回答編集履歴
4
コード論理の間違い
answer
CHANGED
@@ -44,22 +44,17 @@
|
|
44
44
|
# Pを次々に生成するジェネレーター
|
45
45
|
# Pは5 x 11とする。1の場所は11個の中から5個選ぶ
|
46
46
|
# itertools.permutationsを使えば単純にできるがあえて原始的に実装
|
47
|
-
# 組み合わせはTC1
|
47
|
+
# 組み合わせはTC1 = 11 * 10 * 9 * 8 * 7
|
48
48
|
S1 = [i for i in range(11, 6, -1)]
|
49
|
-
S2 = [i for i in range(5, 0, -1)]
|
50
49
|
TC1 = functools.reduce(operator.mul, S1)
|
51
|
-
TC2 = functools.reduce(operator.mul, S2)
|
52
50
|
|
53
51
|
for tc1 in range(TC1):
|
54
52
|
i1 = iii(S1, tc1)
|
55
|
-
for tc2 in range(TC2):
|
56
|
-
i2 = iii(S2, tc2)
|
57
|
-
|
53
|
+
a = np.zeros((5, 11), dtype=np.uint8)
|
58
|
-
# print(f'i1={i1}, i2={i2}')
|
59
|
-
|
54
|
+
for i in range(5):
|
60
|
-
|
55
|
+
# print(f'i2[i]={i2[i]}, i1[i]={i1[i]}')
|
61
|
-
|
56
|
+
a[i, i1[i]] = 1
|
62
|
-
|
57
|
+
yield a
|
63
58
|
|
64
59
|
def iii(ss, t):
|
65
60
|
# t番目の組み合わせのインデックスを生成
|
@@ -74,12 +69,12 @@
|
|
74
69
|
return r
|
75
70
|
|
76
71
|
def main():
|
77
|
-
count =
|
72
|
+
count = 1
|
78
73
|
g = genp()
|
79
74
|
for p in g:
|
80
75
|
A3 = p.dot(A1).dot(p.T)
|
81
76
|
if np.all(A2 == A3):
|
82
|
-
print(f'
|
77
|
+
print(f'number of trials = {count}')
|
83
78
|
print('p=')
|
84
79
|
print(p)
|
85
80
|
break
|
3
コードを追記
answer
CHANGED
@@ -4,4 +4,91 @@
|
|
4
4
|
|
5
5
|
p.9にUllmannの方法として「一定の約束事(行や列の順列など)で重複なく置換行列Pを生成する」と有りますが、この方法ではNP完全問題をまともに解く(有り得る様々なPを想定してしらみつぶしに調べてゆく)ということのように思えました。しかしこのページ以降に置換行列Pの大きさをしぼれそうな様々な手法が書かれていますね。
|
6
6
|
|
7
|
-
いずれにせよ少なくとも重複なく置換行列Pを生成するという論理が必要と思います。A1の大きさと重みありの個数を見ますと、まともに有り得る置換行列の全ての組み合わせを探索しても`9!×2 = 725760`となりますので素朴に総当たりしても(ご質問にある規模の問題なら)時間的には大丈夫な気がします。
|
7
|
+
いずれにせよ少なくとも重複なく置換行列Pを生成するという論理が必要と思います。A1の大きさと重みありの個数を見ますと、まともに有り得る置換行列の全ての組み合わせを探索しても`9!×2 = 725760`となりますので素朴に総当たりしても(ご質問にある規模の問題なら)時間的には大丈夫な気がします。
|
8
|
+
(追記:最大30x30を想定しておられるとのことでまともに全探索するアプローチでは不十分と思いました)
|
9
|
+
|
10
|
+
---
|
11
|
+
追記:VBAではありませんが、ご要望があったので全探索をするPythonコードを参考までに挙げておきます。
|
12
|
+
適当に書いたままなのであまりよいコードではありませんが。
|
13
|
+
|
14
|
+
```Python
|
15
|
+
import numpy as np
|
16
|
+
import functools
|
17
|
+
import operator
|
18
|
+
|
19
|
+
A1=[
|
20
|
+
[0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0],
|
21
|
+
[1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],
|
22
|
+
[1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0],
|
23
|
+
[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
|
24
|
+
[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
|
25
|
+
[0,1,0,0,0,0,0,0,0,2,1],
|
26
|
+
[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],
|
27
|
+
[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],
