2014年10月21日 星期二
[UVA] 11439 Maximizing the ICPC
github: https://github.com/wilson100hong/UVAOJ/tree/master/Volume_114/11439
This problem is a combination of binary search + general graph matching. The binary search part is easy, you just search the max ICPC that makes graph completely matched. For general matching part, you can implement Edmond's algorithm. I found java version which is very clear, or you can refer my c++ version, based on other's website 演算法筆記.
I wish I have time in future to write down a walk-through for Edmond's implementation, introducing interesting parts of blossom contract / relax, which involves some nice tricks.
這一題是一個Binary Search + General Matching的組合題。把每個選手看作node,相對的ICPC看成是edge,要做的是尋找最大的ICPC值,使得圖完全匹配。Binary Search 的部份相當簡單,而General Matching的實作相當有挑戰性。
看了網路上一些素材,演算法筆記對graph matching深入簡出:核心便是Augmented Path,matching 算法即為尋找圖中所殘留的augmented path。而augmented path只有可能從偶點 (Even Node) 出發,所以這收斂了圖searching的複雜度,也是為什麼Bipartie Matching的實作簡單的原因。了解了這個之後,就可以理解Edmond's Algorithm -- 一種general matching的算法了。Edmond's algorithm的核心是Blossom -- 也就是當偶點與偶點有cross edge時,這兩個偶點與其Least Common Ancestor形成的一個cycle,這樣特殊的集合。Blossom的特性是其上的每一點都可以被當作偶點,包含之前為 奇點(Odd Node)的點!所以augmented path現在不只是從偶點上出發了,它也可以從在blossom的奇點出發。
然而理解跟實作是兩回事。Blossom的contract 與 relax 非常的tricky,常常要把node union起來,blossom中又包著blossom,代碼非常容易寫錯。我是參考演算法筆記的C++的版本,裡面對union的處理第一次看也是一頭霧水。反而,我認為這個java的實作相當清楚易讀,是我比較喜歡的版本。
有空的話希望可以深入go through 一下 Edmond的 implementation,把幾個比較模糊的地方給釐清。
2013年12月30日 星期一
[UVA] 183 Bit Maps
基本的遞迴題目 小心看懂規則 尤其是output format即可
test case
INPUT
=======
B 0 0
B 16 16
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0000000000000000
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0000000000000000
B 16 16
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0000000011111111
0000000011111111
0000000011111111
0000000011111111
0000000011111111
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B 16 16
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B 10 1
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D 16 16
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D 16 16
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D 16 16
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D 16 16
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1
D 2 2
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DD0011D0101D0101D0101
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D 16 16
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D 16 16
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D 16 16
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D 16 16
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D 16 16
