第5章-回溯法-习题

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回溯法典型例题

回溯法典型例题

回溯法典型例题一、回溯法是啥呢?哎呀,回溯法就像是在一个迷宫里找路一样。

想象一下,你走进了一个超级复杂的迷宫,有好多岔路口。

回溯法就是当你走到一个岔路口发现不对的时候,就退回来,再试试其他的路。

它就像是你脑袋里的一个小导航,在你走错路的时候提醒你“哎呀,这条路不对,咱得回去重新选”。

比如说,在解决一些组合问题的时候,就像从一堆数字里选出满足某个条件的组合。

如果随便乱选,可能永远也找不到答案。

这时候回溯法就登场啦,它会有条理地去尝试各种可能的组合,一旦发现这个组合不行,就回到上一步,再换一种选法。

这就像是你在玩拼图,发现这块拼图放不进去,就换一块试试。

二、典型例题来喽1. 八皇后问题这可是回溯法里的经典呢。

在一个8×8的棋盘上放8个皇后,要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列或者同一对角线上。

怎么用回溯法解决呢?我们就从第一行开始,试着放一个皇后,然后到第二行再放,但是要保证和前面放的皇后不冲突。

如果到某一行发现没有地方可以放了,那就回到上一行,重新调整上一行皇后的位置,再接着往下放。

这个过程就像是走迷宫的时候,发现前面是死胡同,就退回来换条路走。

2. 数独问题数独大家都玩过吧。

每个小九宫格、每行、每列都要填上 1 - 9这9个数字,而且不能重复。

用回溯法解决的时候,我们就从第一个空格开始,试着填一个数字,然后看这个数字是不是满足规则。

如果不满足,就换一个数字试试。

如果这个空格试遍了所有数字都不行,那就回到上一个空格,重新调整那个空格的数字,再接着往下填。

这就像我们在搭积木,发现这块积木放上去不稳,就换一块试试。

3. 全排列问题比如说给你几个数字,让你求出它们的全排列。

用回溯法的话,我们就从第一个数字开始,固定它,然后对剩下的数字求全排列。

当对剩下数字求全排列的时候,又可以把第二个数字固定,对后面的数字求全排列,这样一层一层下去。

如果发现排列不符合要求,就回溯到上一层,换一种排列方式。

这就像是在给小朋友排队,这个小朋友站这里不合适,就换个位置,然后重新给后面的小朋友排队。

第5章 回溯法

第5章  回溯法
第5章
教学要求

回溯
了解回溯算法的概念与回溯设计要领 掌握应用回溯算法求解桥本分数式、素数环、 数码串珠以及情侣拍照等典型案例
本章重点

理解回溯法 “向前走,碰壁回头”的实现
5.1 回溯概述

1. 回溯的概念
(1) 回溯法(Back track method)有“通用解题法”之美 称,是一种比枚举“聪明”的效率更高的搜索技术。

4. 4皇后问题的回溯举例
如何在4×4的方格棋盘上放置4个皇后,使它们互不攻击:

4皇后问题回溯描述
i=1;a[i]=1; while


(1) { g=1;for(k=i-1;k>=1;k--) if(a[i]=a[k] || abs(a[i]-a[k])=i-k) g=0; // 检测约束条件,不满足则返回 if(g && i==4) printf(a[1:4]); // 输出一个解 if(i<4 && g) {i++;a[i]=1;continue;} while(a[i]==4 && i>1) i--; // 向前回溯 if(a[i]==4 && i==1) break; //退出循环结束探索 else a[i]=a[i]+1; }
(2) 回溯描述 对于一般含参量m,n的搜索问题,输入正整数n,m,(n≥m) i=1;a[i]=<元素初值>; while (1) {for(g=1,k=i-1;k>=1;k--) if( <约束条件1> ) g=0; // 检测约束条件,不满足则返回 if(g && <约束条件2>) printf(a[1:m]); // 输出解 if(i<n && g) {i++;a[i]=<取值点>;continue;} while(a[i]=<回溯点> && i>1) i--; // 向前回溯 if(a[i]==n && i==1) break; // 退出循环,结束 else a[i]=a[i]+1; }

