回溯法(马周游问题)——实验报告
回溯法(马周游问题)——实验报告

华南师范大学本科生实验报告姓名_黎国庄_学号20062101247院系_计算机学院专业_计算机科学与技术年级2006级班级_2班_小组实验任务分工_独立完成实验时间2008 年_6_月 3 _日实验名称回溯法的应用指导老师及职称陈卫东老师华南师范大学教务处编印实验课程:算法分析与设计实验名称:回溯法的应用(综设型实验)第一部分实验内容1.实验目标(1)熟悉使用回溯法求解问题的基本思路。
(2)掌握回溯算法的程序实现方法。
(3)理解回溯算法的特点。
2. 实验任务(1)从所给定的题目中选择一题,使用回溯法求解之。
(2)用文字来描述你的算法思路,包括解空间、限界函数、算法主要步骤等。
(3)在Windows环境下使用C/C++语言编程实现算法。
(4)记录运行结果,包括输入数据,问题解答及运行时间。
(5)分析算法最坏情况下时间复杂度和空间复杂度。
(6)谈谈实验后的感想,包括关于该问题或类似问题的求解算法的建议。
3. 实验设备及环境PC;C/C++等编程语言。
4. 实验主要步骤(1)根据实验目标,明确实验的具体任务;(2)设计求解问题的回溯算法,并编写程序实现算法;(3)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果;(4)分析算法时空性能;(5)实验后的心得体会。
第二部分问题及算法1.问题描述给出一个8×8的棋盘,一个放在棋盘某个位置上的马(规定马的走法为走“日”)是否可以恰好访问每个方格一次,并回到起始位置上?2. 回溯法的一般思路对于马所在其中一格时,它可以走的位置有以下8种情况:⑧①⑦②马⑥③⑤④所以对于每一个马所在的格子里,马可以走对应的8个方向。
用满8叉树,每一个子树对应马可跳的方向当要走下一子树(跳下一格)时,该子树可走(还没有走过并且在棋盘里边),即沿该方向走下去,当不可以走,即回溯到上一步,选择另一方向往下走;当该子树的8个子棋都遍历完了(即8个方向都走过了),则回溯到它父亲那里。
重复一直做下去,到棋盘每个格子都走过一遍,而且回到出发点或者找不到路径即结束。
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。
回朔法实验报告

一、实验目的1. 理解回溯法的基本原理和适用场景。
2. 掌握回溯法在解决实际问题中的应用。
3. 通过实验,提高编程能力和算法设计能力。
二、实验背景回溯法是一种在计算机科学中广泛应用的算法设计方法。
它通过尝试所有可能的解,在满足约束条件的前提下,逐步排除不满足条件的解,从而找到问题的最优解。
回溯法适用于解决组合优化问题,如0-1背包问题、迷宫问题、图的着色问题等。
三、实验内容本次实验以0-1背包问题为例,采用回溯法进行求解。
1. 实验环境:Windows操作系统,Python 3.7以上版本。
2. 实验工具:Python编程语言。
3. 实验步骤:(1)定义背包容量和物品重量、价值列表。
(2)定义回溯法函数,用于遍历所有可能的解。
(3)在回溯法函数中,判断当前解是否满足背包容量约束。
(4)若满足约束,则计算当前解的价值,并更新最大价值。
(5)若不满足约束,则回溯至前一步,尝试下一个解。
(6)输出最优解及其价值。
四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验中,背包容量为10,物品重量和价值列表如下:```物品编号重量价值1 2 62 3 43 4 54 5 75 6 8```通过回溯法求解,得到最优解为:选择物品1、3、4,总价值为22。
2. 实验分析(1)回溯法能够有效地解决0-1背包问题,通过遍历所有可能的解,找到最优解。
(2)实验结果表明,回溯法在解决组合优化问题时具有较高的效率。
(3)在实验过程中,需要合理设计回溯法函数,以提高算法的效率。
五、实验总结通过本次实验,我们了解了回溯法的基本原理和适用场景,掌握了回溯法在解决实际问题中的应用。
在实验过程中,我们提高了编程能力和算法设计能力,为今后解决类似问题奠定了基础。
在今后的学习和工作中,我们将继续深入研究回溯法及其应用,以期为解决实际问题提供更多思路和方法。
算法设计与分析:回溯法-实验报告