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B 16 16
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INPUT
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D 16 16
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00000011110000000000001111111100000000111111110000
00001111111100000000111111110000000000000000000000
00000000000000000000000000000000000000000000000000
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000000
B 16 16
00000000111100110000000011110011000000001111000000
00000011110000000000001111111100000000111111110000
00001111111100000000111111110000000000000000000000
00000000000000000000000000000000000000000000000000
00000000000000000000000000000000000000000000000000
000000
B 16 16
00000000111100100000000011110011000000001111000000
00000011110000000000001111111100000000111111110000
00001111111100000000111111110000000000000000000000
00000000000000000000000000000000000000000000000000
00000000000000000000000000000000000000000000000000
000000
B 1 1
1
B 2 2
0001
B 3 3
001101010
B 4 4
0001110101010101
B 5 5
0010011101110100111110101
B 1 10
1001010101
B 10 1
0100011010
B 2 20
0011101110100110101011010001010101000010
B 20 2
0011100000001010000001011111000001010001
2013年6月24日 星期一
[Hackathon] API Hackday SF
早上八點頂著貪睡的慾望,硬是跟Stan殺到舊金山參加API Hackday SF. 比賽場地在Parisoma,也就是那種專門給宅宅們週未coding取暖的空辦公室。街道充斥著酒後狂歡嘔吐物的臭味,不用咖啡就很提神,算是很酷的地方。
API Hackday比的是看誰利用別人的API,拼出最酷的產品,也就是看誰二次創作的能力最強,就像比誰站在巨人的 肩膀上跳得更高一樣。Sponsor的APIs主要有幾類:
1. 提供e-mail API, 讓你不用自己架SMTP mail server的 SendGrid, context.io
2. communication: VOIP的twilio, video streaming的open-tok
3. API manager: 上面放著其它一堆公司的API, 如Mashery, Mashape。基本上有open你想得到的廠商的API都有。
4. 不知道來幹麻的,應該說只有sponsor但是沒派人來,而且api也不清不楚:Apiphany,BigCommerce,
經過一番討論後,我們決定利用open-tok來架一過即時拍賣網。簡單說就是針對很希望把垃圾趕快清掉的賣家,讓他開一個限時的 video conference room。買家們可以挑選有興趣的房間加入參與拍賣,一起來享受趁火打劫的樂趣。理想中的互動是賣家用video streaming跟買家們介紹他這個蟠龍花瓶多古老多名貴,買家不斷的挑毛病殺價說你這花瓶怎麼看起來像花盆,或是互想競標加價。最後買家321成交,結案。出發點是讓拍賣過程變得即時刺激有趣,增加互動。合理性商業可能性全不在考慮,反正hackathon重視的是創意!
實作過程不像想像中那麼順利,首先我們到12點在開工,距離結束只剩6小時。再加上我貧弱的front end,還有完全不熟悉的node.js跟express, 要不是有stan大大,恐怕這個idea會一直都只是idea。話雖如此,進度也是嚴重落後,到了四點時只把最基本的首頁(商品頁)做好.…不過工程師的效率一向都是exponential的,越到最後關頭越強大,越到最後關頭越隨便....來不及做的server push也只好砍了。甚至slide是最後一分鍾做的....
demo過程尚稱順利,該動的都會動,presentation也還ok,台下應該有聽懂我們是來hackathon不是來賣藥的。結束的時候還有人鼓掌跟吹口哨,工程師們果然都是好人!最後如預料的與前三名無緣,不過open-tok看到我們的努力,加上是唯一兩組用他們API的,把best open-toke prize給了我們...好吧也算是肯定了,誰叫另一組不爭氣呢?
做個檢討的話,就是
1. hackathon是比好玩的,但是要贏就要偷跑。今天得獎的作品莫不是精美異常,有些參加人還是ceo拿自己公司的產品來介紹。
2. presentation大概佔七成吧,設計的好的簡報還是蠻有利的,雖然我認為今天報得都不怎麼樣。
3. UI, front end 真的很重要...最後關頭UI是投資報酬率最高的。好的首頁一秀出來,自己吹牛也吹得有自信起來。
4. 自己的T-shirt的size要記牢,女朋友的T-shirt size要記得更牢。
行文至此,倍感勞累。古人有 云, no pain no gain!
