回溯法实验(最大团问题)
回溯法详解
回溯法详解回溯法(Backtracking)是一种解决问题的算法,也称为试探法。
它是一种基于深度优先策略的搜索方法,用于在一个大型的搜索空间中找到所有可能的解。
回溯法常用于解决组合问题、优化问题、排列问题、路径问题等等。
回溯法的实现方法是:从一个初始状态开始,不断地向前搜索,直到找到一个合法的解或者所有的搜索空间都被遍历结束。
在搜索的过程中,如果发现当前的搜索路径不可能得到合法的解,就会回溯到上一个状态,继续向其他方向搜索。
回溯法仍然是一种穷举算法,但它通过剪枝操作排除大部分不必要的搜索路径,从而减少了搜索的时间和空间复杂度。
回溯法的实现过程中,我们需要完成以下三个步骤:1. 选择基于当前的状态,选择一个可能的方向,继续向前搜索。
这意味着我们需要对问题进行建模,找到一些限制条件或者选择条件,来指导我们如何选择下一个状态。
2. 约束在选择方向之后,我们需要考虑当前方向是否可行。
这称为约束条件。
如果当前的方向违反了某些约束条件,那么我们需要回溯到上一个状态,重新选择一个合法的方向。
3. 回溯如果当前方向无法得到一个合法解,我们就需要回溯到上一个状态,并尝试其他的方向。
回溯操作的核心是恢复状态,也就是将当前状态的改变撤回。
这意味着我们需要记录每一个状态的改变,从而能够正确地回溯。
回溯法的优点在于它的适用范围比较广泛,在解决复杂问题时能够得到很好的效果。
但同时回溯法也存在一些缺点,例如在搜索效率方面并不是最优的,在搜索空间比较大的情况下,时间和空间复杂度也会非常高。
因此,在实践中,我们需要结合具体问题来选择合适的算法。
五个回路溯源分析
五个回路溯源分析
1. 回溯法的基本概念
用回溯法求解问题时,应明确问题的解空间,问题的解空间至少应包含问题的一个最优解,确定了解空间的组织结构后,回溯法从开始结点(根结点)出发,以深度优先方式搜索整个解空间,这个开始结点成为活结点,同时成为当前的扩展结点,在当前扩展结点处,如果在当前扩展结点处不能在向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点,此时应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并让这个活结点成为当前的扩展结点,回溯法以这种工作方式递归的在解空间中搜索,直至找到所要求的的解或解空间中已无活结点时为止
2. 回溯法搜索空间树时,通常采用两种策略来避免无效的搜索,提高回溯法的搜索效率
是用约束函数在扩展结点剪去不满足约束的子树
是用限界函数剪去得不到最优解的子树,这两类函数称之为剪枝函数
3. 回溯法的基本算法框架
递归回溯
迭代回溯
子集树算法框架
排列树算法框架
5. 采用回溯法解决的经典问题
转载问题
批处理作业二调度问题
符号三角形问题
n后问题
0-1背包问题
最大团问题
图的m着色问题
旅行售货员问题
圆排列问题
电路板排列问题
连续邮资问题。
回溯法解决最大团问题
回溯法解决最⼤团问题问题描述 团是两两相邻顶点组成的集合。
最⼤团是指⼀个图中所含顶点数最多的那个团。
上图中顶点⼦集{v1,v2,v3,v4}就构成⼀个最⼤团。
独⽴集是两两不相邻顶点组成的集合。
图G的团与图G补图/G的独⽴集之间存在⼀⼀对应的关系。
U是G的最⼤团当且仅当U是/G的最⼤独⽴集。
算法设计 ⽆向图的最⼤图和最⼤独⽴⼦集问题都可以⽤回溯法在O(n2n)时间内解决。
图G的最⼤团和最⼤独⽴集问题都可以看成是图G顶点集V的⼦集选取问题。
因此,可以⽤⼦集数表⽰问题的解空间。
设当前要扩展的节点Z位于解空间的第i层。
在进⼊左⼦树前,必须确认从顶点i 到已选⼊的顶点集中每⼀个顶点都有边相连。
在进⼊右⼦树之前,必须确认还有⾜够多的可选择顶点使得算法可能⼦右⼦树中找到更⼤团。
具体实现# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Oct 22 10:14:22 2017@author: zhuhan"""import numpy as npN = 5a = np.random.randint(0, 2, (N, N)) #generate 0-1 random matrix as adjacent matrixa = np.triu(a)a += a.T - np.diag(a.diagonal())for i in range(N):a[i][i] = 1print(a)cn = 0 #current number of vertexbestn = 0 #current maximal number of vertexx = np.zeros((N,)) #currrent solutionbestx = np.zeros((N,)) #best solutiondef backtrace( i ):global cnglobal bestnif(i >= N):for j in range(N):bestx[j] = x[j]bestn = cnreturnOk = True #检查顶点i与当前团的连接for j in range(i-1):if x[j] == 1 and (not a[i][j]):Ok = Falsebreakif Ok: #进⼊左⼦树x[i] = 1cn = cn + 1backtrace(i+1)cn = cn -1if cn + N-i-1 > bestn:x[i] = 0backtrace(i+1)def main():backtrace(0)for i, j in enumerate(bestx):print(i,':',j)if__name__ == '__main__':main()运⾏结果。
回溯算法原理和几个常用的算法实例
回溯算法原理和几个常用的算法实例回溯算法是一种基于深度优先的算法,用于解决在一组可能的解中找到满足特定条件的解的问题。
其核心思想是按照特定的顺序逐步构造解空间,并通过剪枝策略来避免不必要的。
回溯算法的实现通常通过递归函数来进行,每次递归都尝试一种可能的选择,并在达到目标条件或无法继续时进行回溯。
下面介绍几个常用的回溯算法实例:1.八皇后问题:八皇后问题是一个经典的回溯问题,要求在一个8×8的棋盘上放置8个皇后,使得每个皇后都不能相互攻击。
即每行、每列和对角线上都不能有两个皇后。
通过在每一列中逐行选择合适的位置,并进行剪枝,可以找到所有满足条件的解。
2.0-1背包问题:0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,要求在一组物品中选择一些物品放入背包,使得其总重量不超过背包容量,同时价值最大化。
该问题可以通过回溯算法进行求解,每次选择放入或不放入当前物品,并根据剩余物品和背包容量进行递归。
3.数独问题:数独问题是一个经典的逻辑推理问题,要求在一个9×9的网格中填入数字1-9,使得每行、每列和每个3×3的子网格中都没有重复数字。
该问题可以通过回溯算法进行求解,每次选择一个空格,并依次尝试1-9的数字,然后递归地进行。
4.字符串的全排列:给定一个字符串,要求输出其所有可能的排列。
例如,对于字符串"abc",其所有可能的排列为"abc"、"acb"、"bac"、"bca"、"cab"和"cba"。
可以通过回溯算法进行求解,每次选择一个字符,并递归地求解剩余字符的全排列。
回溯算法的时间复杂度通常比较高,因为其需要遍历所有可能的解空间。
但是通过合理的剪枝策略,可以减少的次数,提高算法效率。