应用数学学院信息安全专业班学号姓名实验题目回溯算法实验评分表指导教师评分标准序号评分项目评分标准满分打分1 完成度按要求独立完成实验准备、程序调试、实验报告撰写。
202 实验内容(1)完成功能需求分析、存储结构设计;(2)程序功能完善、可正常运行;(3)测试数据正确,分析正确,结论正确。
303 实验报告内容齐全,符合要求,文理通顺,排版美观。
404 总结对实验过程遇到的问题能初步独立分析,解决后能总结问题原因及解决方法,有心得体会。
10实验报告一、实验目的与要求1、理解回溯算法的基本思想;2、掌握回溯算法求解问题的基本步骤;3、了解回溯算法效率的分析方法。
二、实验内容【实验内容】最小重量机器设计问题:设某一个机器有n个部件组成,每个部件都可以m个不同供应商处购买,假设已知表示从j个供应商购买第i个部件的重量,表示从j个供应商购买第i个部件的价格,试用回溯法求出一个或多个总价格不超过c且重量最小的机器部件购买方案。
【回溯法解题步骤】1、确定该问题的解向量及解空间树;2、对解空间树进行深度优先搜索;3、再根据约束条件(总价格不能超过c)和目标函数(机器重量最小)在搜索过程中剪去多余的分支。
4、达到叶结点时记录下当前最优解。
5、实验数据n,m,]][[jiw,]][[ji c的值由自己假设。
三、算法思想和实现【实现代码】【实验数据】假设机器有3个部件,每个部件可由3个供应商提供(n=3,m=3)。
总价不超过7(c<=7)。
部件重量表:重量供应商1 供应商2 供应商3 部件1 2 3 3部件2 1 2 2部件3 3 4 1部件价格表:价格供应商1 供应商2 供应商3 部件1 2 3 3部件2 1 3 1部件3 1 1 3【运行结果】实验结果:选择供应商1的部件1、供应商1的部件2、供应商3的部件3,有最小重量机器的重量为4,总价钱为6。
四、问题与讨论影响回溯法效率的因素有哪些?答:影响回溯法效率的因素主要有以下这五点:1、产生x[k]的时间;2、满足显约束得x[k]值的个数;3、计算约束函数constraint的时间;4、计算上界函数bound的时间;5、满足约束函数和上界函数约束的所有x[k]的个数。
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。
回溯与分支限界算法设计

算法设计与分析实验报告1.骑士游历问题(采用回溯法):在国际象棋的棋盘(8行×8列)上放置一个马,按照“马走日字”的规则,马要遍历棋盘,即到达棋盘上的每一格,并且每格只到达一次。
若给定起始位置(x0,y0),编程探索出一条路径,沿着这条路径马能遍历棋盘上的所有单元格。
2. 行列变换问题(采用分支限界法):给定两个m n方格阵列组成的图形A和图形B,每个方格的颜色为黑色或白色,如下图所示。
行列变换问题的每一步变换可以交换任意2行或2列方格的颜色,或者将某行或某列颠倒。
上述每次变换算作一步。
试设计一个算法,计算最少需要多少步,才能将图形A变换为图形B。
图形A图形B}}实例:2. 行列变换问题的程序:package ;import graph{static int sour, dest;//sour是图形的初始整数,dest是图形的目的整数static int ans[]=new int[1<<16];//静态变量(即全局变量),用于存放图形变换的路径int m=4,n=4,x;int row[]=new int[4];int col[]=new int[4];void setx(int x){=x;}int getx(){return ;}x/=2;}}}public static void output(int N){if(N=={outb(N);return;}output[N]);//[N]存放着从初始值到目的值的遍历路径outb(N);}}实例:实验成绩:指导教师:年月日精心搜集整理,。
算法分析-马的hamilton周游路线问题-实验报告