|
28
|
+
[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],
|
29
|
+
[0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0],
|
30
|
+
[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]
|
31
|
+
]
|
32
|
+
A2 = [
|
33
|
+
[0,1,0,0,0],
|
34
|
+
[1,0,1,0,0],
|
35
|
+
[0,1,0,2,1],
|
36
|
+
[0,0,2,0,0],
|
37
|
+
[0,0,1,0,0]
|
38
|
+
]
|
39
|
+
|
40
|
+
A1 = np.array(A1, dtype=np.uint8)
|
41
|
+
A2 = np.array(A2, dtype=np.uint8)
|
42
|
+
|
43
|
+
def genp():
|
44
|
+
# Pを次々に生成するジェネレーター
|
45
|
+
# Pは5 x 11とする。1の場所は11個の中から5個選ぶ
|
46
|
+
# itertools.permutationsを使えば単純にできるがあえて原始的に実装
|
47
|
+
# 組み合わせはTC1 x TC2 = (11 * 10 * 9 * 8 * 7 * 5 * 4 * 3 * 2)通り
|
48
|
+
S1 = [i for i in range(11, 6, -1)]
|
49
|
+
S2 = [i for i in range(5, 0, -1)]
|
50
|
+
TC1 = functools.reduce(operator.mul, S1)
|
51
|
+
TC2 = functools.reduce(operator.mul, S2)
|
52
|
+
|
53
|
+
for tc1 in range(TC1):
|
54
|
+
i1 = iii(S1, tc1)
|
55
|
+
for tc2 in range(TC2):
|
56
|
+
i2 = iii(S2, tc2)
|
57
|
+
a = np.zeros((5, 11), dtype=np.uint8)
|
58
|
+
# print(f'i1={i1}, i2={i2}')
|
59
|
+
for i in range(5):
|
60
|
+
# print(f'i2[i]={i2[i]}, i1[i]={i1[i]}')
|
61
|
+
a[i2[i], i1[i]] = 1
|
62
|
+
yield a
|
63
|
+
|
64
|
+
def iii(ss, t):
|
65
|
+
# t番目の組み合わせのインデックスを生成
|
66
|
+
i = [i for i in range(ss[0])]
|
67
|
+
r = []
|
68
|
+
for s in ss:
|
69
|
+
j = t % s
|
70
|
+
# print(f'j={j} i={i}')
|
71
|
+
r.append(i[j])
|
72
|
+
del i[j]
|
73
|
+
t //= s
|
74
|
+
return r
|
75
|
+
|
76
|
+
def main():
|
77
|
+
count = 0
|
78
|
+
g = genp()
|
79
|
+
for p in g:
|
80
|
+
A3 = p.dot(A1).dot(p.T)
|
81
|
+
if np.all(A2 == A3):
|
82
|
+
print(f'match count={count}')
|
83
|
+
print('p=')
|
84
|
+
print(p)
|
85
|
+
break
|
86
|
+
count += 1
|
87
|
+
# 探索の進捗具合の確認用
|
88
|
+
if count % 10000 == 0:
|
89
|
+
print(f'count={count}')
|
90
|
+
|
91
|
+
if __name__ == '__main__':
|
92
|
+
main()
|
93
|
+
```
|
94
|
+
(Python 3.6.5)
|
2
誤記
answer
CHANGED
@@ -2,6 +2,6 @@
|
|
2
2
|
|
3
3
|
こんなPDFを眺めてみました。p.7にある部分グラフ同型判定のところを見ますとNP完全問題とありました。p.9以降に様々な具体的手法が紹介されていますね。
|
4
4
|
|
5
|
-
p.9にUllmannの方法として「一定の約束事(行や列の順列など)で重複なく置換行列Pを生成する」と有りますが、この方法ではNP完全問題をまともに解く(有り得る様々なPを想定してしらみつぶしに調べてゆく
|
5
|
+
p.9にUllmannの方法として「一定の約束事(行や列の順列など)で重複なく置換行列Pを生成する」と有りますが、この方法ではNP完全問題をまともに解く(有り得る様々なPを想定してしらみつぶしに調べてゆく)ということのように思えました。しかしこのページ以降に置換行列Pの大きさをしぼれそうな様々な手法が書かれていますね。
|
6
6
|
|
7
7
|
いずれにせよ少なくとも重複なく置換行列Pを生成するという論理が必要と思います。A1の大きさと重みありの個数を見ますと、まともに有り得る置換行列の全ての組み合わせを探索しても`9!×2 = 725760`となりますので素朴に総当たりしても(ご質問にある規模の問題なら)時間的には大丈夫な気がします。
|
1
登録ミス
answer
CHANGED
File without changes
|