"use strict"; Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true }); exports.cast_de_nrw_schule_svws_core_kursblockung_KursblockungMatrix = exports.KursblockungMatrix = void 0; const JavaObject_1 = require("../../java/lang/JavaObject"); const Random_1 = require("../../java/util/Random"); const StringBuilder_1 = require("../../java/lang/StringBuilder"); const Arrays_1 = require("../../java/util/Arrays"); const System_1 = require("../../java/lang/System"); class KursblockungMatrix extends JavaObject_1.JavaObject { RND = new Random_1.Random(); matrix; rows; cols; permR; permC; r2c; c2r; besuchtR; abgearbeitetC; vorgaengerCzuR; queueR; potentialR; potentialC; distanzC; /** * Erzeugt eine neue Matrix mit {@code rows} Zeilen und {@code cols} Spalten. * * @param rows Die Anzahl der Zeilen der Matrix. * @param cols Die Anzahl der Spalten der Matrix. */ constructor(rows, cols) { super(); this.rows = rows; this.cols = cols; this.matrix = [...Array(rows)].map(e => Array(cols).fill(0)); this.permR = Array(rows).fill(0); this.permC = Array(cols).fill(0); this.r2c = Array(rows).fill(0); this.c2r = Array(cols).fill(0); this.besuchtR = Array(rows).fill(false); this.abgearbeitetC = Array(cols).fill(false); this.vorgaengerCzuR = Array(cols).fill(0); this.queueR = Array(rows).fill(0); this.potentialR = Array(rows).fill(0); this.potentialC = Array(cols).fill(0); this.distanzC = Array(cols).fill(0); KursblockungMatrix.initialisiere(this.permR); KursblockungMatrix.initialisiere(this.permC); } /** * Berechnet zur aktuellen Matrix ein maximales bipartites Matching. Die Methode * geht davon aus, dass in der Matrix ausschließlich die Werte 0 und 1 * vorkommen. Werte ungleich 0 werden andernfalls als 1 (eine Kante im Graphen) * interpretiert. Nichtquadratische Matrizen sind erlaubt. Das Ergebnis der * Methode ist eine größtmögliche Zeilen- zu Spaltenzuordnung. Der Algorithmus * hat eine Laufzeit von O(n³). * * @param nichtdeterministisch definiert, ob das Ergebnis zufällig sein soll, * falls es mehrere optimale Lösungen gibt. * * @return die Zeilen- zu Spaltenzuordnung, negative Werte entsprechen einer * Nichtzuordnung. */ gibMaximalesBipartitesMatching(nichtdeterministisch) { Arrays_1.Arrays.fill(this.r2c, -1); Arrays_1.Arrays.fill(this.c2r, -1); this.initialisierPermRundPermC(nichtdeterministisch); for (let pseudoR = 0; pseudoR < this.rows; pseudoR++) { let r = this.permR[pseudoR]; Arrays_1.Arrays.fill(this.besuchtR, false); Arrays_1.Arrays.fill(this.vorgaengerCzuR, -1); let queue_first = 0; let queue_last = 0; this.queueR[queue_last] = r; queue_last++; this.besuchtR[r] = true; while (queue_first < queue_last) { let vonR = this.queueR[queue_first]; queue_first++; for (let pseudoC = 0; pseudoC < this.cols; pseudoC++) { let ueberC = this.permC[pseudoC]; if ((this.matrix[vonR][ueberC] !== 0) && (this.r2c[vonR] !== ueberC)) { let zuR = this.c2r[ueberC]; if (zuR === -1) { this.vorgaengerCzuR[ueberC] = vonR; for (let c2 = ueberC; c2 >= 0;) { let r2 = this.vorgaengerCzuR[c2]; let saveC = this.r2c[r2]; this.c2r[c2] = r2; this.r2c[r2] = c2; c2 = saveC; } queue_last = queue_first; break; } if (this.besuchtR[zuR] === false) { this.besuchtR[zuR] = true; this.queueR[queue_last] = zuR; queue_last++; this.vorgaengerCzuR[ueberC] = vonR; } } } } } return this.r2c; } /** * Berechnet zur aktuellen Matrix ein minimales gewichtetes Matching. Die * Methode geht davon aus, dass in der Matrix ganzzahlige Werte vorkommen, d.h. * es existiert eine Kante von jedem linken Knoten zu jedem rechten Knoten. * Negative Werte und nichtquadratische Matrizen