第5章 回溯法2

第5章 回溯法2
1 2 3 4 5 1 2 3
4
5
U是G的最大团当且仅当U是G的最大独立集。 的最大团当且仅当U 的最大独立集。
void Clique::Backtrack(int i) {// 计算最大团 if (i > n) {// 到达叶结点 for (int j = 1; j <= n; j++) bestx[j] = x[j]; bestn = cn; return;} // 检查顶点 i 与当前团的连接 int OK = 1; for (int j = 1; j < i; j++) if (x[j] && a[i][j] == 0) { // i与j不相连 与 不相连 OK = 0; break;} if (OK) {// 进入左子树 x[i] = 1; cn++; Backtrack(i+1); x[i] = 0; cn--;} if (cn + n - i > bestn) {// 进入右子树 x[i] = 0; Backtrack(i+1);} }
n后问题程序源代码 后问题程序源代码
#include<stdlib.h> #include<iostream.h> class Queen { friend int nQueen(int); private: bool Place(int k); void Backtrack(int t); int n;//皇后个数 n;//皇后个数 int *x;//当前解 *x;//当前解 long sum;//当前已找到的可行方案数 sum;//当前已找到的可行方案数 }; bool Queen::Place(int k) { for(int j=1;j<k;j++) if((abs(k-j)==abs(x[j]if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) return false; return true; }

回溯法习题汇总

回溯法习题汇总

回溯法习题汇总1.1 马拦过河卒源程序名knight.???(pas, c, cpp)可执行文件名knight.exe输入文件名knight.in输出文件名knight.out【问题描述】棋盘上A点有一个过河卒,需要走到目标B点。

卒行走的规则:可以向下、或者向右。

同时在棋盘上C点有一个对方的马,该马所在的点和所有跳跃一步可达的点称为对方马的控制点。

因此称之为“马拦过河卒”。

棋盘用坐标表示,A点(0, 0)、B点(n, m)(n, m为不超过15的整数),同样马的位置坐标是需要给出的。

现在要求你计算出卒从A点能够到达B点的路径的条数,假设马的位置是固定不动的,并不是卒走一步马走一步。

【输入】一行四个数据,分别表示B点坐标和马的坐标。

【输出】一个数据,表示所有的路径条数。

【样例】knight.in knight.out6 6 3 3 6【算法分析】从起点开始往下走(只有两个方向可以走),如果某个方向可以走再继续下一步,直到终点,此时计数。

最后输出所有的路径数。

这种方法可以找出所有可能走法,如果要输出这些走法的话这种方法最合适了,但是本题只要求输出总的路径的条数,当棋盘比较大时,本程序执行会超时,此时最好能找出相应的递推公式更合适,详见后面的递推章节。

1.2 出栈序列统计源程序名stack1.???(pas, c, cpp)可执行文件名stack1.exe输入文件名stack1.in输出文件名stack1.out【问题描述】栈是常用的一种数据结构,有n令元素在栈顶端一侧等待进栈,栈顶端另一侧是出栈序列。

你已经知道栈的操作有两·种:push和pop,前者是将一个元素进栈,后者是将栈顶元素弹出。

现在要使用这两种操作,由一个操作序列可以得到一系列的输出序列。

请你编程求出对于给定的n,计算并输出由操作数序列1,2,…,n,经过一系列操作可能得到的输出序列总数。

【输入】一个整数n(1<=n<=15)【输出】一个整数,即可能输出序列的总数目。

第5章-回溯法-习题

第5章-回溯法-习题
9
运动员最佳匹配问题
编程任务:
设计一个算法,对于给定的男女运动员竞赛优势,计算男女运 动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。
数据输入:
第一行有1 个正整数n (1≤n≤20)。接下来的2n 行,每行n 个数。 前n 行是p,后n 行是q。
结果输出: 男女双方竞赛优势的总和的最大值。输入示例:
}
//第lev位
//lev的前k位坐标x[0]~x[k-1] //下标必须大于0 //是相同的
//每隔i个位置
23
5-30 离散01串问题
//判断是否相同
bool same() {
int len = x[0] - x[1];
//计算位置差
for (int i=0; i<len; i++)
//搜索每一位
只有一个下标是变化的
11
运动员最佳匹配问题算法
解空间是一棵排列树 void pref::Backtrack(int t) {
if (t>n) Compute(); else
for (int j=t; j<=n; j++) { swap(r[t], r[j]); Backtrack(t+1); swap(r[t], r[j]);
课程安排
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 周二 P P T T P T T P T T P T T T T P
周四 P
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P
P
P
P
端午
考试 T
1
第5章 回溯法习题课

