java - 如何在董事会中找到最有利可图的道路

假设我们有一个这样的董事会:

并且我们希望通过以下移动方式找到从左到右的最有利的路径:

例如，在此板中，最有利可图的途径是:

即{2，0}-> {2，1}-> {3，2}-> {3，3}

我写了以下代码:

import java.util.*;

public final class Board {

    private final int[][] board;
    private final int n;

    public Board(int n) {
        board = new int[n][n];
        this.n = n;
        generateBoard();
    }

    public static class Node {

        public int x;
        public int y;
        public int value;

        public Node(int x, int y, int value) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.value = value;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "{" + x + ", " + y + "}";
        }

    }

    public static class Path implements Comparable<Path> {

        private LinkedList<Node> path = new LinkedList<>();

        public Path() {
        }

        public Path(List<Node> nodes) {
            this.path.addAll(nodes);
        }

        public void addLast(Node node) {
            path.addLast(node);
        }

        public void removeLast() {
            path.removeLast();
        }

        public List<Node> get() {
            return path;
        }

        public int getProfit() {
            return path.stream().map(node -> node.value).mapToInt(value -> value).sum();
        }

        @Override
        public String toString() {
            return path.toString();
        }

        @Override
        public int compareTo(Path o) {
            return getProfit() > o.getProfit() ? 1 : -1;
        }

    }

    public void generateBoard() {
        Random random = new Random();
        for (int x = 0; x < n; x++) {
            for (int y = 0; y < n; y++) {
                board[x][y] = random.nextInt(200) + 1 - 100;
            }
        }
    }

    public void printBoard() {
        for (int[] b : board) {
            System.out.println(Arrays.toString(b));
        }
    }

    public Path findTheMostProfitablePath() {
        TreeSet<Path> paths = new TreeSet<>();
        for (int x = 0; x < n; x++) {
            visit(new Node(x, 0, board[x][0]), paths);
        }
        return paths.last();
    }

    private void visit(Node root, Collection<Path> paths) {
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.add(root);
        Node node;
        Path currentPath = new Path();
        while (!stack.isEmpty()) {
            node = stack.pop();
            currentPath.addLast(node);
            List<Node> children = getChildren(node.x, node.y);
            if (children == null) {
                paths.add(new Path(currentPath.get()));
                currentPath.removeLast();
            } else {
                stack.addAll(children);
            }
        }
    }

    private List<Node> getChildren(int x, int y) {
        if (y == n - 1) {
            return null;
        }
        y++;
        List<Node> children = new LinkedList<>();
        if (x == 0) {
            children.add(new Node(x, y, board[x][y]));
            children.add(new Node(x + 1, y, board[x + 1][y]));
        } else if (x == n - 1) {
            children.add(new Node(x - 1, y, board[x - 1][y]));
            children.add(new Node(x, y, board[x][y]));
        } else {
            children.add(new Node(x - 1, y, board[x - 1][y]));
            children.add(new Node(x, y, board[x][y]));
            children.add(new Node(x + 1, y, board[x + 1][y]));
        }
        return children;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Board board = new Board(3);
        System.out.println("Board :");
        board.printBoard();
        System.out.println("\nThe most profitable path :\n" + board.findTheMostProfitablePath());
    }

}

但找不到路径...
输出:

Board :
[-7, 1, 18]
[88, 56, 18]
[-18, -13, 100]

The most profitable path :
[{1, 0}, {2, 1}, {1, 1}, {2, 2}]

我的代码有什么问题？

我知道这不是找到最有利可图的路径的最佳算法，而且速度很慢。
在n*n板上，路径数为:

n * 2 ^ (n-1) < number of paths < n * 3 ^ (n-1)

在这种算法中，我们正在检查所有路径以找到最有利可图的路径。

谢谢。

最佳答案

您正在解决Longest Path Problem，通常是NP-Complete。但是，根据您的情况，您实际上有一个Directed Acyclic Graph，因此可以使用以下重复公式来提供有效的解决方案:

D(i,-1) = D(i,m) = -INFINITY //out of bounds
D(-1,j) = 0   [  j>=0  ]     //succesful path
D(i,j) = max{ D(i-1, j-1) , D(i-1,j),D(i-1,j+1)} + A[i][j] //choose best out of 3

通过应用Dynamic Programming技术来实现此公式，可以实现有效的O(n*m)最佳解决方案。

完成后，只需在最右边的列上进行简单扫描，即可找到“最有利可图”路径的目的地，然后可以从上方重新构建并写下每个步骤的每个决策，从而从那里重建实际路径。