大数据列表的最小覆盖数量

Posted 2023-04-18

【中文标题】大数据列表的最小覆盖数量

【英文标题】：Minimal number of coverage of big data lists

【发布时间】：2017-06-19 11:04:54

【问题描述】：

关注我的question 我使用以下代码：

dist<-c('att1','att2','att3','att4','att5','att6')
p1<-c('att1','att5','att2')
p2<-c('att5','att1','att4')
p3<-c('att3','att4','att2')
p4<-c('att1','att2','att3')
p5<-c('att6')
....
p32<-c('att35','att34','att32')

在实际情况下可以有 1024 个向量。 我想找到所有相关的p，它们的统一将是 dist 的最大组成部分。在这种情况下，解决方案是p1、p3、p5。我想选择最少的p。另外，如果没有办法覆盖所有的 dist 组件，所以我想选择具有最少向量 (p) 的最大覆盖。

N = 32
library(qdapTools)
library(dplyr)
library(data.table)
## generate matrix of attributes
attribute_matrix <- mtabulate(list(p1, p2, p3, p4, p5,...,p32))

library (bigmemory)
## generate matrix of attributes
grid_matrix <- do.call(CJ, rep(list(1:0), N))  %>% as.big.matrix

Error: cannot allocate vector of size 8.0 Gb

我尝试了另一种方法：

grid_matrix <- do.call(CJ, rep(list(1:0), N))  %>% as.data.frame
grid_matrix <- as.matrix (grid_matrix)

仍然出现同样的错误。

如何修复它并将其用于大数据？我想继续：

 colnames(grid_matrix) <- paste0("p", 1:N)
    combin_all_element_present <- rowSums(grid_matrix %*% attribute_matrix > 0) %>% `==`(., ncol(attribute_matrix))
    grid_matrix_sub <- grid_matrix[combin_all_element_present, ]
    grid_matrix_sub[rowSums(grid_matrix_sub) == min(rowSums(grid_matrix_sub)), ]

【参考方案1】：

这被称为集合覆盖问题。它可以使用整数线性规划来解决。令 x1, x2, ... 为 0/1 变量（每个 p 变量一个）并将 p1, p2, ... 表示为 0/1 向量 P1, P2, ... 并将 dist 表示为 一个0/1向量D。那么问题可以表述为：

min x1 + x2 + ... + x32
such that
P1 * x1 + P2 + x2 + ... + P32 * x32 >= D

R 代码中的内容如下。首先创建一个列表p，其中 p 个向量按排序顺序排列。使用mixedsort 使p32 出现在末尾，而不是紧随p3 之后。将attnames 定义为所有 p 个向量中所有 att 名称的集合。 然后制定目标函数（等于封面中 p 的数量）、约束矩阵（由作为列的 P 个向量组成）和约束方程的右侧（作为 0/1 向量的 dist）。最后运行整数线性程序并将解从 0/1 向量转换为 p 个名称的向量。

library(gtools)
library(lpSolve)

p <- mget(mixedsort(ls(pattern = "^p\\d+$")))
attnames <- mixedsort(unique(unlist(p)))
objective <- rep(1L, length(p))
const.mat <- sapply(p, function(x) attnames %in% x) + 0L
const.rhs <- (attnames %in% dist) + 0L

ans <- lp("min", objective, const.mat, ">=", const.rhs, all.bin = TRUE)
names(p)[ans$solution == 1L]
## [1] "p2" "p4" "p5"

约束矩阵对于每个attnames 条目都有一行，对于每个p 向量都有一列。

该解决方案生成dist 中的那些attnames 元素的最小覆盖。如果dist 的每个元素都出现在至少一个p 向量中，那么解决方案将代表dist 的封面。如果不是，解决方案将在一个或多个 p 向量中表示这些 att 名称的覆盖，这些向量也在 dist 中；因此，这处理了问题中讨论的两种情况。 dist 的未覆盖元素是：

setdiff(dist, attnames)