在实际应用中,可以根据具体问题的特点来设计合适的剪枝策略,从而降低算法的时间复杂度。
回溯法简介——精选推荐
回溯法简介回溯法(探索与回溯法)是⼀种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到⽬标。
但当探索到某⼀步时,发现原先选择并不优或达不到⽬标,就退回⼀步重新选择,这种⾛不通就退回再⾛的技术为回溯法,⽽满⾜回溯条件的某个的点称为“回溯点”。
有许多问题,当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满⾜某些约束条件的最佳解时,往往要使⽤回溯法。
回溯法的基本做法是搜索,或是⼀种组织得井井有条的、能避免不必要搜索的穷举式搜索法。
这种⽅法适⽤于解⼀些组合数相当⼤的问题。
回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树。
算法搜索⾄解空间树的任意⼀点时,先判断该结点是否包含问题的解:如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的⼦树的搜索,逐层向其祖先结点回溯;否则,进⼊该⼦树,继续按深度优先策略搜索。
问题的解空间应⽤回溯法解问题时,⾸先应明确定义问题的解空间。
问题的解空间应⾄少包含问题的⼀个(最优)解。
问题的解向量:回溯法希望⼀个问题的解能够表⽰成⼀个n元式(x1,x2,…,xn)的形式显约束:对分量xi的取值限定隐约束:为满⾜问题的解⽽对不同分量之间施加的约束解空间:对于问题的⼀个实例,解向量满⾜显式约束条件的所有多元组,构成了该实例的⼀个解空间注意:同⼀个问题可以有多种表⽰,有些表⽰⽅法更简单,所需表⽰的状态空间更⼩(存储量少,搜索⽅法简单)例如,对于有n种可选物品的0-1背包问题,其解空间由长度为n的0-1向量组成状态空间树的动态搜索 可能解----》可⾏解---》最优解可能解:解空间的⼀个⼦集。
可⾏解:满⾜约束条件的解最优解:使⽬标函数取极值的最优解。
在背包问题中,有2^n中可能解,其中有些是可⾏解,有些不是可⾏解。
在可⾏解中,也只有⼀个或⼏个是最优解。
有些问题不需要寻找最优解,例如后⾯的⼋后问题和图的着⾊问题,只要找出满⾜约束条件的可⾏解即可。
回溯法的基本步骤:(1)针对所给问题,定义问题的解空间;(2)确定易于搜索的解空间结构;(3)以深度优先⽅式搜索解空间,并在搜索过程中⽤剪枝函数避免⽆效搜索。
回溯法的实验报告
一、实验目的1. 理解回溯法的概念和原理;2. 掌握回溯法的基本算法设计思想;3. 通过实例验证回溯法的正确性和效率;4. 深入了解回溯法在实际问题中的应用。
二、实验内容1. 实验一:八皇后问题2. 实验二:0/1背包问题3. 实验三:数独游戏三、实验原理回溯法是一种在解空间树中搜索问题解的方法。
其基本思想是:从问题的起始状态开始,通过尝试增加约束条件,逐步增加问题的解的候选集,当候选集为空时,表示当前路径无解,则回溯到上一个状态,尝试其他的约束条件。
通过这种方法,可以找到问题的所有解,或者找到最优解。
四、实验步骤与过程1. 实验一:八皇后问题(1)问题描述:在一个8x8的国际象棋棋盘上,放置8个皇后,使得任意两个皇后都不在同一行、同一列和同一斜线上。
(2)算法设计:- 定义一个数组,用于表示棋盘上皇后的位置;- 从第一行开始,尝试将皇后放置在第一行的每一列;- 检查当前放置的皇后是否与之前的皇后冲突;- 如果没有冲突,继续将皇后放置在下一行;- 如果冲突,回溯到上一行,尝试下一列;- 重复上述步骤,直到所有皇后都放置完毕。
(3)代码实现:```pythondef is_valid(board, row, col):for i in range(row):if board[i] == col or abs(board[i] - col) == abs(i - row):return Falsereturn Truedef solve_n_queens(board, row):if row == len(board):return Truefor col in range(len(board)):if is_valid(board, row, col):board[row] = colif solve_n_queens(board, row + 1):return Trueboard[row] = -1return Falsedef print_board(board):for row in board:print(' '.join(['Q' if col == row else '.' for col in range(len(board))]))board = [-1] 8if solve_n_queens(board, 0):print_board(board)2. 实验二:0/1背包问题(1)问题描述:给定一个背包容量为W,n件物品,每件物品的重量为w[i],价值为v[i],求在不超过背包容量的前提下,如何选取物品,使得总价值最大。
算法分析与设计实验报告--回溯法
算法分析与设计实验报告--回溯法实验目的:通过本次实验,掌握回溯法的基本原理和应用,能够设计出回溯法算法解决实际问题。
实验内容:1.回溯法概述回溯法全称“试探回溯法”,又称“逐步退化法”。
它是一种通过不断试图寻找问题的解,直到找到解或者穷尽所有可能的解空间技术。
回溯法的基本思路是从问题的某一个初始状态开始,搜索可行解步骤,一旦发现不满足求解条件的解就回溯到上一步,重新进行搜索,直到找到解或者所有可能的解空间已经搜索完毕。
2.回溯法的基本应用回溯法可用于求解许多 NP 问题,如 0/1 背包问题、八皇后问题、旅行商问题等。
它通常分为两种类型:一种是通过枚举所有可能的解空间来寻找解;另一种则是通过剪枝操作将搜索空间减少到若干种情况,大大减少了搜索时间。
3.回溯法的解题思路(1)问题分析:首先需要对问题进行分析,确定可行解空间和搜索策略;(2)状态表示:将问题的每一种状况表示成一个状态;(3)搜索策略:确定解空间的搜索顺序;(4)搜索过程:通过逐步试探,不断扩大搜索范围,更新当前状态;(5)终止条件:在搜索过程中,如果找到了满足要求的解,或者所有的可行解空间都已搜索完毕,就结束搜索。
4.八皇后问题八皇后问题是指在一个 8x8 的棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不在同一行、同一列或同一对角线上。
通过回溯法可以求解出所有的可能解。
实验过程:回溯法的实现关键在于搜索空间的剪枝,避免搜索无用的解;因此,对于八皇后问题,需要建立一个二维数组来存放棋盘状态,以及一个一维数组来存放每行放置的皇后位置。
从第一行开始搜索,按照列的顺序依次判断当前的空位是否可以放置皇后,如果可以,则在相应的位置标记皇后,并递归到下一行;如果不能,则回溯到上一行,重新搜索。
当搜索到第八行时,获取一组解并返回。
代码实现:```pythondef is_valid(board, row, col):for i in range(row):if board[i] == col or abs(board[i] - col) == abs(i - row):return Falsereturn True实验结果:当 n=4 时,求得的所有可行解如下:```[[1, 3, 0, 2],[2, 0, 3, 1]]```本次实验通过实现回溯法求解八皇后问题,掌握了回溯法的基本原理和应用,并对回溯法的核心思想进行了深入理解。
最大团问题-回溯法ppt课件
