Заполнение бункеров парами шаров


12

Контейнер называется полным, если он содержит не менее шаров. Наша цель - заполнить как можно больше ящиков.k

В простейшем сценарии нам дано шаров, и мы можем расположить их произвольно. В этом случае, очевидно, лучшее, что мы можем сделать, - это произвольно выбрать мусорных ведер и положить шаров в каждый из них.nn/kk

Меня интересует следующий сценарий: нам дано пар шаров. Мы должны поместить два шара каждой пары в два разных контейнера. Затем противник приходит и удаляет один шар из каждой пары. Что мы можем сделать, чтобы получить максимально возможное количество полных корзин после удаления?n

Простая стратегия такова: выбрать пар бинов. Заполните каждую пару шарами (каждый бин содержит шара, по одному шару от каждой пары). Затем, независимо от того, что удаляет наш противник, в каждой паре бинов есть хотя бы один полный бин.n/(2k1)2k12k1

Есть ли у нас стратегия, которая позволяет получить большее количество полных корзин (больше, чем )?n/(2k1)


1
Я не верю в это
Зак Сауцер

n дается и дается? зависит от ? kkn
Зло

@ EvilJS и даны и являются независимыми. nk
Эрель Сегал-Халеви

Размещает ли игрок все свои пар шаров, а затем противник выбирает шаров? Или игрок кладет пару шаров, а затем противник выбирает один из этой пары, а затем игрок ставит следующую пару, и противник выбирает один и так до тех пор, пока не останется больше пар шариков для размещения? нnn
ротия

@rotia Игрок помещает все свои n пар шаров, а затем противник выбирает n шаров.
Эрель Сегал-Халеви

Ответы:


2

TL; DR - нет, нет лучшей стратегии, чем простая стратегия. Вот основная идея доказательства. Когда шаров не хватает, будет «дорожка шаров» от корзины с полками до корзины с не более чем шарами. Противник может передать мяч из этого полного бина в этот менее полный бункер по этому пути, что можно делать несколько раз, пока число полных бинов не уменьшится.k - 2 kkk2k


Переформулировка в теории графов

Предположим, нам дан простой конечный граф с функцией . Мы говорим, что в ребре есть шаров . Пусть будет (конечное ребро) множество . Если удовлетворяет для каждого ребра , мы говорим, что это -distributing. Любая -распределительная функция индуцирует функцию, которую мы используем одним и тем же символом, , , Мы говорим, чтоw : E Z 0 w ( e ) e E 2 { ( e , v ) | e E , v e } d : E 2Z 0 w ( e ) = d ( e , v 1 ) + d ( e , vG(V,E)w:EZ0w(e)eE2{(e,v)|eE,ve}d:E2Z0e = { v 1 , v 2 } d w w d d : V Z 0 d ( v ) = v e d ( e , v ) d ( v ) v k Z > 0 F k ( г ) = # { v V | д (w(e)=d(e,v1)+d(e,v2)e={v1,v2}dwwdd:VZ0d(v)=ved(e,v)d(v) шары находятся в . Учитывая , пусть , число -полных вершин на .vkZ>0k dFk(d)=#{vV|d(v)k}kd

(Теорема Эрла-Апаса). Для любого простого конечного графа и имеемG(V,E)w:EZ0eEw(e)(2k1)minw-distributing dFk(d)

Представьте, что каждая вершина является мусорным ведром. Для каждого ребра , шариковой пары помещают в и , каждый из которых получать шаров. Среди этих шаровых пар противник может забрать шаров из и шаров из . Конечный результат такой же, как если бы, учитывая изначально все пустые ячейки, для каждого ребра , в него помещаются шарики , а затем и шары распределены по иe={v1,v2}w(e)v1v2w(e)w(e)d(e,v2)v1d(e,v1)v2e={v1,v2}w(e)d(e,v1)d(e,v2)v1v2соответственно противником. Следовательно, теорема Эрла-Апаса говорит о том, что для обеспечения k-полных корзин после удаления умного противника необходимо по крайней мере пар шаров. t(2k1)tДругими словами, оптимальной стратегией, позволяющей иметь максимально возможное количество оставшихся бинов, является действительно «простая стратегия», которая многократно заполняет другую пару бинов шариковыми парами, пока у нас не будет достаточно шаров для повторения.2k1


Доказательство теоремы

Для противоречия, пусть и - контрпример, число вершин которого наименьшее среди всех контрпримеров. То есть, есть -distributing таким образом, что минимален среди всех из -distributing функции . Кроме того, G(V,E)wwmFk(m)Fk(d)wd

eEw(e)<(2k1)Fk(m)