sind erlaubt. Zur Berechnung * eines maximalen Matching kann man vorher alle Zellenwerte negieren. Das * Ergebnis der Methode ist eine Zeilen- zu Spaltenzuordnung, deren Summe * minimal ist. Der Algorithmus verwendet mehrere Runden eines SSSP-Algorithmus * (Dijkstra). Damit dies bei negativen Werten funktioniert, werden die Kanten * mit Hilfe von Knoten-Potentialen umgewichtet. Der Algorithmus hat eine * Laufzeit von O(n³). * * @see Wikipedia * - Shortest_path_problem * * @see Wikipedia * - Johnsons Algorithm * * @param nichtdeterministisch definiert, ob das Ergebnis zufällig sein soll, * falls es mehrere optimale Lösungen gibt. * * @return die Zeilen- zu Spaltenzuordnung, negative Werte entsprechen einer * Nichtzuordnung. */ gibMinimalesBipartitesMatchingGewichtet(nichtdeterministisch) { Arrays_1.Arrays.fill(this.r2c, -1); Arrays_1.Arrays.fill(this.c2r, -1); Arrays_1.Arrays.fill(this.potentialR, 0); Arrays_1.Arrays.fill(this.potentialC, 0); this.initialisierPermRundPermC(nichtdeterministisch); if (this.rows <= this.cols) { for (let r = 0; r < this.rows; r++) { let min = this.matrix[r][0] + this.potentialR[r] - this.potentialC[0]; for (let c = 0; c < this.cols; c++) { let kante = this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c]; min = Math.min(min, kante); } this.potentialR[r] -= min; } } if (this.cols <= this.rows) { for (let c = 0; c < this.cols; c++) { let min = this.matrix[0][c] + this.potentialR[0] - this.potentialC[c]; for (let r = 0; r < this.rows; r++) { let kante = this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c]; min = Math.min(min, kante); } this.potentialC[c] += min; } } let dijkstraRunden = Math.min(this.rows, this.cols); Arrays_1.Arrays.fill(this.abgearbeitetC, false); for (let ir = 0; ir < this.rows; ir++) { let r = this.permR[ir]; for (let ic = 0; ic < this.cols; ic++) { let c = this.permC[ic]; if (!this.abgearbeitetC[c]) { let kante = this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c]; if (kante === 0) { this.r2c[r] = c; this.c2r[c] = r; this.abgearbeitetC[c] = true; dijkstraRunden--; break; } } } } for (let dijkstraRunde = 0; dijkstraRunde < dijkstraRunden; dijkstraRunde++) { for (let ic = 0; ic < this.cols; ic++) { let c = this.permC[ic]; this.vorgaengerCzuR[c] = -1; this.abgearbeitetC[c] = false; this.distanzC[c] = Number.MAX_VALUE; for (let ir = 0; ir < this.rows; ir++) { let r = this.permR[ir]; if (this.r2c[r] < 0) { let kante = this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c]; if (kante < this.distanzC[c]) { this.distanzC[c] = kante; this.vorgaengerCzuR[c] = r; } } } } let endknotenC = -1; for (let dijkstraZyklus = 0; dijkstraZyklus < this.cols; dijkstraZyklus++) { let fromC = 0; for (let ic = 0; ic < this.cols; ic++) { let c = this.permC[ic]; if (!this.abgearbeitetC[c]) { if ((this.abgearbeitetC[fromC]) || (this.distanzC[c] < this.distanzC[fromC])) { fromC = c; } } } this.abgearbeitetC[fromC] = true; let overR = this.c2r[fromC]; if (overR >= 0) { for (let ic = 0; ic < this.cols; ic++) { let toC = this.permC[ic]; let kante = this.matrix[overR][toC] + this.potentialR[overR] - this.potentialC[toC]; let distance = this.distanzC[fromC] + kante; if (distance < this.distanzC[toC]) { this.distanzC[toC] = distance; this.vorgaengerCzuR[toC] = overR; } } } else { if (endknotenC < 0) { endknotenC = fromC; } } } let currentC = endknotenC; while (currentC >= 0) { let prevR = this.vorgaengerCzuR[currentC]; let prevC = this.r2c[prevR]; this.r2c[prevR] = currentC; this.c2r[currentC] = prevR; currentC = prevC; } for (let r = 0; r < this.rows; r++) { let c = this.r2c[r]; if (c >= 0) { let kante = this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c]; this.potentialR[r] += this.distanzC[c] - kante; this.potentialC[c] += this.distanzC[c]; } } } return this.r2c; } /** * Interne Methode zum Permutieren oder Initialisieren der Arrays * {@link KursblockungMatrix#permR} und {@link KursblockungMatrix#permC}. * * @param nichtdeterministisch falls {@code true} werden * {@link KursblockungMatrix#permR} und * {@link KursblockungMatrix#permC} permutiert, * sonst initialisiert. */ initialisierPermRundPermC(nichtdeterministisch) { if (nichtdeterministisch) { this.permutiere(this.permR); this.permutiere(this.permC); } else { KursblockungMatrix.initialisiere(this.permR); KursblockungMatrix.initialisiere(this.permC); } } /** * Interne Methode zum Initialisieren eines Arrays so, dass das Array mit den * Zahlen {@code 0,1,2...} gefüllt wird. * * @param perm Das Array, welches mit den Zahlen {@code 0,1,2...} gefüllt wird. */ static initialisiere(perm) { let laenge = perm.length; for (let i = 0; i < laenge; i++) { perm[i] = i; } } /** * Interne Methode zum zufälligen Permutieren eines Arrays. * * @param perm Das Array, dessen Inhalt zufällig permutiert wird. */ permutiere(perm) { let laenge = perm.length; for (let i = 0; i < laenge; i++) { let j = this.RND.nextInt(laenge); let saveI = perm[i]; let saveJ = perm[j]; perm[i] = saveJ; perm[j] = saveI; } } /** * Erlaubt Zugriff auf den Inhalt des Arrays. * * @return Die Array-Referenz. */ getMatrix() { return this.matrix; } /** * Erzeugt String-Ausgabe des Arrays sowie der Zeilen-zu-Spalten-Zuordnung * {@link KursblockungMatrix#r2c}. Diese Methode ist für Debug-Zwecke gedacht. * * @param kommentar Ein Kommentar der über der Matrix angezeigt wird. * @param zellenbreite Die Breite bei der Ausgabe der Zelle. * @param mitKnotenPotential Falls {@code true}, werden die Kantenwerte * umgewichtet entsprechenden der Knotenpotentiale, * andernfalls bleiben die Kantenwerte unverändert. * * @return Eine String-Representation der Matrix. */ convertToString(kommentar, zellenbreite, mitKnotenPotential) { let sb = new StringBuilder_1.StringBuilder(); sb.append(kommentar.valueOf() + System_1.System.lineSeparator().valueOf()); for (let r = 0; r < this.rows; r++) { for (let c = 0; c < this.cols; c++) { let wert = mitKnotenPotential ? this.matrix[r][c] + this.potentialR[r] - this.potentialC[c] : this.matrix[r][c]; let sWert = "" + wert; while (sWert.length < zellenbreite) sWert = " " + sWert.valueOf(); let sZusatz = this.r2c[r] === c ? "*" : " "; sb.append(sWert.valueOf() + sZusatz.valueOf()); } sb.append("\n"); } sb.append("r2c = " + Arrays_1.Arrays.toString(this.r2c).valueOf()); sb.append("\n"); return sb.toString(); } /** * Füllt die Matrix mit ganzzahligen zufälligen Zahlenwerten aus dem Intervall * {@code [von;bis]}. * * @param von Der kleinstmögliche zufällige Wert (inklusive). * @param bis Der größtmögliche zufällige Wert (inklusive). */ fuelleMitZufallszahlenVonBis(von, bis) { for (let r = 0; r < this.rows; r++) { for (let c = 0; c < this.cols; c++) { this.matrix[r][c] = this.RND.nextInt(bis - von + 1) + von; } } } isTranspiledInstanceOf(name) { return ['de.nrw.schule.svws.core.kursblockung.KursblockungMatrix'].includes(name); } } exports.KursblockungMatrix = KursblockungMatrix; function cast_de_nrw_schule_svws_core_kursblockung_KursblockungMatrix(obj) { return obj; } exports.cast_de_nrw_schule_svws_core_kursblockung_KursblockungMatrix = cast_de_nrw_schule_svws_core_kursblockung_KursblockungMatrix; //# sourceMappingURL=KursblockungMatrix.js.map