下图G中,子集{1,2}是G的大小为2的完全子图。这
个完全子图不是团,因为它被G的更大的完全子图{1,2,
5}包含。{1,2,5}是G的最大团。{1,4,5}和{2,3,5}
也是G的最大团。
1
2
3
4
5
01
问题描述
4
03 算法设计
无向图G的最大团问题可以看作是图G的顶点集V的子集选取问题。因此可 以用子集树表示问题的解空间。设当前扩展节点Z位于解空间树的第i层。在 进入左子树前,必须确认从顶点i到已入选的顶点集中每一个顶点都有边相连。 在进入右子树之前,必须确认还有足够多的可选择顶点使得算法有可能在右 子树中找到更大的团。
8
07 改进
•选择合适的搜索顺序,可以使得上界函数更有效的发挥作用。 例如在搜索之前可以将顶点按度从小到大排序。这在某种意义上 相当于给回溯法加入了启发性。 •定义Si={vi,vi+1,...,vn},依次求出Sn,Sn-1,...,S1的解。从 而得到一个更精确的上界函数,若cn+Si<=max则剪枝。同时注意 到:从Si+1到Si,如果找到一个更大的团,那么vi必然属于找到 的团,此时有Si=Si+1+1,否则Si=Si+1。因此只要max的值被更 新过,就可以确定已经找到最大值,不必再往下搜索了。
1
i=3 cn=2 bestn=0 2
i=4 tn=3
1
i=2 cn=0 bestn=3
2
2
i=3 cn=1 bestn=3
3
4
4
3
3
i=5 cn=2 bestn=0
4
4
0030算法笔记——最大团问题和图的m着色问题
3if (OK)// 进入左子树 3{ 33x[i] = 1; 33cn++; 33Backtrack(i+1); 33x[i] = 0; 33cn--; 3}
if (cn + n - i >= bestn)// 进入右子树 3{ 33x[i] = 0; 33Backtrack(i+1); 3} }
3333 如果U∈V且对任意u,v∈U有(u, v)不属于E,则称U是G的空子图。G的空子图U是G的独立集当且仅当U不包 含在G的更大的空子图中。G的最大独立集是G中所含顶点数最多的独立集。
3333 对于任一无向图G=(V, E),其补图G'=(V', E')定义为:V'=V,且(u, v)∈E'当且仅当(u, v)∈E。 3333 如果U是G的完全子图,则它也是G'的空子图,反之亦然。因此,G的团与G'的独立集之间存在一一对应的 关系。特殊地,U是G的最大团当且仅当U是G'的最大独立集。
回溯法解决8皇后问题实验报告
算法设计与分析实验报告实验名称:用回溯法解决八皇后问题姓名:学号:江苏科技大学一、实验名称:回溯法求解8皇后问题二、学习知识:回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解的空间树。
算法搜索至解的空间树的任一结点时,总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。
如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的系统搜索,逐层向其祖先结点回溯。
否则,进入该子树,继续按深度优先的策略进行搜索。
回溯法在用来求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。
而回溯法在用来求问题的任一解时,只要搜索到问题的一个解就可以结束。
这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法,它适用于解一些组合数较大的问题。
三、问题描述(1)使用回溯法解决八皇后问题。
8皇后问题:在8*8格的棋盘上放置彼此不受攻击的8个皇后。
按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。
8后问题等价于在8*8格的棋盘上放置8个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。
(2)用高级程序设计语言实现四、求解思路Procedure PLACE(k)//如果一个皇后能放在第k行和X(k)列,则返回true,否则返回false。
X是一个全程数组,进入此过程时已置入了k个值。
ABS(r)过程返回r的绝对值//global X(1:k); integer i,k;i←1while i<k doif X(i)=X(k) or ABS(X(i)-X(k))=ABS(i-k) thenreturn (false)end ifi←i+1repeatreturn (true)End PLACEProcedure NQUEENS(n)//此过程使用回溯法求出一个n*n棋盘上放置n个皇后,使其不能互相攻击的所有可能位置//integer k,n,X(1:n)X(1)←0 ; k←1 // k是当前行;X(k)是当前列 //while k>0 do // 对所有的行,执行以下语句 //X(k)←X(k)+1 //移到下一列//while X(k)<=n and Not PLACE(k) do //此处能放这个皇后吗//X(k)←X(k)+1 //不能放则转到下一列//repeatif X(k)<=n then //找到一个位置//if k=n then print (X) //是一个完整的解则打印这个数组// else k←k+1;X(k)←0 //否则转到下一行//end ifelse k←k-1 //回溯//end ifrepeatEnd NQUEENS五、算法实现本实验程序是使用C#编写,算法实现如下:1.queen类—实现8皇后问题的计算,将结果存入数组。
数据结构中的最大团问题与的最大独立集
数据结构中的最大团问题与的最大独立集在数据结构中,最大团问题和最大独立集是两个常见的图论问题,它们在许多实际应用中都具有重要的意义。
本文将介绍这两个问题的定义、性质以及解决方法。
最大团问题是指在一个无向图中寻找一个完全子图,其中的每两个节点都相邻,且节点数目最多。
简单来说,最大团就是一个图中任意点两两相邻的集合,并且这个集合的点数最多。
最大团问题可以用于社交网络中的好友圈推荐、排课问题等。
而最大独立集问题则是在一个无向图中寻找一个节点集合,其中的任意两个节点都不相邻,且节点数目最多。
可以理解为最大独立集是图中任意两点不相邻的集合,且节点数目最多。
最大独立集问题可以用于无线传感器网络的能量优化、任务调度等。
最大团问题和最大独立集问题是互为补问题,即一个图的最大团集合与它的补图的最大独立集合是一一对应的。
因此,解决最大团问题和最大独立集问题可以使用类似的算法思想。
对于最大团问题的解决方法,常用的有回溯法、分支定界法和近似算法等。
其中,回溯法是一种搜索算法,通过逐步构建候选解的方式来寻找最优解。
具体而言,回溯法从一个起始状态开始,逐步向前搜索,当搜索到一个节点不能再添加到团中时,回溯到上一步继续搜索。
不断回溯和搜索,直到找到整个图中最大的团。
分支定界法是一种优化搜索算法,它通过剪枝操作来降低搜索空间的规模,从而提高算法的效率。
分支定界法将问题划分为若干个子问题,通过限定每个子问题的解空间,在搜索过程中剪去一些不必要的分支,从而减少搜索的时间和空间复杂度。
对于最大团问题,分支定界法可以根据团的大小进行限制,从而排除一些不可能成为最大团的子图。
近似算法是一种在有限时间内,通过一些规则或启发式方法,得到最优解的近似解。
对于最大团问题,常用的近似算法有贪心算法和模拟退火算法等。