把棋盘一分为四,分至最小的(边长大于等于6的)棋盘,调用搜索函数,然后把四个小棋盘合在一起,不断返回直至整个棋盘重新完整。
关键代码
bool DFS(const int& s_n,const int& s_m,const int& x,const int& y,const int& sum){
if(judgey(s_x+midn-2,i,Map[s_x+midn-2][i].first,Map[s_x+midn-2][i].second,midn,midmm)) {ans++;break;}
}
}
测试结果
实验心得
马的hamilton周游路线问题,是一道很复杂的题目,运用到了图的数据结构,使用深度优先搜索来搜索马的路径。还要使用分治把棋盘分为小棋盘。
//如果找到了正确的路径就true,没有就继续弹出下一个点 ,
while(!q.empty()){
int nx=q.top().x,ny=q.top().y;
q.pop();
fa[nx][ny]=p; // 把p存入fa【】【】
if(DFS(s_n,s_m,nx,ny,sum+1))
return true;
//若此棋盘已经被记录,直接复制不需要重新DFS
if(!seted[s_n][s_m]){
memset(seted,0,sizeof(seted));
memset(vis,0,sizeof(vis));
DFS(s_n,s_m,s_n/2,s_m/2,1);
seted[s_n][s_m]=1;
}
copy(s_x,s_y,s_n,s_m);
《算法设计与分析》课程实验报告 (回溯法(二))

《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:10实验项目名称:实验十一回溯法(二)一、实验题目1.图的着色问题问题描述: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。
如果有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色,则称这个图是m可着色的。
图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色,找出所有不同的着色法。
2.旅行商问题问题描述:给出一个n个顶点的带权无向图,请寻找一条从顶点1出发,遍历其余顶点一次且仅一次、最后回到顶点1的最小成本的回路——即最短Hamilton回路。
3.拔河比赛问题描述:某公司的野餐会上将举行一次拔河比赛。
他们想把参与者们尽可能分为实力相当的两支队伍。
每个人都必须在其中一只队伍里,两队的人数差距不能超过一人,且两队的队员总体重应该尽量接近。
4.批处理作业调度问题描述:给定n个作业的集合J=(J1,J2, .. Jn)。
每个作业J都有两项任务分别在两台机器上完成。
每个作业必须先由机器1处理,再由机器2处理。
作业i需要机器j的处理时间为tji(i=1,2, ..n; j=1,2)。
对于一个确定的作业调度,设Fji是作业i在机器j上完成处理的时间,则所有作业在机器2上完成处理的时间和,称为该作业调度的完成时间和。
批处理作业调度问题要求,对于给定的n个作业,制定最佳作业调度方案,使其完成时间和达到最小。
二、实验目的(1)通过练习,理解回溯法求解问题的解状态空间树与程序表达的对应关系,熟练掌握排列树、子集树的代码实现。
(2)通过练习,体会减少搜索解空间中节点的方法,体会解的状态空间树的组织及上界函数的选取对搜索的影响。
(3)通过练习,深入理解具体问题中提高回溯算法效率的方法。
(4)(选做题):在掌握回溯法的基本框架后,重点体会具体问题中解的状态空间搜索时的剪枝问题。
三、实验要求(1)每题都必须实现算法、设计测试数据、记录实验结果,并给出时间复杂度分析。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.图的着色问题(1)算法设计思想用邻接矩阵a[i][j]存储无向图,对于每一个顶点有m种颜色可以涂。
回溯法__算法实验报告

itoa(x,buffer,10); //itoa():将一个10进制的integer数转换为string类型
//即:把输入的int型操作数x,转变成可以放在buffer[]中的string类型
expression[i]=buffer; //用expression[i]指针指向buffer[]数组空间的起始位置
实验报告
(2014/2015学年第二学期)
课程名称
算法分析与设计
实验名称
回溯法
实验时间
2015
年
5
月
28
日
指导单位
计算机学院软件工程系
指导教师
张怡婷
学生姓名
王珣
班级学号
B13040212
学院(系)
计算机学院、软件学院
专业
计算机科学与技术
实验报告
实验名称
回溯法
指导教师
张怡婷
实验类型
验证
实验学时
2
实验时间
result.numerator=this->numerator*b.denominator+this->denominator*b.numerator;
result.Simplify();
return result;
}
RationalNumber operator-(const RationalNumber& b) const{
double x,y;
x=denominator*1.0/b.denominator;
y=numerator*1.0/b.numerator;
if(x==y)
return true;
马的周游问题

