将值的完整/“最佳”分配给二叉树节点以覆盖一组序列

如何解决将值的完整/“最佳”分配给二叉树节点以覆盖一组序列

我有一个由K个符号组成的字母,在这个字母上有一组S长度为L的序列(无重复),以及一个具有2 ^ N个节点的给定二叉树。我想将符号分配给节点(每个节点一个符号),以使集合中的每个序列在路径中至少出现一次在树中(或者,如果不可能,则尽可能多的序列至少出现一次)覆盖整个集合。

注1:不必分配所有节点,只需树中覆盖该集的最大可能部分即可。

注释2::树的遍历(以及随后的输出顺序)是从节点到根的。对于节点n,对于L个符号,所得L序列的第一个符号将为n.symbol,其第二个符号将为n.parent.symbol,依此类推。所有节点都初始化为一个空符号(无符号)。

到目前为止,我的方法是以下(使用“ python”伪代码)

 1  Create a dictionary,D,(or HashMap/HashTable) with the unique L-1 subsequences (last L-1 symbols) of S as keys and a list of all (first) symbols per key
 2  fringe ← Ø
 3  Assign the top (root) L nodes a random sequence (and remove it) from S and add their children to the fringe
 4  while fringe ≠ Ø and S ≠ Ø
 5      for n in fringe                       # Fringe contains all the unassigned children of all assigned nodes
 6          sub_seq = n.sequence()            # Unassigned nodes output the last L-1 symbols of their L-path (because the first (empty) symbol is concatenated with the last L-1 (non-empty) symbols)
 7          best_score_1 ← -1                 # Used to evaluate the possible symbols for node n
 8          best_score_2 ← -1                 # Tie-breaker for score_1
 9          
10          for symbol in D[sub_seq]          # Due to line 24,D[sub_seq] may be an empty list
11              L_seq = symbol + sub_seq
12              score_1 = 1 if L_seq in S else 0
13              score_2 = <Table/Function below for arguments: node n,first L-1 symbols of L_seq>
14              
15              if score_1 > best_score_1 or (score_1 == best_score_1 and score_2 > best_score_2)
16                  best_score_1 = score_1
17                  best_score_2 = score_2
18                  best_of_node = n
19                  best_with_sub_seq = sub_seq
20                  best_for_symbol = symbol
21          
22          if best_score_1 > -1
23              best_of_node.set_symbol(best_for_symbol)
24              D[best_with_sub_seq].remove(best_for_symbol)
25              S.remove(best_of_node.sequence())
26              fringe.remove(best_of_node)
27              fringe.append(best_of_node.children)
28              break
29      
30      if best_score_1 == -1                 # If D[sub_seq] is empty for all nodes in fringe,best_score_1 will be -1
31          print(Assignment incomplete: run out of good options)
32          break

score_2(针对节点n及其top_sub_seq)的功能:

                              len( n.children ) == 2   |   len( n.children ) < 2
                            -------------------------------------------------------
len( D[top_sub_seq] )  > 1  |            1             |            0             |
-----------------------------------------------------------------------------------
len( D[top_sub_seq] ) <= 1  |           -1             |            1             |
                            -------------------------------------------------------

基于对“最佳”解决方案的属性的直观了解,这两个分数可作为启发式方法。第一个分数告诉我们是否正在创建所需的和以前未见的序列。第二个分数评估应在分叉节点(有两个孩子的节点)还是非分叉节点中进行分配。

当S中的其余序列无法与边缘中的“暴露”序列重叠(带有L-1个公共符号)时,算法终止。显然,我们可以通过“初始化”边缘下方的j-1个未分配节点来寻找较少的重叠(与Lj个公共符号)来继续分配,但是我正在尝试实现最佳分配,但我不确定这是否是一个好方法方法。

问题:

  1. 是否可以最佳地解决这个问题?
  2. 给定集合S和树,我们可以从理论上计算最优解的比率(在S /分配的节点中覆盖的序列)(最优比率或“好的”上限)吗?
  3. 解决该问题的更好的算法是什么样的?

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