贪心算法从一个初始解出发,每次添加一个节点到团中,直到不能再添加为止。
虽然贪心算法无法保证得到最优解,但可以在较短时间内得到一个较优的解。
最大团问题
这是一个很典型的NP问题.很长一段时间一直在想如何解决它,直到那天看了一位前人推荐的文档,得到一些启发才顺利的解决了这个困扰我多天的问题.典型描述:给定一个图G,要求G的最大团(团是指G的一个完全子图,该子图不包含在任何其他的完全子图当中。
最大团指其中包含顶点最多的团).该命题可以有很多变种,例如1002,1654的放机器人,实质上都是求最大团的问题,当然,由于问题的特殊性,他们或许还可以用其他更高效的算法来解.毕竟,问题抽象,解法一般后其实现难度和复杂度也会增大.解决该问题的一般算法该是搜索.设其包含顶点a1,a2,a3,a4,a5·····an。
从a1开始搜索,依次搜索所有与其相邻的点······典型的指数时间搜索。
那天看到一篇文章,专门论述了这个问题。
它不是采用我们惯用的从a1开始搜索的方法,而是反了过来,从an开始走,当然,走的时候还是只向前走(a5开始,就只搜a6,a7······),这样做有什么好处呢?实际上类似于动态规划,这样我们每做的一次搜索都可以为后面的搜索所用,而我们先前的搜索方法则基本上每一次搜索都会从头开始去寻找最有解。
并且,我们注意到这末一个结论:如果max【i】表示搜索a1得到的解,则max【i-1】=max【i】+1或者max【i】。
这个结论是很明显的。
如果ai~an的点可能形成的最大完全图含Max【i】个接点,则a(i-1)~an能形成的完全子图最多比前一个多1个顶点。
这些给我们的搜索提供了一个很强的约束条件。
这里提供ZJU1492的解答源代码加以具体说明(TLE 2次,AC一次1.61s):#i nclude<stdio.h>#i nclude<string.h>int joint[50][50];int Size;int MAX;int DP[50];bool find;int reachEnd(int start,int sets[])//返回-1表示邻接顶点集已经为空集,否则返回第一个公共顶点。
最大团问题的回溯法
最大团问题的回溯法一、引言最大团问题是图论中的一个经典问题,其目的是在给定无向图中找到一个最大的完全子图,即该子图中任意两个顶点之间都有边相连。
最大团问题在计算机科学、网络分析等领域具有广泛的应用。
本文将介绍使用回溯法来解决最大团问题的方法。
回溯法是一种基于深度优先搜索的算法,它通过遍历所有可能的解空间来找到问题的解。
在本文中,我们将首先介绍回溯法的基本思想和实现方法,然后详细讨论如何使用回溯法来求解最大团问题。
二、回溯法基本思想和实现方法1. 基本思想回溯法是一种基于深度优先搜索的算法,其基本思想是在搜索过程中不断地试探和撤销选择,直到找到问题的解或者确定无解。
具体来说,回溯法从起始状态开始,每次选择一个可能的扩展状态,并进入下一层搜索;如果该状态不能满足条件,则撤销上一步选择并尝试其他可能性。
2. 实现方法为了实现回溯法,我们需要定义以下几个关键函数:(1)is_valid:判断当前状态是否满足问题的约束条件。
(2)is_complete:判断当前状态是否是问题的解。
(3)backtrack:回溯函数,用于搜索所有可能的解空间。
在实现回溯法时,我们通常使用递归函数来实现回溯过程。
具体来说,backtrack 函数会从起始状态开始搜索所有可能的解空间,并在满足约束条件和找到问题的解时返回结果。
在每一层递归中,backtrack函数会选择一个可能的扩展状态,并检查该状态是否满足约束条件;如果满足,则继续向下搜索;否则撤销上一步选择并尝试其他可能性。
三、使用回溯法求解最大团问题1. 问题描述最大团问题是在给定无向图中找到一个最大的完全子图,即该子图中任意两个顶点之间都有边相连。
具体来说,给定一个无向图G=(V,E),其中 V 是节点集合,E 是边集合。
最大团问题就是要求出 G 的一个最大团 C=(V',E'),其中 V' 是 C 的节点集合,E' 是 C 的边集合。
回溯算法原理和几个常用的算法实例
回溯算法原理和几个常用的算法实例回溯算法是一种通过不断尝试和回退的方式来进行问题求解的算法。
它的基本思想是在过程中,当发现当前的选择并不符合要求时,就进行回退,尝试其他的选择,直到找到符合要求的解或者遍历完所有可能的选择。
回溯算法通常用于问题求解中的和排列组合问题,比如求解八皇后问题、0-1背包问题、数独等。
下面将介绍几个常用的回溯算法实例。
1.八皇后问题:八皇后问题是指在一个8×8的国际象棋棋盘上,放置八个皇后,使得任意两个皇后都不在同一行、同一列或同一斜线上。
可以通过递归的方式依次尝试每一行的位置,并判断当前位置是否满足条件。
如果满足条件,则进入下一行尝试;否则回溯到上一行,并尝试其他的位置,直到找到解或遍历完所有的可能。
2.0-1背包问题:0-1背包问题是指在给定一组物品和一个容量为C的背包,每个物品都有自己的重量和价值,求解在不超过背包容量时,如何选择物品使得背包中物品的总价值最大。
可以通过递归的方式依次考察每个物品,并判断是否选择当前物品放入背包。
如果放入当前物品,则背包容量减小,继续递归考察下一个物品;如果不放入当前物品,则直接递归考察下一个物品。
直到遍历完所有物品或背包容量为0时,返回当前总价值。
3.数独问题:数独是一种通过填充数字的方式使得每一行、每一列和每一个九宫格内的数字都满足一定条件的谜题。
可以通过递归的方式依次尝试填充每一个空格,并判断当前填充是否符合条件。
如果符合条件,则继续递归填充下一个空格;如果不符合条件,则回溯到上一个空格,并尝试其他的数字,直到找到解或遍历完所有的可能。
回溯算法的时间复杂度一般较高,通常为指数级别。
因此,在实际应用中,可以结合剪枝等优化策略来提高算法的效率。
此外,回溯算法也可以通过非递归的方式进行实现,使用栈来存储当前的状态,从而避免递归带来的额外开销。
总之,回溯算法是一种非常有效的问题求解方法,通过不断尝试和回退,可以在复杂的空间中找到符合要求的解。
回溯法实验报告
回溯法实验报告实验04 回溯法班级:0920561 姓名:宋建俭学号:20一、实验目的1.掌握回溯法的基本思想。
2.掌握回溯法中问题的解空间、解向量、显式约束条件、隐式约束条件以及子集树与排列树的递归算法结构等内容。
3.掌握回溯法求解具体问题的方法。
二、实验要求1.认真阅读算法设计教材,了解回溯法思想及方法;2.设计用回溯算法求解装载问题、n后问题、图的m着色问题的java程序三、实验内容1.有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船,其中集装箱i的重量为wi,且∑wi≤C1+C2。
装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这个集装箱装上这2艘轮船。
如果有,找出一种装载方案。
2.在n×n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。
按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。
n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。
3.给定无向连通图G和m种不同的颜色。
用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色。
是否有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色。
