسبتا ساده مسابقه Tehran, Asia Region - Regional 2011 میپردازیم

Mobile SMS Keys

لینک ShareCode.ir

خب قبل از ادامه حل سوال ابتدا سوال رو کامل مطالعه بفرمایید و سعی کنید خودتان حل کنید این سوال فقط نیازمند پیاده سازی است و نیاز به الگوریتم پیچیده خاصی ندارد توصیه من این است که حدافل نیم ساعت وقت برای حل این سوال بگذارید و بعد کد نمونه را چک کنید. 

ادامه مطلب