https://www.hackerleague.org/hackathons/api-hackday-sf-2013/hacks/live-bid
2013年6月3日 星期一
[UVA] 198 Peter's Calculator
題目:http://uva.onlinejudge.org/external/1/198.html
code & tests:
https://github.com/wilson100hong/UVAOJ/tree/master/Volume_1/198
想法:一行一行parse,根據三種不同的指令做如下動作
1. Assign
含有 ":=" (assign operator) 的line都執行Assign。:=的左邊是variable name,右邊會是一個Expression。由於Expression內含recursive的桔構,我這裡使用tree來存儲Expression內的每一個Term,而每一個Term也是一個tree,包含著子Factor。由於題目的input皆是合法輸入,對於tree的每個children可以recursive parse。
這個命令執行完時,我們會產生/取代一組variable name -> Expression的key value pair,也就是變數的定義。把定義存在global的map裡。
2. Reset
去空白後,以RESET開頭的line皆執行Reset。把 variable name -> Expression map 清掉即可。
3. Print
去空白後,以PRINT開頭的line皆印出變數evaluation出的數值。由於我們必需考慮undefined variable 和cyclic dependency的情況,我們必需先
a. 確認當前變數被定義過
b. 從當前變數往源頭變數們(":=" 右邊的變數們)迴溯,它們也必需被defined過。不斷迴溯,直到所有involved的變數為
b1. 所依賴的變數皆定義過 或
b2. 不依賴其它變數 (eg. a:=3)
c. 如果符合,那麼所有會被evaluate到的變數都有被定義過了。第二步是check cyclic dependency,這一步用DFS即可。有cycle就是UNDEF
排除undefined之後,就是evaluate變數。我這裡是用topological sort把所有involved變數的依賴性排序後,依ts order做evaluate。每次evaluate完一個變數後就存進cache裡來reuse。這樣的好處是evaluate一個變數時它依賴的變數們都有值了,可以值接從cache取出來,免除重複計算。
GY:
這一題考的就是coding而已。不過還是有GY之處,而且都非常賤:
1. 空白行是合法的,跳過即可
2. token之間是可以沒有空白的。簡單起見,一開始就把空白trim掉
3. RESET 跟 PRINT 的前面也可以有空白 <-- waste me 4 hours
code & tests:
https://github.com/wilson100hong/UVAOJ/tree/master/Volume_1/198
想法:一行一行parse,根據三種不同的指令做如下動作
1. Assign
含有 ":=" (assign operator) 的line都執行Assign。:=的左邊是variable name,右邊會是一個Expression。由於Expression內含recursive的桔構,我這裡使用tree來存儲Expression內的每一個Term,而每一個Term也是一個tree,包含著子Factor。由於題目的input皆是合法輸入,對於tree的每個children可以recursive parse。
這個命令執行完時,我們會產生/取代一組variable name -> Expression的key value pair,也就是變數的定義。把定義存在global的map裡。
2. Reset
去空白後,以RESET開頭的line皆執行Reset。把 variable name -> Expression map 清掉即可。
3. Print
去空白後,以PRINT開頭的line皆印出變數evaluation出的數值。由於我們必需考慮undefined variable 和cyclic dependency的情況,我們必需先
a. 確認當前變數被定義過
b. 從當前變數往源頭變數們(":=" 右邊的變數們)迴溯,它們也必需被defined過。不斷迴溯,直到所有involved的變數為
b1. 所依賴的變數皆定義過 或
b2. 不依賴其它變數 (eg. a:=3)
c. 如果符合,那麼所有會被evaluate到的變數都有被定義過了。第二步是check cyclic dependency,這一步用DFS即可。有cycle就是UNDEF
排除undefined之後,就是evaluate變數。我這裡是用topological sort把所有involved變數的依賴性排序後,依ts order做evaluate。每次evaluate完一個變數後就存進cache裡來reuse。這樣的好處是evaluate一個變數時它依賴的變數們都有值了,可以值接從cache取出來,免除重複計算。
GY:
這一題考的就是coding而已。不過還是有GY之處,而且都非常賤:
1. 空白行是合法的,跳過即可
2. token之間是可以沒有空白的。簡單起見,一開始就把空白trim掉
3. RESET 跟 PRINT 的前面也可以有空白 <-- waste me 4 hours
2013年5月6日 星期一
[UVA] 171 Car Trialling
這一題是很典型的語法分析題目。由於此題只需要判別句型是否合文法,最簡單的作法就是依照文法的優先序,不斷把token們組合成更高level的token。最後檢查是不是只剩一個類型為"instruction"的token即可。舉例來說:
// 組合結果 (粗體為token,細體為普通字符, ___ 為待組合tokens,// 文法)
GO FIRST RIGHT AT "SMITH ST." AND CAS TO 20 KMH
=> GO FIRST RIGHT AT sign AND CAS TO 20 KMH
=> GO FIRST RIGHT AT sign AND CAS TO nnn KMH // CAS -> cas
=> GO FIRST RIGHT AT sign AND cas TO nnn KMH // cas TO nnn KMH -> change
=> GO FIRST RIGHT AT sign AND change // AT sign -> where
=> GO FIRST RIGHT where AND change // change -> time-keeping
=> GO FIRST RIGHT where AND time-keeping