node start=numToNode(n);
dfs(start,0);
cout<<road[0];
for(int i=1;i<64;i++)
cout<<" "<<road[i];
cout<<endl;
}
return 0;
}
6、测试数据(5-10组有梯度的测试数据,要考虑边界条件)
41 42 43 44 45 46 47 48
49 50 51 52 53 54 55 56
57 58 59 60 61 62 63 64
如果它走63步正好经过除起点外的其他位置各一次,这样一种走法则称马的周游路线,设计一个算法,从给定的起点出发,找出它的一条周游路线。马的走法是“日”字形路线。
输入有若干行。每行一个整数N(1<=N<=64),表示马的起点。最后一行用-1表示结束,不用处理。
int x=a+nextStep[i][0];
int y=b+nextStep[i][1];
if(judge(x,y))
n++;
}
return n;
}
//存储节点的数据结构:
/*
节点的数据结构为结构体,
节点有3个属性:节点的横坐标,纵坐标,子节点的数目
*/
struct node{
int x;
int y;
4、逐步求精算法描述(含过程及变量说明)
//三个全局变量:
bool flag[8][8]; //记录每个节点是否已经走过,走过设为true,未走过为false
回溯算法实验报告(一)

回溯算法实验报告(一)回溯算法实验报告1. 简介回溯算法是一种经典的解决问题的方法,特别适用于求解排列组合问题、迷宫问题以及图的搜索等。
本实验旨在探究回溯算法的原理、应用以及优缺点。
2. 原理回溯算法是一种递归的算法,通过不断试错来找出问题的解。
其基本思想是: - 从问题给定的初始解开始,逐步构建一个候选解; - 当候选解不满足约束条件时,进行回溯,返回上一步重新构建候选解;- 当所有候选解都被尝试过且都不满足约束条件时,算法停止。
3. 应用回溯算法在很多领域都有广泛的应用,以下列举几个常见的例子:1. 排列组合问题:如求解一个数组的全排列; 2. 迷宫问题:如求解从起点到终点的路径; 3. 图的搜索:如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
4. 优缺点回溯算法有以下优点: - 适用性广:可以解决多种问题,特别擅长于求解排列组合和搜索类问题; - 简单直观:算法思想直观,易于理解和实现。
但回溯算法也有一些缺点: - 效率较低:因为回溯算法需要枚举所有可能的解,所以在问题规模较大时,时间复杂度较高; - 可能存在重复计算:如果问题的解空间中存在重复的子问题,回溯算法可能会进行重复的计算。
5. 实验结论通过本实验我们可以得出以下结论: 1. 回溯算法是一种经典的解决问题的方法,可应用于多个领域; 2. 回溯算法的基本原理是试错法,通过逐步构建候选解并根据约束条件进行回溯,找到问题的解;3. 回溯算法的优点是适用性广、简单直观,但缺点是效率较低且可能存在重复计算。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体问题的特点来选择适合的算法。
回溯算法在问题规模较小时可以快速得到解答,但对于规模较大的问题,可能需要考虑其他高效的算法。
6. 探索进一步改进回溯算法的方法虽然回溯算法在解决一些问题时非常有用,但对于问题规模较大的情况,它可能会变得低效且耗时。
因此,我们可以探索一些方法来改进回溯算法的性能。
6.1 剪枝策略在回溯算法中,我们可以通过剪枝策略来减少无效的搜索路径,从而提高算法的效率。
跳马问题回溯法

跳马问题回溯法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:跳马问题是一个经典的数学问题,也是一个很好的回溯法的练习题。
跳马问题是指在一个棋盘上,给定一个起始位置和一个目标位置,棋盘上只能按照马跳的规则(即按照国际象棋中马的行走规则)进行移动,问是否能够从起始位置跳到目标位置。
这个问题看似简单,但实际上需要一定的技巧和思考。
回溯法是一种解决问题的方法,它通过逐步构建解空间树并在搜索过程中剪枝,从而找到问题的解。
在解决跳马问题时,回溯法可以帮助我们搜索所有可能的跳法,找到可以到达目标位置的路径。
我们需要定义一些重要的概念。
在国际象棋中,马可以按照以下规则进行移动:以当前位置为中心,向八个方向中的一个方向跳两步,再沿着90度角的一个方向跳一步,即“日”字形。
在跳马问题中,我们可以用一个二维数组来表示棋盘,每个位置用一个数字来表示,表示该位置被访问的次序;用一个二维数组来存储马的移动规则;用一个二维数组来存储每一步的移动路径。
接下来,我们可以编写一个函数来实现跳马的逻辑。
我们需要判断当前位置是否合法,即在棋盘范围内且未被访问过;然后,我们需要判断是否已经到达目标位置,如果是,则返回true;否则,我们尝试按照马的移动规则进行递归搜索。
在搜索的过程中,我们可以记录已经访问过的位置,并在遇到无法移动的情况下进行回溯。
通过不断递归搜索,我们可以找到所有可能的路径,并判断是否存在一条路径能够到达目标位置。
这就是回溯法在解决跳马问题中的应用。
跳马问题是一个经典的数学问题,通过回溯法可以很好地解决。
回溯法是一种非常重要的解决问题的方法,可以帮助我们在搜索过程中不断调整搜索空间,并找到问题的最优解。
希望通过这篇文章的介绍,你能更好地理解跳马问题和回溯法的应用。
愿你在学习和探索中不断进步,解决更多有趣的问题!第二篇示例:跳马问题是一个经典的数学问题,它需要运用回溯法来解决。
跳马问题源于国际象棋中的一种走法,即马的走法。
马每次走日字形,即向前走两步,然后向左或向右一步,或者向前走一步,然后向左或向右两步。
《回溯法实验》实验报告