洛谷 回溯题目

洛谷 回溯题目

回溯法(Backtracking)是一种求解问题的算法思想,它通过尝试所有可能的解,在找到满足问题条件的解或者尝试完所有可能的解之后返回到之前的状态,进而继续尝试其他的可能解。

回溯法通常用递归的方式来实现,它在解决一个问题的过程中,搜索答案的空间树,通过对节点的选择和剪枝,来达到提高算法效率的目的。

洛谷(Luogu)是一个在线的OJ(Online Judge),提供了大量的题目,包括回溯问题的题目。

下面将介绍一些经典的洛谷回溯题目以及一些相关的参考内容。

1.“迷宫问题”:给定一个迷宫,求从起点到终点的路径。

迷宫通常用二维数组表示,其中0表示通路,1表示墙,求解路径可以使用回溯法的思想。

参考内容:《算法竞赛入门经典》第四章。

2.“N皇后问题”:将N个皇后放在一个NxN的棋盘上,使得任意两个皇后不在同一行、同一列或者同一对角线上。

可以使用回溯算法进行求解。

参考内容:《算法竞赛入门经典》第五章。

3.“数字拼图问题”:给定一个数字拼图,拼图由不同的数字组成,每个数字都有一个相应的可达区域,要求将数字拼图还原成正确的形状。

可以使用回溯算法进行求解。

参考内容:《LeetCode解题SQL报告》中的“digital_puzzle”题目。

4.“八皇后问题”:将8个皇后放在一个8x8的棋盘上,使得任意两个皇后不在同一行、同一列或者同一对角线上。

可以使用回溯算法进行求解。

参考内容:《数据结构与算法Python语言描述》第九章。

5.“组合总和”:给定一个无重复元素的数组和一个目标值,找出数组中所有可以使数字和为目标值的组合。

每个数字可以使用多次。

可以使用回溯算法进行求解。

参考内容:《LeetCode题解-组合总和系列》。

以上参考内容只是提供了一些经典的回溯问题以及相关的参考内容,对于想系统了解和学习回溯算法的人来说,可以通过搜索相关的书籍、博客或者教程来深入学习回溯算法的原理和实现。

此外,洛谷上还有许多其他类型的回溯问题可供练习,可以通过搜索洛谷的题目分类或者进行问题搜索来找到更多的回溯问题。

第5章 回溯法(1-例子)

第5章 回溯法(1-例子)

n; // 作业数};
8
} //end Backtrack
旅行售货员问题
9
旅行售货员问题
解空间树 —— 排列树 剪枝函数:当搜索到第i 层,图G中存在从顶点1经i个 顶点到某其他顶点的一条路 径,且x[1:i]的费用和大于当前 已获得的最优值时,剪去该子 树的搜索。 算法效率:
O((n-1)!)*O(n) =O(n!)
cleft -= w[i];
b += p[i];
i++;
} // 装满背包
if (i <= n) b += p[i]/w[i] * cleft;
return b;
4
}
0-1背包问题
例:n=4,c=7,p=[9,10,7,4],w=[3,5,2,1] 解空间树如下:
物品 1 物品 2 物品 3 物品 4
class Flowshop { friend Flow(int**, int, int []);
f+=f2[i];
private:
if (f < bestf) {
void Backtrack(int i);
Swap(x[i], x[j]);
int **M, // 各作业所需的处理时间
Backtrack(i+1);
(2)将剩余的集装箱装上第二艘轮船。
将第一艘轮船尽可能装满等价于选取全体集装箱的一个子集,
使该子集中集装箱重量之和最接近c1。由此可知,装载问题等
价于以下特n殊的0-1背包问题。
max wi xi i 1
用回溯法设计解装载问题的O(2n)计
n
s.t. wi xi c1
算时间算法。