=> GO when RIGHT where AND time-keeping
=> GO when direction where AND time-keeping // GO when -> how
=> how direction where AND time-keeping // how direction where -> directional
=> directional AND time-keeping
=> navigational AND time-keeping // navigational AND time-keeping -> instruction
=> instruction
如此一來,題目就變成字串匹配及取代的問題。每次從文法庫中,選一個最優先的文法。從字串中尋找一組符合文法的tokens( -> 的左邊)組,找到的話該刪除該tokens 組,並插入新的token (->的右邊)。文法的優先性從下到上,即從 nnn 跟signwords做到instruction。有recursive定義的文法可以拆成兩組取代:
navigational = directionalnavigational AND THEN directional
可以變為:
direction -> navigational
navigation AND THEN navigational -> navigational
有分崎的文法 :
instruction = navigationaltime-keeping
navigational AND time-keeping
要先做
navigational AND time-keeping -> instruction
再做
time-keep -> instruction
跟
navigational -> instruction
可以自己想想看。
這一題讓我吃了史無前例的七個WA。最主要的原因又是不小心看題目:
"There will be one or more spaces between items except before a period (.), after the opening speech marks or before the closing speech marks."
要ok, 也就是說要特別check
1. ""裡面不能是空的
2. 左"後不能直接空白
3. 右"後不能是空白
4. period " . " 前不能是空白
非常靠盃。
如果你還是WA,那麼這個從UVA forum偷來的test case 可能可以幫到你。t2.out是sample output.
May the AC be with you.
2013年4月23日 星期二
[UVA] 150 Double Time
2013年4月20日 星期六
[UVA] 179 Code Breaking
思路:這個目題有兩部份,一部份是求k,即encode的period。另一部份是求encode的permutation。
我求k的作法比較暴力,即從 k = 1開始,試到 k = n (n為cypher字串長,而非plain text長度)。如果中間遇到可以用的permutation,就可以結束迴圈作decode了。其中又可以發現,k必為 n 的因數 (n % k == 0),所以可以跳過不可能的k值。
求permutation就比較講究。最直接的作法是做 k 窮舉,即 1234, 1243, .... 4321然後一一驗證。不過經由上次facebook hackercup 的教訓後,我發現這種匹配的問題,只要能將plain text與cypher的關係建構成二分圖,都可以用Bipartie match來解。只要能找到完全匹配,即為合格的permutation。建構二分圖的步驟如下:
1. 把plain text (P) 與 cypher (C) 每 k 個字元切一個chunk。cypher一定會沒有餘數,而plain text呢?只要在後面補?即可。如: k = 3, plain text = abcd ---> abc, d??。補問號可以讓P 與 C 的長度相同,把matching的邏輯簡化,也不失一般性,算是實作的一個trick。
2. 對 P 與 C 的第一個chunk,每個相同的 P[i] 與 C[j] 建一條邊,代表它們有潛力被匹配。於是我們得到左右兩邊各為 k 個 vertex的二分圖,而其上的邊代表相同字位交換位置的可能性。如果P或C有vertex沒被邊連到,那代表無法完全匹配,即此 k 不可行。
3. 對 P 和 C 之後的chunk,一次處理一個chunk。讓offset 代表 目前這個chunk離字串首的位移,對每個不同的P[offset + i] 與 C[offset + j],如果之前有邊的話 (因為前幾個chunk該位置都可以match) , 便把邊移掉,不然無視。這一步是確保在每個chunk 中,P_chunk的第i 個字元 都可以匹配到 C_chunk的第j 字元。注意,我們的二分圖一直都是 兩個各有k點。
void BuildGraph(string text, string cypher, int k, vector< set<int> >&graph) {
graph.clear();
// Add edges
for (int i = 0; i < k; ++i) {
set<int> edges;
for (int j = 0; j < k; ++j) {
if (text[i] == cypher[j])
edges.insert(j);
}
graph.push_back(edges);
}
// Remove invalid edges
int len = text.length();
for (int start = k; start < len; start += k) {
for (int i = start; i < start + k; ++i) {
int gi = i - start;
for (int j = start; j < start + k; ++j) {
int gj = j - start;
if (text[i] != cypher[j]) {
if (graph[gi].find(gj) != graph[gi].end()) {
graph[gi].erase(gj);
}
}
}
}
}
}
最後把二分圖丟到Bipartie matching。完全匹配即為合格的k。permutation即為匹配。
有用的測資:
Input:
------
aaaaabbbbbcccccdddddeeeeefffff
aaaabacbbbcbddccdceeededfffeff
1234567890
aaaabbccuvwxuvwx
aaaaccbbxwuvxwuv
ABCD
#
OUTPUT:
-------
4632150?987?
