Как создать случайную двоичную матрицу с определенным условием в matlab?

Question

Если матрица показывает количество группы единиц в G (п, т) матрицу, как этот

G = [ 1 1 0 0 1 
     0 1 1 1 0 
     1 0 1 1 1 ] 

поэтому матрица будет

A = [ 2 1 
     3 0 
     1 3 ] 

Тогда я хочу, чтобы генерировать (п, м) случайная матрица, те, в этой матрице зависит от А в том же порядке, как они появляются

одно решение будет

x = [ 0 1 1 0 1 
     0 0 1 1 1 
     1 0 1 1 1 ] 

другое решение

x = [ 1 1 0 1 0 
     1 1 1 0 0 
     1 0 1 1 1 ] 

Answer 1

Как говорится в комментариях к ОП, StackOverflow не является услугой кода письма. Сказав это, это была интересная проблема, и я решил сделать исключение и ответить на него в любом случае.

Формальности в сторону ...

---

Я думаю, что у меня есть общее решение, которое также может обрабатывать несколько (все?) Крайние случаи, как G с нулевыми строками и т.д. Приведенный ниже код генерирует один экземпляр x матрица.

Создание nm массива матрицы с размерностью этих x с оставляются «в качестве упражнения для читателя» (в основном потому, что это не определенно, хочет ли OP как массив ячеек матриц или 4-D логического/двойной массив).

Чтобы понять, что он делает, см. Комментарии в кодах + имена переменных. Я надеюсь, что это достаточно ясно (и что я не пропустил никаких случаев с краями).

function x = q37055681(G) 
    %% Input 
    if nargin < 1 
    G = [ 1 1 0 0 1 
      0 1 1 1 0 
      1 0 1 1 1 ]; 
    end 
    %% Input analysis: 
    [A_ROWS,OUT_COLS] = size(G); 
    transitions = find(diff(padarray(G.',1,false,'both').',1,2).'); 
    tr_per_ln = hist(ceil(transitions/(size(G,2)+1)),size(G,1))/2; 
    A_COLS = max(tr_per_ln); 
    missing_trans_per_line = A_COLS - tr_per_ln; 
    groups_of_ones = diff(reshape(transitions,2,[]),1,1); % < result of RLE which ignores 0's 
    % Count "fixing" based on the external definition of what to do with only 1 group per 
    % line (in this case, count it in the first element of A): 
    insrt = @(what, into, where) cat(2, into(1:where-1), what, into(where:end)); 
    for indZ = 1:sum(missing_trans_per_line(:)) 
    next_incomplete = find(missing_trans_per_line,1); 
    groups_of_ones = insrt(0, groups_of_ones, A_COLS*next_incomplete-... 
           (missing_trans_per_line(next_incomplete)-1)); 
    missing_trans_per_line(next_incomplete) = missing_trans_per_line(next_incomplete)-1; 
    end 
    A = reshape(groups_of_ones,A_COLS,[]).'; 
    %% Generation of output: 
    x = zeros(size(G)); 
    for indR = 1:A_ROWS 
    tokens = cell(sum(A(indR,:)~=0),1); 
    switch numel(tokens) 
     case 0 
     % we don't need to do anything, the entire line is 0. 
     continue; 
     case 1 
     tokens{1} = repelem(true,A(indR,1)); 
     otherwise 
     for indT = 1:numel(tokens)-1 
      tokens{indT} = [repelem(true,A(indR,indT)) 0]; 
     end 
     tokens{end} = repelem(true,A(indR,find(A(indR,:),1,'last'))); 
    end 
    zero_tokens = repmat({0},[OUT_COLS-sum(A(indR,:))-(numel(tokens)-1),1]); 
    % Now we need to build a vector that selects randomly but SEQUENTIALLY from 
    % EITHER tokens or zero_tokens. 
    cell_to_pick_from = [ones(1,numel(tokens)) zeros(1,numel(zero_tokens))]; 
    choosing_order = cell_to_pick_from(randperm(numel(cell_to_pick_from))); 
    %^Here's where the randomness comes in: 
    x_line = []; 
    for indC = 1:numel(choosing_order) 
     if choosing_order(indC) 
     % if it's 1, choose from "tokens" 
     token = tokens{sum(choosing_order(1:indC)==1)}; 
     else 
     % if it's 0, choose from "zeros" 
     token = zero_tokens{sum(choosing_order(1:indC)==0)}; 
     end 
     x_line = [x_line token]; %#ok 
    end 
    x(indR,:) = x_line; 
    end 
end