因此，如果它的长度为零，则该解决方案代表dist 的完整覆盖。如果不是，则解决方案代表

intersect(dist, attnames)

代码中完成的排序并不是严格需要的，但通过将约束矩阵的行和列按逻辑顺序排列，可以更轻松地处理优化的各种输入。

注意：在运行上述代码之前运行问题中的这段代码：

dist<-c('att1','att2','att3','att4','att5','att6')
p1<-c('att1','att5','att2')
p2<-c('att5','att1','att4')
p3<-c('att3','att4','att2')
p4<-c('att1','att2','att3')
p5<-c('att6')
p32<-c('att35','att34','att32')

【讨论】：

非常感谢@G。格洛腾迪克！我想问：（1）使用混合排序是否意味着每个向量编号都会在之前的向量编号之后（即p1，p2，p3，p4 ...，p31，p32）？ （2）如果没有最优解，我想得到最大覆盖，但不是全覆盖，代码支持吗？最后，这是解决问题最有效的方法吗？

再次感谢！我得到一个错误： > const.mat

如果我有一个包含所有 p 的列表而不是 p 列表，即名为 nam 的列表 nam[[1]] 是 p1... nam[[32]] 是 p32 我是否必须更改进入 p

您可能只需要在答案中设置 p

您的p 没有名称，但您在最后一行代码中指的是names(p)。使用 0/1 向量 ans$solution 作为您的解决方案。

【参考方案2】：

已经提供的答案是完美的，但另一种方法可能如下：

dist<-c('att1','att2','att3','att4','att5','att6')
p1<-c('att1','att5','att2')
p2<-c('att5','att1','att4')
p3<-c('att3','att4','att2')
p4<-c('att1','att2','att3')
p5<-c('att6')


library(qdapTools)
library(data.table)
attribute_matrix <- mtabulate(list(p1, p2, p3, p4, p5))


minimal_sets <- function(superset, subsets_matrix, p)

  setDT(subsets_matrix)
  # removing the columns that are not in the superset
  updated_sub_matr <- subsets_matrix[, which(names(subsets_matrix) %in% superset), with = F]

  # initializing counter for iterations and the subset selected 
  subset_selected <- integer(0)
  counter <- p

  ## Loop until either we ran out of iterations counter = 0 or we found the solution
  while (counter > 0 & length(superset) > 0)

    ## find the row with the most matches with the superset we want to achieve  
    max_index <- which.max(rowSums(updated_sub_matr))

    ## remove from the superset the entries that match that line and from the subsets_matrix those columns as they dont contribute anymore
    superset <- superset[which(updated_sub_matr[max_index, ] == 0)]
    updated_sub_matr <- updated_sub_matr[, - which(updated_sub_matr[max_index, ] != 0), with = F]

    counter <- counter - 1
    subset_selected <- c(subset_selected, max_index)
  

  if (length(superset) > 0)
    print(paste0("No solution found, there are(is) ", length(superset), " element(s) left ", paste(superset, collapse = "-")))            
   else             
    print(paste0("Found a solution after ", p - counter, " iterations"))           
  

  print(paste0("Selected the following subsets: ", paste(subset_selected, collapse = "-")))

在此函数中，您输入您的超集（在本例中为 dist）、attribute_matrix 和要检查的数字 p，它会输出找到的最佳解决方案以及迭代次数。

> minimal_sets(dist, attribute_matrix, 1)
[1] "No solution found, there are(is) 3 element(s) left att3-att4-att6"
[1] "Selected the following subsets: 1"

> minimal_sets(dist, attribute_matrix, 3)
[1] "Found a solution after 3 iterations"
[1] "Selected the following subsets: 1-3-5"

> minimal_sets(dist, attribute_matrix, 5)
[1] "Found a solution after 3 iterations"
[1] "Selected the following subsets: 1-3-5