《算法分析与设计》(李春葆版)课后选择题答案与解析

《算法分析与设计》(李春葆版)课后选择题答案与解析

《算法及其分析》课后选择题答案及详解第1 章——概论1.下列关于算法的说法中正确的有()。

Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果A.1个B.2个C.3个D.4个2.T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是()。

A.T(n)=T(n-1)+1,T(1)=1B.T(n)=2nC.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1D.T(n)=3nlog2n答案解析:1.答:由于算法具有有穷性、确定性和输出性,因而Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ正确,而解决某一类问题的算法不一定是唯一的。

答案为C。

2.答:选项A的时间复杂度为O(n)。

选项B的时间复杂度为O(n)。

选项C 的时间复杂度为O(log2n)。

选项D的时间复杂度为O(nlog2n)。

答案为C。

第3 章─分治法1.分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题,分别解决子问题,最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。

这要求原问题和子问题()。

A.问题规模相同,问题性质相同B.问题规模相同,问题性质不同C.问题规模不同,问题性质相同D.问题规模不同,问题性质不同2.在寻找n个元素中第k小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

A.随机选择一个元素作为划分基准B.取子序列的第一个元素作为划分基准C.用中位数的中位数方法寻找划分基准D.以上皆可行。

但不同方法,算法复杂度上界可能不同3.对于下列二分查找算法,以下正确的是()。

A.intbinarySearch(inta[],intn,int x){intlow=0,high=n-1;while(low<=high){intmid=(low+high)/2;if(x==a[mid])returnmid;if(x>a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}return –1;}B.intbinarySearch(inta[],intn,int x) { intlow=0,high=n-1;while(low+1!=high){intmid=(low+high)/2;if(x>=a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}C.intbinarySearch(inta[],intn,intx) { intlow=0,high=n-1;while(low<high-1){intmid=(low+high)/2;if(x<a[mid])high=mid;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}D.intbinarySearch(inta[],intn,int x) {if(n>0&&x>=a[0]){intlow= 0,high=n-1;while(low<high){intmid=(low+high+1)/2;if(x<a[mid])high=mid-1;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;}return –1;}答案解析:1.答:C。

第5章 回溯法(1-例子)

第5章 回溯法(1-例子)

{ if ((count>half)||(t*(t-1)/2-count>half)) return; if (t>n) sum++;
-++-+ -
else for (int i=0;i<2;i++) { p[1][t]=i;
-+
count+=i;
for (int j=2;j<=t;j++) { p[j][t-j+1]=p[j-1][t-j+1]^p[j-1][t-j+2]; count+=p[j][t-j+1];
对n=4, 四后问题的两个布局
无效布局
有效布局
14
对n=5, 五后问题
……
15
对n=8, 八后问题有92个解之多
1
Q
2
Q
3
Q
4
Q
5
Q
6Q
7
Q
8
Q
1 2345678
1
Q
2
Q
3
Q
4
Q
5
Q
6
Q
7Q
8
Q
1 2345678
16
四后问题的解空间
每行只能放置一个皇后,因此用xi表示第i行皇后 放置在xi列。
void Queen::Backtrack(int t)
{
if (t>n) sum++;
else
for (int i=1;i<=n;i++) {
x[t]=i;
if (Place(t)) Backtrack(t+1);

第5章 搜索与回溯算法(C 版)

第5章  搜索与回溯算法(C  版)

【参考程序】
#include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> using namespace std; int a[10001]={1},n,total; int search(int,int); int print(int); int main() {
int print();
//输出方案
int main() {
cout<<"input n,r:"; cin>>n>>r; search(1); cout<<"number="<<num<<endl; }
//输出方案总数
int search(int k) {
int i; for (i=1;i<=n;i++) if (!b[i])
(r<n),试列出所有的排列。
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
int num=0,a[10001]={0},n,r;
bool b[10001]={0};
int search(int);
//回溯过程
{
for (int j=0;j<=3;j++)
//往4个方向跳
if (a[i-1][1]+x[j]>=0&&a[i-1][1]+x[j]<=4
&&a[i-1][2]+y[j]>=0&&a[i-1][2]+y[j]<=8)//判断马不越界