实验4、《回溯法实验》一、实验目的1. 掌握回溯算法思想2. 掌握回溯递归原理3. 了解回溯法典型问题二、实验内容1. 编写一个简单的程序,解决8皇后问题。
2. 批处理作业调度问题[问题描述]给定n个作业的集合J=(J1, J2, … , Jn)。
每一个作业Ji都有两项任务需要分别在2台机器上完成。
每一个作业必须先由机器1处理,然后再由机器2处理。
作业Ji需要机器i的处理时间为tji,i=1,2, … ,n; j=1,2。
对于一个确定的作业调度,设Fji是作业i在机器i上完成处理的时间。
则所有作业在机器2上完成处理的时间和成为该作业调度的完成时间和。
批处理作业调度问题要求对于给定的n个作业,制定一个最佳的作业调度方案,使其完成时间和达到最小。
要求输入:1)作业数 2)每个作业完成时间表:作业完成时间机器1 机器2作业1 2 1作业2 3 1作业3 2 3要求输出: 1)最佳完成时间 2)最佳调度方案提示:算法复杂度为O(n!),建议在测试的时候n值不要太大,可以考虑不要超过12。
3. 数字全排列问题任意给出从1到N的N个连续的自然数,求出这N个自然数的各种全排列。
如N=3时,共有以下6种排列方式:123,132,213,231,312,321。
注意:数字不能重复,N由键盘输入(N<=9)。
三、算法思想分析1.八皇后问题是典型的回溯问题,先从空格子起逐行放皇后,如果符合要求即安全则放置,否则返回上一行下一个位置继续,直至最后一行安全放置则为一种放置方式。
2.批处理作业调度的解空间为排列数,不断利用递归函数直至叶节点,剪枝函数为当前用时与最佳用时的比较。
关于时间的计算,每次选择作业后先将机器1用时累加,机器2上总用时需要先比较上一个作业完成时间与此时机器1上的总用时,如果机器1上总用时大于上一作业用时,那么机器2上用时则加上机器1上用时与此作业在机器2上的单独用时,反之,则代表此时机器2仍然在处理上一任务,那么机器2上用时则加上上一作业用时与此作业在机器2上的单独用时。
回溯法实验报告

