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Efficient Counting Number Of Paths



本文介紹比較有效率計算路徑個數的演算法，以及一些數學概念的整合

[符號定義]
考慮點集 k \in K = \{1,2,.....|K|\} (stages) ，以及每個 stage k 的可能值 x_k 與其空間集 X_{k} (state space)  也就是
\bigwedge_{k \in K}\bigg( x_k \in X_{k} \bigg)

另外我們把 K 集定義有序陣列的概念(list,array) !!  K^{<} := [1,2,3,4,....|K|] , K^{>} := [|K|,....,2,1]

而現實生活中有許多分類的層狀結構，數學上可寫成
\bigwedge_{k \in K^{<}}\bigg(x_k\in \color{red}{X_{k}(x_{k-1})} \bigg)

其中 \color{red}{X_{k}(x_{k-1})} \subseteq X_{k} 為 DependSet 的概念，代表給定 x_{k-1} 下，X_{k} 的可能值，這些 \color{red}{X_{k}(x_{k-1})} 是已經被定義的，而且 X_{1}(\underset{=\emptyset}{x_0}) \equiv X_{1}
註: 每個 X_{k} 只跟上一層 x_{k-1} 值有關，而與前幾個值 x_{k-2},x_{k-3}, ... 無關，
即類似馬可夫鍊(Markov Chain)相依，而非路徑相依 (Path-dependent)
==================================
舉例: 生物分類的界門綱目科屬種的概念
可以想成 X_1 = 界 ，X_2(x_1) = 門 ，X_3(x_2) =    綱 ....
==================================
[問題定義]
定義
\mathcal{R} :=  X_{1} \times X_{2}(x_1) \times X_3(x_2) .... \times X_{|K|}(x_{|K|-1})   \subseteq  \prod_{ k\in K^{<}} X_{k} 

今天我們要計算 \mathcal{R} 的個數，即 |\mathcal{R}| ，直覺的概念是窮舉法(Brute & Force) ~ 先選定 x_1 \in X_1 ，再選定 x_2 \in X_2(x_1) .... 最後選完 x_{k} \in X_{k}(x_{k-1}) ，我們把 x_{K} = (x_1,x_2,....x_{|K|}) 相當於一條路徑，列入 +1 計算，這可利用深度搜尋演算法(DFS)達到，但是當 |\mathcal{R}| 很大的時候就要數很久，甚至數不完，計算效率應該跟 |\mathcal{R}| 一樣多，計算複雜度可寫為 \text{complexity } = O\left(\prod_{k \in K} |X_{k}| \right)
但事實上在大多數情況下存在簡單易懂，更快的算法 :D

[遞迴公式推導]
如果仔細把 |\mathcal{R}| 寫開會得到

|\mathcal{R}| =   \sum_{x_K \in \mathcal{R}} 1 = \sum_{x_1\in X_1} \sum_{x_2 \in X_2(x_1)} \sum_{x_3 \in X_3(x_2)} ....\sum_{x_{|K|-1} \in X_{|K|-1}(x_{|K|-2})}\sum_{x_{|K|} \in X_{|K|}(x_{|K|-1})} 1 
注意: 請區分符號定義
X_k (state space of stage k)
x_k(state value of stage k)
x_{K} (vector of state values of  all stages k \in K)

這時候會發現以下遞迴式跟上面的等價 !!
  \bigwedge_{k \in K^{>}} \left[\bigwedge_{x_{k-1} \in X_{k-1}} \bigg( S_{x_{k-1}} :=  \sum_{x_k \in X_{k}(x_{k-1})} S_{x_k} \bigg)  \right]
其中 \bigwedge_{x_{|K|} \in X_{|K|}} \bigg( S_{x_{|K|}} = 1 \bigg) , S_{x_{0}} \equiv |\mathcal{R}|
註: 可以定義 X_{0} := \{x_0\} 為單一虛擬點，彙整所有來自 X_{1}的邊 !!

而且會發現遞迴式的本質就是排列組合裡的"加法原理"，而且總共只需要|K|次兩層 for 迴圈，外圈掃過 x_{k-1} \in X_{k-1}，內圈掃過 x_{k} \in X_{k}(x_{k-1})做相加，計算複雜度約為
\text{complexity} = O\left(\sum_{k \in K^{<}} |X_{k-1}|\cdot |X_{k}|\right)
效率快很多，原因在於有些值已經算好不必每次都鑽到最深層 !! 不過需要多紀錄一些算好的數字，正所謂空間換取時間 !!!
[計算複雜度方程式比較]
如果令 |K| = 4 ，a = |X_1| , b = |X_2| , c = |X_3| , d = |X_4|
則窮舉法類似 abcd ，而優化法類似 ab+bc+cd ，所以在 a,b,c,d 很小的時候不易察覺其差異，甚至可能窮舉法比優化法快，窮舉法需要 "路徑個數"的計算，優化法只需要"邊的個數"計算 !!

[矩陣向量乘法本質]
如果仔細看遞迴式某部分 ~

\bigwedge_{x_{k-1} \in X_{k-1}} \bigg( S_{x_{k-1}} :=  \sum_{x_k \in X_{k}(x_{k-1})} S_{x_k} \bigg)

改寫成
\bigwedge_{x_{k-1} \in X_{k-1}} \bigg( S_{x_{k-1}} :=  \sum_{x_k \in X_{k}} \underbrace{\color{blue}{[x_k \in X_{k}(x_{k-1})]}}_{\text{Iverson bracket}} \cdot S_{x_k} \bigg) 

今把 (S_{x_{k-1}})_{x_{k-1} \in X_{k-1}}，(S_{x_k})_{x_k \in X_k} 想成向量們，\color{blue}{[x_k \in X_{k}(x_{k-1})]} 想成 0-1 |X_{k-1}| \times |X_{k}| 鄰接矩陣(adjacency matrix) A_k := [a_{x_{k-1},x_{k}}] =  \color{blue}{[x_k \in X_{k}(x_{k-1})]}
則我們把原問題可以寫成矩陣的連乘 :D
|\mathcal{R}| =  A_{1}  A_{2} ... A_{|K|} \vec{1}

[小結]
"算數"/"計數"是數學的初衷，而遞迴的概念，讓我們能夠有更快計算出答案的可能 !! 而且事實上這些遞迴式的精神不僅使用在計算路徑個數，也可使用在機率計算如 Chapman-Kolmogorov equation 與微積分Chain Rule 梯度更新(gradient update) 如:  backpropagation ，詳細日後再寫一篇 !!


[以上純為學術經驗交流知識分享，如有錯誤或建議可留言~~] 
by Plus & Minus 2018.07

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