CDBA
我求k的作法比較暴力,即從 k = 1開始,試到 k = n (n為cypher字串長,而非plain text長度)。如果中間遇到可以用的permutation,就可以結束迴圈作decode了。其中又可以發現,k必為 n 的因數 (n % k == 0),所以可以跳過不可能的k值。
求permutation就比較講究。最直接的作法是做 k 窮舉,即 1234, 1243, .... 4321然後一一驗證。不過經由上次facebook hackercup 的教訓後,我發現這種匹配的問題,只要能將plain text與cypher的關係建構成二分圖,都可以用Bipartie match來解。只要能找到完全匹配,即為合格的permutation。建構二分圖的步驟如下:
1. 把plain text (P) 與 cypher (C) 每 k 個字元切一個chunk。cypher一定會沒有餘數,而plain text呢?只要在後面補?即可。如: k = 3, plain text = abcd ---> abc, d??。補問號可以讓P 與 C 的長度相同,把matching的邏輯簡化,也不失一般性,算是實作的一個trick。
2. 對 P 與 C 的第一個chunk,每個相同的 P[i] 與 C[j] 建一條邊,代表它們有潛力被匹配。於是我們得到左右兩邊各為 k 個 vertex的二分圖,而其上的邊代表相同字位交換位置的可能性。如果P或C有vertex沒被邊連到,那代表無法完全匹配,即此 k 不可行。
3. 對 P 和 C 之後的chunk,一次處理一個chunk。讓offset 代表 目前這個chunk離字串首的位移,對每個不同的P[offset + i] 與 C[offset + j],如果之前有邊的話 (因為前幾個chunk該位置都可以match) , 便把邊移掉,不然無視。這一步是確保在每個chunk 中,P_chunk的第i 個字元 都可以匹配到 C_chunk的第j 字元。注意,我們的二分圖一直都是 兩個各有k點。
void BuildGraph(string text, string cypher, int k, vector< set<int> >&graph) {
graph.clear();
// Add edges
for (int i = 0; i < k; ++i) {
set<int> edges;
for (int j = 0; j < k; ++j) {
if (text[i] == cypher[j])
edges.insert(j);
}
graph.push_back(edges);
}
// Remove invalid edges
int len = text.length();
for (int start = k; start < len; start += k) {
for (int i = start; i < start + k; ++i) {
int gi = i - start;
for (int j = start; j < start + k; ++j) {
int gj = j - start;
if (text[i] != cypher[j]) {
if (graph[gi].find(gj) != graph[gi].end()) {
graph[gi].erase(gj);
}
}
}
}
}
}
最後把二分圖丟到Bipartie matching。完全匹配即為合格的k。permutation即為匹配。
有用的測資:
Input:
------
aaaaabbbbbcccccdddddeeeeefffff
aaaabacbbbcbddccdceeededfffeff
1234567890
aaaabbccuvwxuvwx
aaaaccbbxwuvxwuv
ABCD
#
OUTPUT:
-------
4632150?987?
CDBA
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