回溯法实验报告一、实验目的本实验旨在通过应用回溯法解决一系列问题,并验证回溯法在问题求解中的有效性和实用性。
通过实际的案例分析和实验结果,掌握回溯法的应用方法和技巧。
二、实验原理回溯法是一种求解问题的通用方法,适用于那些可以分解为一组相互排斥的子问题的求解过程。
回溯法通过尝试可能的解决方案,并根据约束条件逐步构建问题的解。
实际使用回溯法求解问题时,按照如下步骤进行:1. 定义解空间:将问题的解表示为一个n维向量或n维数组,定义问题的解空间。
2. 约束条件:确定问题的约束条件,即问题的解必须满足的条件。
3. 逐步构造解:按照问题的解空间和约束条件,逐步构造问题的解。
4. 解空间的搜索:通过递归或迭代的方式,搜索解空间中的所有可能解。
5. 解的选取与判定:根据需要选择符合要求的解,并进行最优解的判定。
三、实验步骤在本次实验中,我们选择了数独问题和八皇后问题作为实验案例进行分析和求解。
1. 数独问题:数独问题是一个9×9的格子,其中每个格子中都填有一个1到9的数字。
数独谜题的目标是在每个格子中填写数字,使得每一行、每一列和每一个宫(3×3的格子)中的数字均不重复。
通过回溯法求解数独问题的步骤如下:(1)定义解空间:将数独问题的解定义为一个9×9的二维数组。
(2)约束条件:每一行、每一列和每一个宫中的数字不能重复。
(3)逐步构造解:从数独问题的左上角开始,按照行优先的顺序逐个格子地填写数字,并保证数字的唯一性。
(4)解空间的搜索:当需要填写一个新的格子时,先确定该格子可能的数字范围,然后选择一个数字填入,再递归地进行下一步搜索。
(5)解的选取与判定:当所有的格子都被填满时,即找到了一个满足条件的解。
在求解过程中,需要判断填入的数字是否符合约束条件,并进行回退操作,直到找到所有可能的解。
2. 八皇后问题:八皇后问题是一个经典的回溯法问题,要求在一个8×8的棋盘上放置8个皇后,使得它们互相之间不能攻击到对方。
回溯法实验报告

回溯法实验报告回溯法实验报告一、引言回溯法是一种经典的算法解决方法,广泛应用于组合优化、图论、人工智能等领域。
本实验旨在通过实际案例,深入探讨回溯法的原理、应用和优化方法。
二、实验背景回溯法是一种通过不断尝试和回退的方式,寻找问题的解的方法。
它适用于那些问题空间巨大且难以直接求解的情况。
回溯法通过逐步构建解空间树,深度优先地搜索可能的解,并在搜索过程中剪枝,以提高搜索效率。
三、实验过程我们选择了一个经典的回溯法问题——八皇后问题作为实验案例。
该问题要求在一个8x8的棋盘上放置8个皇后,使得它们两两之间无法互相攻击。
我们采用了递归的方式实现回溯法,并通过剪枝操作来减少搜索空间。
具体实验步骤如下:1. 定义一个8x8的棋盘,并初始化为空。
2. 从第一行开始,逐行放置皇后。
在每一行中,尝试将皇后放置在每一个位置上。
3. 检查当前位置是否与已放置的皇后冲突。
如果冲突,则回溯到上一行,并尝试下一个位置。
4. 如果成功放置了8个皇后,则找到了一个解,将其保存。
5. 继续尝试下一个位置,直到所有可能的解都被找到。
四、实验结果通过实验,我们找到了92个不同的解,符合八皇后问题的要求。
这些解展示了八皇后问题的多样性,每个解都有其独特的棋盘布局。
五、实验分析回溯法的优点在于可以找到所有解,而不仅仅是一个解。
然而,在问题空间较大时,回溯法的搜索时间会变得非常长。
因此,为了提高搜索效率,我们可以采用一些优化方法。
1. 剪枝操作:在搜索过程中,当发现当前位置与已放置的皇后冲突时,可以立即回溯到上一行,而不是继续尝试下一个位置。
这样可以减少不必要的搜索。
2. 启发式搜索:通过引入启发函数,可以在搜索过程中优先考虑最有希望的分支,从而更快地找到解。
例如,在八皇后问题中,可以优先考虑放置在当前行与已放置皇后冲突最少的位置。
3. 并行计算:对于一些复杂的问题,可以利用并行计算的优势,同时搜索多个分支,从而加快搜索速度。
六、实验总结通过本次实验,我们深入了解了回溯法的原理和应用。
马的Hamilton周游路线问题