回溯法作业

回溯法作业

回溯法作业答案1. 旅行商问题(作业实验)设有n个城市,城市之间道路的长度均大于或等于0,还可能是∞(对应城市之间无交通线路)。

一个旅行商从某个城市出发,要经过每个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,问他如何走才能使他走的路线最短?分析:旅行商问题对应的解的元组为n元组,其中假设第一个城市为1,则n元组中未确定的为剩下n-1个城市,元组为(1,x2,…,x n),每个x i的取值为{2,…,n};约束条件为已经经过的城市不能再走,最后回到出发城市。

算法:INPUT: n个城市分别为{1,2,…n},城市之间路径长度的矩阵d[i][j] 。

OUTPUT: 从城市1出发的最短巡回旅行路线及长度。

1. for k =1 to n2. c[k] =13. end for4. k =2,L=0,MinL=∞5. while k≥26. while c[k]≤n-17. c[k] =c[k]+18. L=L+d[c[k-1]][c[k]]9. if c为合法的thenMinL=min{MinL,L}, p[]=c[]10. else if c是部分解then11. if L>=MinL then continue12. else k =k+113. endif14. endif15. end while16. L=L-d[c[k-1]][c[k]]17. c[k] =118. k =k-119. end while20. output MinL, p[]2. 邮票问题(作业实验选做)设有已知面额的邮票m种(假设一定有面值为1的邮票;如果没有,连续值就从最小面额的邮票面额值开始),每种有n张,问用总数不超过n张的邮票进行组合,能组合的邮票面额中可以连续的面额数最多有多少?例如:n=4 m=3v1=1 v2=2 v3=4最后的解为14。

分析:第一种思路:邮票问题是从m种邮票中选择n张邮票,求所有可能取得的面额,最后在确定最大连续面额的值。

计算机算法设计与分析第5章 回溯算法PPT课件

计算机算法设计与分析第5章 回溯算法PPT课件
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)。
22.09.2020
15
5.1.1 问题的解空间
为了用回溯法求解一个具有n个输入的问题,一 般情况下,将其可能解表示为满足某个约束条 件的等长向量X=(x1, x2, …, xn),其中分量xi (1≤i≤n) 的取值范围是某个有限集合Si={ai1, ai2, …, airi}, 所有可能的解向量构成了问题的解空间。
22.09.2020
2
提纲
一、回溯法的算法框架 二、装载问题 三、n后问题 四、0-1背包问题 五、最大团问题 六、图的m着色问题 七、旅行售货员问题
22.09.2020
3
提纲
一、回溯法的算法框架 二、装载问题 三、n后问题 四、0-1背包问题 五、最大团问题 六、图的m着色问题 七、旅行售货员问题
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2 旅行售货员问题
问题描述:某售货员 要到若干城市去推销 商品,一直各城市之 间的路程,他要选定 一条从驻地出发,经 过每个城市一遍,最 后回到住地的路线, 使总的路程最短。
(a) 二维搜索空间无解
(b) 三维搜索空间的解
错误的解空间将不能搜索到正确答案!
22.09.2020
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5.1.1 问题的解空间
对于任何一个问题,可能解的表示方式和它相应的 解释隐含了解空间及其大小。
例如,对于有n个物品的0/1背包问题,其可能解的 表示方式可以有以下两种:
(1)可能解由一个不等长向量组成,当物品i(1≤i≤n)装入 背包时,解向量中包含分量i,否则,解向量中不包含分 量i,当n=3时,其解空间是:
计算机算法设计与分析
Design and Analysis of Computer Algorithms

回溯法练习题

回溯法练习题
所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
注意: main函数需要返回0
注意:只使用ANSI C/ANSI C++标准,不要调用依赖于编译环境或操作系统的特殊函数。
注意:所有依赖的函数必须明确地在源文件中#include <xxx>,不能通过工程设置而省略常用头文件。
提交时,注意选择所期望的编译器类型。
a[k]++;
if(a[k] < 30 && k == n-1)
{
s = 0;
for(i = 0;i < n;i++)
s = s + 1 / a[i];
if(s < 1.000001 && s > 0.999999)//满足条件就输出
{
for(i = 0;i < n;i++)
cout<<"1"<<"/"<<a[i]<<" ";
/*
形如:1/a的分数称为单位分数。
可以把1分解为若干个互不相同的单位分数之和。
例如:
1 = 1/2 + 1/3 + 1/9 + 1/18
1 = 1/2 + 1/3 + 1/10 + 1/15
1 = 1/3 + 1/5 + 1/7 + 1/9 + 1/11 + 1/15 + 1/35 + 1/45 + 1/231
1/2 1/4 1/9 1/12 1/18
1/2 1/4 1/10 1/12 1/15