这个问题是图的m可着色判定问题。
四、算法原理1、装载问题用回溯法解装载问题时,用子集树表示其解空间是最合适的。
可行性约束可剪去不满足约束条件(w1x1+w2x2+…+wnxn)<=c1的子树。
在子集树的第j+1层结点Z处,用cw记当前的装载重量,即cw=(w1x1+w2x2+…+wjxj),当cw>c1时,以结点Z为根的子树中所有结点都不满足约束条件,因而该子树中的解均为不可行解,故可将该子树剪去。
解装载问题的回溯法中,方法maxLoading返回不超过c的最大子集和,但未给出达到这个最大子集和的相应子集。
算法maxLoading调用递归方法backtrack(1)实现回溯搜索。
Backtrack(i)搜索子集树中第i层子树。
类Loading的数据成员记录子集树结点信息,以减少传给backtrack的参数。
回溯法求解最大团的详细步骤,例子
回溯法求解最大团的详细步骤,例子回溯法是一种用于求解最大团(Maximal Clique)问题的常用方法。
最大团问题是图论中的一个重要问题,其目标是求解出一个图中具有最大顶点数且互相连接的顶点对应于最大团的子集。
在本文中,我将详细介绍回溯法的步骤,并通过一个例子来说明其具体应用。
回溯法是一种基于深度优先搜索的算法,其核心思想是通过遍历图中的所有可能顶点组合,来寻找最大团。
接下来,我们将按照以下步骤来进行回溯法求解最大团的过程:1.确定问题的模型:首先需要明确最大团的定义和图的表示方式。
最大团是一个图的子集,其中的所有顶点两两相邻。
图可以通过邻接矩阵、邻接表或其他方式来表示。
2.确定解的表示方式:最大团可以用一个布尔数组来表示,其中数组中的每个元素对应一个顶点,如果该顶点在最大团中,则对应元素为1,否则为0。
3.确定限制条件:在求解最大团时,要考虑一些限制条件。
最主要的限制条件是图中顶点之间的连接关系。
如果两个顶点之间存在边,则它们必须同时在最大团中。
4.确定递归函数:递归函数是回溯法的核心,通过递归函数来实现遍历所有可能的顶点组合。
递归函数的输入参数通常包括当前已经选择的顶点、当前待选择的顶点、已经选择的顶点个数等。
5.设计递归的终止条件:在编写递归函数时,需要设定递归的终止条件,以结束递归过程。
终止条件通常包括待选择的顶点已经全部遍历完、找到一个最大团等。
6.设计回溯过程:回溯过程是在递归函数中进行的,通过回溯的方式来生成所有可能的顶点组合。
在回溯过程中,需要判断当前的顶点组合是否满足限制条件,如果不满足,则回溯到上一个状态,并尝试其他的选择。
下面,我们通过一个具体的例子来说明回溯法求解最大团的步骤。
假设有如下的图:图1首先,我们可以通过邻接矩阵来表示这个图:图2接下来,我们按照上述步骤开始求解最大团:1.确定问题的模型:最大团是一个图的子集,其中的所有顶点两两相邻。
图可以通过邻接矩阵来表示。
最大团问题
最大团问题(Maximum Clique Problem, MCP)是图论中一个经典的组合优化问题,也是一类NP完全问题,在国际上已有广泛的研究,而国内对MCP问题的研究则还处于起步阶段,因此,研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。
最大团问题又称为最大独立集问题(Maximum Independent Set Problem)。
目前,求解MCP 问题的算法主要分为两类:确定性算法和启发式算法。
确定性算法有回溯法、分支限界法等,启发式算法蚁群算法、顺序贪婪算法、DLS-MC算法和智能搜索算法等。
给定无向图G=(V,E),其中V是非空集合,称为顶点集;E是V中元素构成的无序二元组的集合,称为边集,无向图中的边均是顶点的无序对,无序对常用圆括号“( )”表示。
如果U∈V,且对任意两个顶点u,v∈U有(u,v)∈E,则称U是G的完全子图。
G的完全子图U是G的团当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中。
G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。
如果U∈V且对任意u,v∈U有(u,v)不属于E,则称U是G的空子图。
G的空子图U是G的独立集当且仅当U不包含在G的更大的空子图中。
G的最大独立集是G中所含顶点数最多的独立集。
对于任一无向图G=(V,E),其补图G'=(V',E')定义为:V'=V,且(u,v)∈E'当且仅当(u,v)∉E。
如果U是G的完全子图,则它也是G'的空子图,反之亦然。
因此,G的团与G'的独立集之间存在一一对应的关系。
特殊地,U是G的最大团当且仅当U是G'的最大独立集。
最大团问题Java求解代码,两个包clique和test 第一个包中四个Java文件,第二个包中一个Java主文件。
运行结果将附录---BBClique.java-------------------------------package clique;public class BBClique {/* public int[][] a= {{0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1},{1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0},{0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1},{0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0},{0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,0},{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0},{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0},{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,1},{1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0}};//15点图邻接矩阵*/public int[][] a= {{0,1,0,1,1},{1,0,1,0,1},{0,1,0,0,1},{1,0,0,0,1},{1,1,1,1,0}}; //示例图G的邻接矩阵*//* public int[][] a= {{0,1,1,0,1},{1,0,1,0,0},{1,1,0,1,0},{0,0,1,0,1},{1,0,0,1,0}}; //对比前分布图的邻接矩阵*//* public int[][] a= {{0,1,0,0,1},{1,0,1,0,0},{0,1,0,1,1},{0,0,1,0,1},{1,0,1,1,0}}; //对比后分布图的邻接矩阵*/ int[] bestx=new int[a.length];CMaxHeap heap; //活结点优先队列/**Creates a new instance of BBClique*/public BBClique() {}public int maxClique(){//解最大团问题的优先队列式分支限界法int n=bestx.length;heap = new CMaxHeap();CBBnode enode = null;int i=1;int cn=0;//当前团的顶点数int bestn=0;//最大团顶点数//搜索子集空间树while (i!