课程设计报告文档题目:马的Hamilton周游路线问题一.任务的描述1.目标:进一步巩固C程序设计和算法设计与分析的基础知识,提升结构化程序、模块化程序设计的方法和能力,深入理解数据结构的基本理论,掌握数据存储结构的设计方法,掌握基于数据结构的各种操作的实现方法,训练对基础知识和基本方法的综合运用能力,增强对算法的理解能力,提高软件设计能力。
在实践中培养独立分析问题和解决问题的作风和能力。
2.任务描述:完成马的Hamilton周游路线问题.使得确定能对给定的偶数m,n≥6且|m-n|≤2,编程计算m╳n的国际象棋棋盘上马的一条Hamilton周游路线;并且程序能够演示一条Hamilton周游路线的周游过程等。
3.运行环境:1). PC兼容机2).Windows 2000/XP操作系统3).TC集成开发环境或其他C语言开发环境。
4.条件与限制:一次输入的两个数值m,n必须是不小于6的偶数,而且,两数值相差不大于2二.任务设计1.系统流程图:2.函数的划分:(1)函数1:Knight(int mm,int nn) 。
主要用于构造函数读入基本数据,初始化个数组。
mm,nn分别表示子棋盘的行数和列数,二维数组link存放Hamilton回路。
(2)函数2:Step(int m,int n,int **a,grid *b) 。
Step用于将读入的基础棋盘的Hamilton回路转化为网格数据。
m,n分别表示棋盘的行数和列数,二位数组a存放文件读入所对应的步数,b数组依次存放a数组中各步次序所对应的坐标。
(3)函数3:Comp(int mm,int nn,int offx,int offy)。
分治法主体,分mm,nn为子棋盘行列数,offx,offy为出发点。
(4)函数4:Base(int mm,int nn,int offx,int offy ) 。
根据基础解构造子棋盘的结构化Hamilton回路。
mm,nn为子棋盘行列数,offx,offy为出发点。
马的周游问题

马的周游问题报告姓名:XXXXX学号:XXXXX1、原题中文大意对于一个8*8的棋盘,用下列的方式编号1 2 3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 3233 34 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45 46 47 4849 50 51 52 53 54 55 5657 58 59 60 61 62 63 64如果它走63步正好经过除起点外的其他位置各一次,这样一种走法则称马的周游路线,设计一个算法,从给定的起点出发,找出它的一条周游路线。
马的走法是“日”字形路线。
输入有若干行。
每行一个整数N(1<=N<=64),表示马的起点。
最后一行用-1表示结束,不用处理。
对输入的每一个起点,求一条周游线路。
对应地输出一行,有64个整数,从起点开始按顺序给出马每次经过的棋盘方格的编号。
相邻的数字用一个空格分开。
2、算法思想及解题用到的主要数据结构这是一道比较明显要用深度优先搜索算法的题目,求出马的周游路线。
用广度优先除了浪费时间、空间,给解题增加困难以外是没有任何好处的。
解题时用一个结构体来存储路线中的节点,结构体中包含在棋盘中的横坐标、纵坐标、子节点的数目这3个属性。
因为我们的目的是找出一条完整的路径,也就是从初始的父节点开始用正确的方式搜索到第63层子树,所以显而易见,先搜索子节点数目较少的节点会大大地提高效率,这样有主要2个好处:(1)如果路径正确,只需要很小的时间和空间复杂度就可以达到目标;(2)如果路径不正确,也容易返回然后走到正确的道路上。
这是本题用到的主要思想,主要的数据结构就是结构体。
3、详细解题思路对于一个输入的编号值,首先要转化为对应的节点,然后从这个节点开始进行深度优先搜索。
将这个节点标记为true,即已走过。
计算出当前节点的可以走向的下一个节点的数目,并得到所有的子节点,然后对所有的子节点进行排序,含子节点较少的子节点优先级比较高,然后从优先级比较高的子节点进行下一步的搜索,直到搜索到第63层节点。
回溯与分支限界算法设计

算法设计与分析实验报告1.骑士游历问题(采用回溯法):在国际象棋的棋盘(8行×8列)上放置一个马,按照“马走日字”的规则,马要遍历棋盘,即到达棋盘上的每一格,并且每格只到达一次。
若给定起始位置(x0,y0),编程探索出一条路径,沿着这条路径马能遍历棋盘上的所有单元格。
2. 行列变换问题(采用分支限界法):给定两个m n方格阵列组成的图形A和图形B,每个方格的颜色为黑色或白色,如下图所示。
行列变换问题的每一步变换可以交换任意2行或2列方格的颜色,或者将某行或某列颠倒。
上述每次变换算作一步。
试设计一个算法,计算最少需要多少步,才能将图形A变换为图形B。
图形A图形B2. 行列变换问题的程序:package .t8;import java.util.LinkedList;import java.util.Scanner;class graph{static int sour, dest;//sour是图形的初始整数,dest是图形的目的整数static int ans[]=new int[1<<16];//静态变量(即全局变量),用于存放图形变换的路径int m=4,n=4,x;int row[]=new int[4];int col[]=new int[4];void setx(int x){this.x=x;}int getx(){return this.x;}void rowx(){//将一个整数划分成四行二进制int y;for(int i=0;i<m;i++){y=1;row[i]=0;for(int j=0;j<n;j++){if((x&1)!=0) //如果x的最低位是1row[i]|=y;y<<=1;x>>=1;}}}}实例:总结实验心得体会:掌握回溯法解决问题的一般步骤。
学会使用回溯法解决实际问题。
掌握分支限界法解决问题的基本思想。
1153马周游问题解题报告(含代码)