Пусть . Пусть . Так что .Vs={vV|m(v)k2}V={vV|m(v)k}Fk(m)=#V

Утвердите одно: . Vs
Доказательство претензии один. Предположим, что в противном случае пуст. Давайте также повторно использовать как функцию из в такую ​​что для любого . Vs

vVm(v)=(k1)#V+vV(m(v)(k1))(k1)#V+#V>(k1)#V
wVZ0w(v)=vew(e)vV
vVw(v)=vVvew(e)=eEvew(e)=eE2w(e)=2eEw(e)=2eEvem(e,v)=2vVvem(e,v)=2vVm(v)>2(k1)#V
Так что должна быть вершина такая, что .bw(b)2k1

Рассмотрим индуцированные установки и , где , - индуцированный граф и где . Для любой -распределяющей функции мы можем расширить ее до -распределительной функции где совпадает с на а для каждого ребра смежного с . Обратите внимание, что так какG(V,E)wV=V{b}G(V,E)G[V]w=w|EwdwdddddEdd(e,b)=w(e)ebFk(dd)=Fk(d)+1dd(b)=bedd(e,b)=bew(e)=w(b)2k1k . Тогда Таким образом, и представляет собой контрпример, число вершин меньше , чем число вершин в . Это не может быть верным по нашему предположению о и . Так что утверждение одно доказано.

eEw(e)eEw(e)w(b)<(2k1)Fk(m)(2k1)=(2k1)(minw-distributing dFk(d)1)(2k1)(minw-distributing dFk(dd)1)(2k1)minw-distributing dFk(d)
G(V,E)wGG(V,E)w

Для любой вершины определите достижимый из вершины если существует путь , такой, что . Пусть .vv duu0=u,u1,u2,,um,um+1=vm0d({ui,ui+1},ui)>0Vr=V{vV|uV and v is m-reachable from u}

Претензии два:Vr=V
Доказательство п два: пусть . Для любой вершины и , поскольку мы не можем достичь из , если - ребро, то Рассмотрим индуцированная установка и , где , - индуцированный граф и где . Для любой -распределительной функции ,VrVvVruVruv{v,u}w({v,u},v)=0.G(V,E)wv=VrG(V,E)G[V]w=w|Ewdwddгде такой же, как на и такой же, как на других ребрах. Обратите внимание, что поскольку все вершины с не менее чем шарами находятся в . Тогда Итак, иdddEmFk(dd)=Fk(d)kVVr

eEw(e)eEw(e)<(2k1)Fk(m)=(2k1)minw-distributing dFk(d)(2k1)minw-distributing dFk(dd)(2k1)minw-distributing dFk(d)
G(V,E)wG, Это не может быть правдой из нашего предположения о и . Итак, утверждение два доказано.G(V,E)w

Теперь докажем теорему.

Поскольку и , существует путь , с , и . Построим новую -распределительную функцию из так, чтобы Vr=VVsu0=u,u1,u2,,um,um+1=vm0m(u)>km(v)k2d({ui,ui+1},ui)>0wr(m)m

r(m)(e,u)={m({ui,ui+1},ui)1 if (e,u)=({ui,ui+1},ui) for some 0imm({ui,ui+1},ui+1)+1 if (e,u)=({ui,ui+1},ui+1) for some 0imm(e,u) otherwise 

m и согласованы по всем вершинам, кроме и , и . Мы можем применить эту процедуру к чтобы получить . Повторяя это время для некоторого достаточно большого , мы получим функцию распределения с . Тем не менее, мы предположили , что является минимальным среди из -distributing функцииr(m)vum(v)<r(m)(v)k1r(m)(u)<m(u)r(m)r2(m)iiwri(m)Fk(ri(m))=0Fk(m)>0F(d)wd, Это противоречие показывает, что мы доказали теорему Эрла-Апаса.


Я прочитал доказательство, это выглядит хорошо. На самом деле, если я правильно понимаю, он является еще более общим, поскольку он допускает произвольный граф - мой вопрос - это особый случай, когда G - полный граф. Это верно? Другой вопрос: где именно доказательство использует тот факт, что m таково, что Fk (m) минимально? Я вижу, что он используется только в последнем абзаце - верны ли предыдущие утверждения в доказательстве без этого факта?
Эрель Сегал-Халеви

Да, теорема верна для любого графа, поскольку в нем говорится «для любого (простого конечного) графа G (V, E)». Минимальность необходимо для каждой претензии. Если вы ищете «контрпример», вы найдете, где используется минимальность. Fk(m)
Джон Л.
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.