=n+1){//复杂度N 2^n(O(n)+O(lgn)+O(n)+O(n))=O(n2^n)//非叶子结点//检查顶点i与当前团中其他顶点之间是否有边相连boolean ok = true;CBBnode bnode = enode;for (int j=i-1;j>0;bnode=bnode.parent,j--){//T(n)=O(n) if (bnode.leftChild && a[i-1][j-1]==0){ok = false;break;}}if (ok){//左儿子结点为可行结点if (cn+1>bestn) bestn=cn+1;addLiveNode(cn+n-i+1,cn+1,i+1,enode,true);//T(n)=O(lgn) //heap.printHeap();}if (cn+n-i>=bestn){//右子树可能含最优解addLiveNode(cn+n-i,cn,i+1,enode,false);//heap.printHeap();}//取一下扩展结点//heap.printHeap();CHeapNode node=(CHeapNode)heap.removeMax();//T(n)=O(n) //heap.printHeap();enode=node.liveNode;cn=node.cliqueSize;i=node.level;}//构造当前最优解for (int j=n;j>0;j--){//T(n)=O(n)bestx[j-1]=(enode.leftChild)?1:0;enode=enode.parent;}return bestn;}/***将整数插入到堆中;T(n)=O(lgn)**@param val*/private void addLiveNode(int up,int size,int lev,CBBnode par,boolean ch){//将活结点加入到子集空间树中并插入最大堆中CBBnode b = new CBBnode(par,ch);CHeapNode node = new CHeapNode(b,up,size,lev);this.heap.insert(node);//this.heap.}public void printa(){f or(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println("");for(int j=0;j<a.length;j++)System.out.print(this.a[i][j]+" ");}S ystem.out.println("");}public void printb(){System.out.print("最大团顶点序列为:");f or(int i=0;i<bestx.length;i++){System.out.print(bestx[i]+" ");//System.out.println("");}}}------CBBnode.java-----------------------------------package clique;public class CBBnode {CBBnode parent;boolean leftChild;public CBBnode(CBBnode par,boolean ch) {parent=par;//指向父结点leftChild=ch;//左儿子结点标志}public CBBnode(){}}------CHeapNode.java-----------------------------------package clique;public class CHeapNode{CBBnode liveNode; //活对结点int upperSize; //结点的价植上界int cliqueSize; //团的顶点数int level; //活结点在子集树中所处的层序号//构造方法CHeapNode(CBBnode node,int up,int size,int lev){liveNode=node;upperSize=up;cliqueSize=size;level=lev;//System.out.println("liveNode="+liveNode+"upperSize="+upperSize+" cliqueSize="+cliqueSize+" level="+level); }}------CMaxHeap.java-----------------------------------package clique;/***定义了一个大根的二分堆,以及堆上的一些基本操作和堆排序等等*/public class CMaxHeap{final static int DEFAULT_CAPACITY = 200;// 堆的最大默认存储容量CHeapNode[] array; // 存储堆中的元素的数组int heapSize; // 堆中当前存储的元素的个数,即堆的长度/***默认构造方法,做一些变量初始化工作*/public CMaxHeap() {heapSize = 0;array = new CHeapNode[DEFAULT_CAPACITY + 1];// 第一位不存储元素,其默认值为0}/***利用输入的整数集来构造出一个大根堆MaxHeap**@param input*是一个整型数组*/public CMaxHeap(CHeapNode[] input) {// heapSize=input.length;array = new CHeapNode[DEFAULT_CAPACITY + 1];for (int i = 0; i < input.length; i++) {array[i + 1] = input[i];}HeapSort();}/***将任意输入的整数集构造成堆;时间复杂度为O(n)*/public void buildMaxHeap() {//heapSize = array.length;// this.array=input;/*for (int i = 0; i < input.length; i++) {array[i + 1] = input[i];}*/for (int i = (int)(heapSize / 2); i >= 1; i--) {// System.out.print("heapSize="+heapSize);maxHeapify(i);}/**********test begin*********///System.out.println();/**********test end*********/}/***对当前的堆作调整,以使其满足大根堆的特性;时间复杂度为O(logn)**@param startIndex*堆调整的起始位置*/public void maxHeapify(int startIndex) {int l = startIndex*2;int r = startIndex*2+1;int largest = startIndex;//int largest;//System.out.print("startIndex="+startIndex+"--");if (l <= heapSize){if (array[l].upperSize > array[startIndex].upperSize) largest = l;}/*******************/// else largest=startIndex;if (r <= heapSize && array[r].upperSize >array[largest].upperSize ) {largest = r;}if (largest != startIndex) {exchange(startIndex, largest);maxHeapify(largest);}}private void HeapAdjust(int nStart,int nEnd){C HeapNode Father=array[nStart];//System.out.println("Adajust start="+nStart+"End"+nEnd);for (int j=nStart*2;j<=nEnd;j*=2){if (j<nEnd && (array[j].upperSize<array[j+1].upperSize)) j++;if (Father.upperSize>=array[j].upperSize)break;array[nStart]=array[j];nStart=j;}array[nStart]=Father;}private void HeapSort(){//堆排序int i;CHeapNode tmp;for (i=heapSize/2;i>0;--i)HeapAdjust(i,heapSize); //initail the heapfor (i=heapSize;i>1;i--){tmp=array[1];array[1]=array[i];array[i]=tmp;HeapAdjust(1,i-1);}}/***将整数插入到堆中;T(n)=O(logn)**@param val*/public void insert(CHeapNode val) {// 在堆中加入新的节点,并将其值设为最小的整数//System.out.print("HeapNode Insert : "+val.upperSize);//System.out.print("hello");heapSize++;array[heapSize] = val;buildMaxHeap();//System.out.print("Heap:");//for(int i=1 ;i< heapSize+1; i++)// System.out.print(array[i].upperSize+" ");// System.out.println();}/***由于是大根堆,所以该操作返回堆顶元素;**@return堆中的最大元素*/public double getMaximum() {return array[1].upperSize ;}/***由于是大根堆,所以该操作返回堆顶元素,同时将其它元素前移,T(n)=O(n)**@return堆中的最大元素*/public CHeapNode removeMax(){if (heapSize < 1)throw new NullPointerException("The heap is empty!");CHeapNode max = array[1];for(int i=1;i<=heapSize-1;i++){array[i] = array[i+1];}//array[1] = array[heapSize];//System.out.println("HeapNode Delete : "+max.upperSize);heapSize--;this.maxHeapify(1);return max;}/***@return堆的大小,即堆中元素的个数*/public int getSize() {return heapSize;}public void printHeap(){System.out.println("\n------输出堆:------");for(int i=1;i<=heapSize;i++){System.out.println("\n----第"+i+"个活节点----");System.out.println("livenodeleftchild:"+array[i].liveNode.leftChild+",parent:"+array[i].liveNode.parent);System.out.println("cliqueSize:"+array[i].cliqueSize+",level:"+ar ray[i].level+",upperSize:"+array[i].upperSize);}System.out.println("\n------输出结束------\n");}/***交换堆中两个元素的位置**@param index_1*@param index_2*/private void exchange(int index_1, int index_2) {CHeapNode temp = array[index_1];array[index_1] = array[index_2];array[index_2] = temp;}}------testMCP.java-----------------------------------package test;import clique.BBClique;public class testMCP {/***@param args*/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//int[] bestx=new int[4];BBClique BBC = new BBClique();long start=System.nanoTime();int bestn= BBC.maxClique();long end=System.nanoTime();long s=(end-start)/1000;System.out.println("图的邻接矩阵:");BBC.printa();System.out.println("\n最大团顶点数为:"+bestn);BBC.printb();System.out.println("\n运行时间:"+s+"微秒");}}附录:。
回溯法 ppt课件
回溯法举例:
[旅行商问题] 在这个问题中 ,给出一个n 顶点网络(有向 或无向) ,要求找出一个包含所有n 个顶点的具有最小耗 费的环路 。任何一个包含网络中所有n 个顶点的环路被称 作一个旅行(t o u r )。在旅行商问题中 ,要设法找到一 条最小耗费的旅行。 [分析]图给出了一个四顶点网络 。在这个网络中 ,一些旅
Bound(t) : 返回的值为true时 , 在当前扩展节点处 x[1: t]的取值为时 目标函数越界 , 还需由Backtrack(t+1) 对其相应的子树做进一步搜索 。否则 , 当前扩展节点处 x[1: t]的取值是目标函数越界 ,可剪去相应的子树
for循环作用: 搜索遍当前扩展的所有未搜索过的 子树。
si+1均不满足约束条件,则去掉xi , 回溯到(x 1 , x 2 , … xi-1), 添加尚 未考虑过的xi , 如此反复进行,直到(x1 , x2 , … xk) k n满足所有的 约束条件或证明无解.
E= { (x1 , x2 , … xn), xi si , si为有限集 }称为问题的解空间.