第5章 回溯法

第5章 回溯法
◎四川师范大学 计算机科学学院 刘芳 27
算法设计与分析<<回溯法
小结
回溯法解题的特征
在深度优先搜索过程中动态产生问题的解空间。 几个术语
扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点 活结点:一个自身已生成但其儿子还没有全部生成的
结点称做活结点 死结点:一个所有儿子已经产生的结点称做死结点。
有限集, 设已有满足约束条件的部分解(x1, x2,… xi)添 加xi+1 si+1,
若(x1, x2,… xi xi+1)满足约束条件, 则继续添加xi+2 ; 若所有可能的xi+1 si+1均不满足约束条件,则去掉xi ,
回溯到(x1, x2,… xi-1), 添加尚未考虑过的xi;
回溯法 分支限界法
◎四川师范大学 计算机科学学院 刘芳 3
算法设计与分析<<回溯法
问题的解空间
问题的解向量:
问题的解可以表示成一个n元式(x1, x2,… xn)的形式。
问题的解空间
E={(x1, x2,… xn)| xi si , si为有限集 }称为问题的解空

约束条件
分析:
可能解由一个等长向量(x1, x2, …, xn)组成, 其中 如:
xi=1(1≤i≤n)表示物品i装入背包 xi=0(1≤i≤n)表示物品i没有装入背包 当n=3时,其解空间是:
{ (0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1) }
骤,而每一个步骤都有若干种可能的分支,为了完成 这一过程,又必须遵守一些规则,

第5章 回溯法

第5章 回溯法
30 A 5 6 B
4
C 20 D
10
求赋权图G 的具有最小 权 的 Hamilton圈
B
C D B
C
D B
D
C
D
C
D
B
C
B
A
5
5.1回溯法的算法框架—基本思想
例2.定和子集问题:
已知一个正实数的集合 A={w1,w2,……wn},和正实数M.试求A的所有子集S,使得S中 的数之和等于M。 这个问题的解可以表示成0/1数组{x1,x2,……xn},依据w1是 否属于S,x1分别取值1或0。故解空间中共有2n个元素。它的树 1 结构是一棵完全二叉树。
7
5.1回溯法的算法框架—基本思想
从例3来看,解空间的确定与我们对问题的描述有关。 如何组织解空间的结构会直接影响对问题的求解效率。这是 因为回溯方法的基本思想是通过搜索解空间来找到问题的可 行解以至最优解。 当所给的问题是从n个元素的集合S中找出满足某种性质 的子集时,相应的解空间树称为子集合树。此时,解空间有 2n 个元素,遍历子集树的任何算法均需Ω(2n)的计算时间。 如例2。 当所给的问题是确定n个元素的满足某种性质的排列时, 相应的解空间树称为排列树,此时,解空间有n!个元素。遍 历排列树的任何算法均需Ω(n!)计算时间,如例1和例3。本 章只讨论具有上两类解空间树的求解问题。
11
5.1回溯法的算法框架—递归回溯
回溯法对解空间作深度优先搜索,因此,在一般情况下 用递归方法实现回溯法。 void backtrack (int t) { if (t>n) output(x); else for (int i=f(n,t); i<=g(n,t);i++) { x[t]=h(i); if (constraint(t) && bound(t)) backtrack(t+1); } } f(n,t)和g(n,t)分别表示在当前扩展结点处未搜索过子 树的起始编号与终止编号,h(i)表示当前扩展结点处x[t]的 第i个可选值。

回溯法 ppt课件

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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

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

第5章 回溯法_作业

第5章 回溯法_作业

۩ ۩ ۩ ۩ ۩ ۩ 非可行解!
B 2
C 4 3 × × 1 D E 3 F 5 F
对3号皇后位置的选择
对4号皇后位置的选择 对5号皇后位置的选择
课后练习