5. 1 回溯法基本思想
穷举法技术建议我们先生成所有的候选解 , 然后找出那个 具有需要特性的元素
1 、 回溯法主要思想是每次只构造解的一个分量 ,然后按照 鲜明的方法来评估这个部分构造解 。如果一个部分构造解可以进一 步构造而不会违反问题的约束 , 我们就接受对下一个分量所作的第 一个合法选择 。如果无法对下一个分量进行合法的选择 , 就不对剩 下的任何分量再做任何选择了 。在这种情况下 ,该算法进行回溯 , 把部分构造解的最后一个分量替换为它的下一个选择。
算法模式 Procedure BACKTRACK (n); {k := l;
第5章 回溯法ppt课件
2x3=2
x3=4 x3=2 x3=3
3
5
x4=4 x4=3
8 x4=4
10 13 15 x4=2 x4=3 x4=2
4
6
9
11 14 16
迷宫问题
演示
5.1 回溯法的算法框架
问题的解空间〔1)
1. 解向量:问题的解用向量表示
(x1, x2, …, xk) 模。 2. 约束条件
子树; 5. (2)限界函数:某个函数表达式或关系式。 6. 不真时,用于剪去得不到最优解的子树。 7. 回溯法:具有限界函数的深度优先搜索方法
回溯法的基本思想
1. 以深度优先方式搜索解空间。 2. 开始时,根结点为活结点,也是当前的扩展结点。 3. 对扩展结点,寻找儿子结点: 4. 如找到新结点,新结点成为活结点并成为扩展
子集树 void backtrack (int t){
if (t>n) output(x); else
for (int i=0;i<=1;i++) { x[t]=i; if (legal(t)) //若合法 backtrack(t+1);
} }
排列树 void backtrack (int t){
if (t>n) output(x); else
1装载问题2批处理作业调度3n后问题401背包问题5最大团问题6图的m着色问题7旅行售货员问题n皇后问题国际象棋中的皇后在横向直向和斜向都能走步和吃子问在nn格的棋盘上如何摆上n个皇后而使她们都不能相互吃掉
第5章 回溯法
上海大学计算机学院
学习要点与要求
• 掌握与理解回溯法的DFS搜索策略与方法
• (1〕掌握递归回溯
回溯法实验报告总结
回溯法实验报告总结
回溯法实验报告总结
引言
回溯法是一种常见的求解问题的算法,它通过不断尝试并回溯来寻找问题的最优解。
本次实验旨在探究回溯法在解决不同类型问题中的应用和效果。
实验一:八皇后问题
八皇后问题是一个经典的回溯法问题,其目标是在一个 8*8 的棋盘上放置 8 个皇后,使得每个皇后都不会互相攻击。
通过实现该问题,我们可以更好地理解回溯法的思想和过程。
实验二:0/1 背包问题
0/1 背包问题是另一个经典的回溯法问题,其目标是在给定一组物品和一个背包容量时,选择哪些物品放入背包中,使得背包中物品价值之和最大。
该问题可以用于优化算法设计和资源分配等领域。
实验三:数独游戏
数独游戏是一种基于逻辑推理和填空的益智游戏,也可以用回溯法来求解。
该游戏需要填写一个 9*9 的数独表格,使得每行、每列和每个
3*3 的小方格内都恰好包含数字 1~9,且不重复。
实验结果
通过对以上三个问题的实验,我们可以得出以下结论:
1. 回溯法在解决八皇后问题、0/1 背包问题和数独游戏等经典问题中具有较好的应用效果。
2. 在实现回溯法时,需要注意剪枝和优化等技巧,以提高算法效率和减少时间复杂度。
3. 回溯法虽然能够求解一些 NP 难问题,但在面对大规模数据和高维空间时往往会遇到困难。
结论
回溯法是一种常见的求解问题的算法,在许多领域中都有着广泛的应用。
通过本次实验,我们更加深入地了解了回溯法的思想和过程,并探究了其在不同类型问题中的应用和效果。
在今后的学习和研究中,我们将继续深入探究回溯法及其相关算法,并在实践中不断提高自己的编程能力。
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算法分析与设计实验报告第七次附加实验
} }
测试结果
当输入图如下时:
当输入图如下时:
1
2
3
4
5 1 2
3
4
5
当输入图如下时:
1 2
3
4
5
附录:
完整代码(回溯法)
//最大团问题回溯法求解
#include<iostream>
using namespace std;
class Clique
{
friend void MaxClique(int **,int *,int );
private:
void Backtrack(int i);
int **a; //图的邻接矩阵
int n; //图的顶点数
int *x; //当前解
int *bestx; //当前最优解
int cn; //当前顶点数
int bestn; //当前最大顶点数
};
void Clique::Backtrack(int i)
{ //计算最大团
if(i>n) //到达叶子节点
{
for(int j=1;j<=n;j++)
bestx[j]=x[j];
bestn=cn;
cout<<"最大团:(";
for(int i=1;i<n;i++)
cout<<bestx[i]<<",";
cout<<bestx[n]<<")"<<endl;
return;
}
//检查当前顶点是否与当前团连接
int ok=1;
for(int j=1;j<i;j++)
if(x[j]&&a[i][j]==0) //i与j不连接,即j在团中,但是i,j不连接
{
ok=0;
break;
}
if(ok) //进入左子树
{
x[i]=1;
cn++;
Backtrack(i+1); //回溯到下一层节点
x[i]=0;
cn--;
}
//通过上界函数判断是否减去右子树,上界函数用于确认还有足够多的可选择顶点使得算法有可能在右子树中找到更大的团
if(cn+n-i>=bestn)
{ //修改一下上界函数的条件,可以得到
x[i]=0; //相同点数时的解
Backtrack(i+1);
}
}
void MaxClique(int **a,int *v,int n)
{ //初始化Y
Clique Y;
Y.x=new int[n+1];
Y.a=a;
Y.n=n;
=0;
Y.bestn=0;
Y.bestx=v;
Y.Backtrack(1);
delete [] Y.x;
cout<<"最大团的顶点数:"<<Y.bestn<<endl;
}
int main()
{
int n;
cout<<"please input number of node:";
cin>>n;
//int a[n+1][n+1]; //由于定义的是int **a,且采用的是二维数组传参,因此
int **a=new int *[n+1]; //两种解决方法,一是给定第二维的大小,二是通过
for(int i=0;i<=n;i++) //动态分配内存,这里采用了动态内存分配解决问题
a[i]=new int[n+1];
for(int i=0;i<n+1;i++)
for(int j=0;j<n+1;j++)
a[i][j]=0;
int edge;
cout<<"please input number of edge:";
cin>>edge;
cout<<"please input edge:"<<endl;
int v,w;
for(int i=0;i<edge;i++)
{
cin>>v>>w;
a[v][w]=1;
a[w][v]=1;
}
int *p=new int[n+1];
MaxClique(a,p,n);
system("pause");
return 0;
}。