练习2:教材 算法实现题5-1 子集和问题。
已知集合S = { 2,2,6,5,4 },c=10。求所有可能 子集。要求:
1. 给出该问题的形式化描述。 2. 利用回溯法深度搜索解空间树,利用剪枝函 数求其所有解,要求画出其实际生成的解空 间树(即要标出被剪枝的部分)。
• 形式化描述:对于给定的正整数集合S = { x1, x2, …, xn }和正整数c,求向量P = ( p1, p2, …, pn ),其中pi ∈ { 0, 1 },使得∑x∈S1,p∈P xi×pi = c (约束条件)。
已知集合S = { 2,2,6,5,4 },c=10。求所有可能子集。
6皇后问题
6皇后问题形式化描述: • Si = { 0, 1, 2, 3, 4, 5 },0≤i<5,且xi≠xj(0≤i,j<5 ,i≠j)。 • 相应的隐式约束为:对任意0≤i,j<5 ,当i≠j时,|i-j|≠|xi-xj| 。 • 与此相对应的解空间大小为6!。
• 回溯法:为了避免生成那些不可能产生最佳解的 问题状态,要不断地利用限界函数(隐式约束) 来处死那些实际上不可能产生所需解的活结点, 以减少问题的计算量。具有限界函数的深度优先 生成法称为回溯法。
子集和问题
• 问题描述:子集和问题的一个实例为< S, t >。其 中,S = { x1, x2, …, xn }是一个正整数的集合,c是 一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子 集S1,使得∑x∈S1x = c。 • 形式化描述:对于给定的正整数集合S = { x1, x2, …, xn }和正整数c,求向量P = { p1, p2, …, pn }, 其中pi ∈ { 0, 1 },使得∑x∈S1,p∈P xi×pi = c。
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if (temp>best) {
//是更好的值?
best = temp;
for (int i=1; i<=n; i++) //构造最优解
bestr[i] = r[i];
}
}
13
运动员最佳匹配问题算法
14
运动员最佳匹配问题算法
main()中的前半部分:
15
5-17 最佳调度问题
假设有n 个任务由k 个可并行工作的机器完成。完成 任务i 需要的时间为ti。试设计一个算法找出完成这n 个任务的最佳调度,使得完成全部任务的时间最早。 编程任务: 对任意给定的整数n 和k,以及完成任务i 需要的时间 为ti,i=1~n 。编程计算完成这n个任务的最佳调度。
}
for (int i=0; i<k; i++) {
//对每台机器回溯
len[i] += t[dep];
//安排任务dep(左子树)
if (len[i]<best) search(dep+1);
len[i] -= t[dep];
//右子树
}
}
19
最佳调度问题算法
计算完成任务的时间
int comp() {
cw -= w[i];
//准备进入右子树
}
if (cw+r>bestw) {//上界函数
x[i] = 0;
//右子树
if (backtrack(i+1)) return true;
}
r += w[i];
//右子树无最优解
return false;
}
8
5-4 运动员最佳匹配问题
问题描述: 羽毛球队有男女运动员各n 人。
程计算S 的一个子集S1,使得
xc
xs1
5
子集和问题
数据输入: 第1行有2个正整数n和c,n表示S的大小,c是子集 和的目标值。接下来的1 行中,有n个正整数,表示 集合S 中的元素。 结果输出: 输出子集和问题的解。当问题无解时,输出“No solution! ”。 输入示例 5 10 22654 输出示例 226
只有一个下标是变化的
11
运动员最佳匹配问题算法
解空间是一棵排列树 void pref::Backtrack(int t) {
if (t>n) Compute(); else
for (int j=t; j<=n; j++) { swap(r[t], r[j]); Backtrack(t+1); swap(r[t], r[j]);
3
10 2 3
p 234
345
222
q
353
451
输出示例: 52
10
运动员最佳匹配问题
结果输出: 男女双方竞赛优势的总和的最大值。
样例分析
输出示例: 52
输入示例:
3
10 2 3 p 234
345
222
q
353
451
1 23
r1 3 2
10*2+4*5+4*3=52
for (int i=1,temp=0;i<=n;i++) temp += p[i][r[i]]*q[r[i]][i];
编程任务:
对于给定的正整数n 和k,计算(n,k)01 串的个数。
数据输入:
第一行有2 个正整数n 和k,1≤k,n≤40。
结果输出:
(n,k)01 串的个数。
输入示例
23
33→ 6
输出示例 4
4 3 → 10
5 3 → 16
21
5-30 离散01串问题
具有对称性,只要考察首字符为0的情况,将找到的符 合条件的0-1串的个数加倍。
int n, k; int tot; short *bstr; int *x;
bool bstrok(int lev); bool same();
25
6
子集和问题算法
类似于装载问题 bool Subsum::backtrack(int i) {
if (i>n) { for (int j=1; j<=n; j++) bestx[j] = x[j]; bestw = cw; if (bestw==c) return true; else return false;
9
运动员最佳匹配问题
编程任务:
设计一个算法,对于给定的男女运动员竞赛优势,计算男女运 动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。
数据输入:
第一行有1 个正整数n (1≤n≤20)。接下来的2n 行,每行n 个数。 前n 行是p,后n 行是q。
结果输出: 男女双方竞赛优势的总和的最大值。输入示例:
课程安排
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 周二 P P T T P T T P T T P T T T T P
周四 P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
端午
考试 T
1
第5章 回溯法习题课
第5章 回溯法习题
1. 子集和问题 2. 运动员最佳匹配问题 3. 最佳调度问题 4. 离散01串问题
}
//第lev位
//lev的前k位坐标x[0]~x[k-1] //下标必须大于0 //是相同的
//每隔i个位置
23
5-30 离散01串问题
//判断是否相同
bool same() {
int len = x[0] - x[1];
//计算位置差
for (int i=0; i<len; i++)
//搜索每一位
for (int j=1; j<k; j++)
//每次搜索k位
if (bstr[x[j]+i]!=bstr[x[j-1]+i]) //相邻位
return false;
//只要有一个不相同即可
return true;
//相同
}
24
5-30 离散01串问题
文件头: #include <iostream> using namespace std;
最长处理时间作业优先, 机器空闲时间最长优先安排
18
最佳调度问题算法
void search(int dep) {
//初值为1
if (dep==n) {
//形成一种调度方案
int temp = comp();
//计算完成任务的时间
if (tmp<best) best = tmp; //更新最优解
return;
int tmp = 0;
//在k台机器中查找最大值
for (int i=0; i<k; i++)
if (len[i]>tmp) tmp = len[i];
return tmp;
}
20
5-30 离散01串问题
(n,k)01 串定义为:长度为n 的01 串,其中不含k 个连 续的相同子串。对于给定的正整数n 和k,计算(n,k)01 串的个数。
} }
//从1开始回溯 //构成1次全排列
//从结点t到叶结点 //将结点j作为当前结点
//将结点还回去
12
运动员最佳匹配问题算法
void pref::Compute(void) {
//计算当前排列的竞赛优势
for (int i=1,temp=0;i<=n;i++) //按题目要求计算
temp += p[i][r[i]]*q[r[i]][i];
void backtrack(int lev) {
//lev从2开始
if (lev>n) {
//一种情况构造完毕
tot += 2;
//个数加倍
return ;
}
for (int i=0; i<2; i++) {
bstr[lev] = i;
//满足条件就回溯
// 0,1
if ( bstrok(lev) ) backtrack(lev+1);
给定2 个n×n 矩阵P 和Q。P[i][j] 是男运动员i 和 女运动员j 配对组成混合双打的男运动员竞赛优势; Q[i][j] 是女运动员i 和男运动员j 配合的女运动员竞 赛优势。 由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j] 不一定等于Q[j][i] 。 男运动员i 和女运动员j 配对组成混合双打的男女双 方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i] 。 设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各 组男女双方竞赛优势的总和达到最大。
4
5-1 子集和问题
子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中,S={ x1,x2,…,xn}
是一个正整数的集合,c是一个正整数。
子集和问题判定是否存在S 的一个子集S1,使得 x c
xs1
试设计一个解子集和问题的回溯法。

编程任务:
对于给定的正整数的集合S={ x1,x2,…,xn}和正整数c,编
}
}
22
5-30 离散01串问题
bool bstrok(int lev) { for (int i=0; i<k; i++) x[i] = lev-i; while (x[k-1]>0) { if (same()) return false; for (int i=0; i<k; i++) x[i] -= i+1; } return true;
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