1153马周游问题解题报告1.题目大意在一个8* 8的棋盘中的某个位置有一只马,如果它走63步正好经过除起点外的其他位置各一次,这样一种走法则称马的周游路线,试设计一个算法,从给定的起点出发,找出它的一条周游路线。
为了便于表示一个棋盘,我们按照从上到下,从左到右对棋盘的方格编号,如下所示:1 2 3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 3233 34 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45 46 47 4849 50 51 52 53 54 55 5657 58 59 60 61 62 63 64马的走法是“日”字形路线,例如当马在位置21的时候,它可以到达4,6,11,15,27,31,44和46。
但是规定马是不能跳出棋盘外的,例如从位置1只能到达3和18。
输入:输入有若干行。
每行一个整数N(1<=N<=64),表示马的起点。
最后一行用-1表示结束,不用处理。
输出:对输入的每一个起点,求一条周游线路。
对应地输出一行,有64个整数,从起点开始按顺序给出马每次经过的棋盘方格的编号。
相邻的数字用一个空格分开。
输入用例:4-1输出用例:4 10 25 42 57 51 61 55 40 23 8 14 24 7 13 3 9 26 41 58 52 62 56 39 54 64 47 32 15 5 11 1 18 33 50 60 45 30 36 53 63 48 31 16 6 12 2 19 34 17 27 21 38 44 59 49 43 28 22 37 20 35 29 46注意:如果起点和输入给定的不同,重复多次经过同一方格或者有的方格没有被经过,都会被认为是错误的。
2.算法思想和主要数据结构算法思想:马每次走一步最多有八种走法,将每一种方向的走法看做一个八叉树结构,根节点为初始马的位置,每个节点按照马的八种跳跃方向衍生出最多八个子节点。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
华南师范大学本科生实验报告姓名_黎国庄_学号20062101247院系_计算机学院专业_计算机科学与技术年级2006级班级_2班_小组实验任务分工_独立完成实验时间2008 年_6_月 3 _日实验名称回溯法的应用指导老师及职称陈卫东老师华南师范大学教务处编印实验课程:算法分析与设计实验名称:回溯法的应用(综设型实验)第一部分实验内容1.实验目标(1)熟悉使用回溯法求解问题的基本思路。
(2)掌握回溯算法的程序实现方法。
(3)理解回溯算法的特点。
2. 实验任务(1)从所给定的题目中选择一题,使用回溯法求解之。
(2)用文字来描述你的算法思路,包括解空间、限界函数、算法主要步骤等。
(3)在Windows环境下使用C/C++语言编程实现算法。
(4)记录运行结果,包括输入数据,问题解答及运行时间。
(5)分析算法最坏情况下时间复杂度和空间复杂度。
(6)谈谈实验后的感想,包括关于该问题或类似问题的求解算法的建议。
3. 实验设备及环境PC;C/C++等编程语言。
4. 实验主要步骤(1)根据实验目标,明确实验的具体任务;(2)设计求解问题的回溯算法,并编写程序实现算法;(3)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果;(4)分析算法时空性能;(5)实验后的心得体会。
第二部分问题及算法1.问题描述给出一个8×8的棋盘,一个放在棋盘某个位置上的马(规定马的走法为走“日”)是否可以恰好访问每个方格一次,并回到起始位置上?2. 回溯法的一般思路对于马所在其中一格时,它可以走的位置有以下8种情况:⑧①⑦②马⑥③⑤④所以对于每一个马所在的格子里,马可以走对应的8个方向。
用满8叉树,每一个子树对应马可跳的方向当要走下一子树(跳下一格)时,该子树可走(还没有走过并且在棋盘里边),即沿该方向走下去,当不可以走,即回溯到上一步,选择另一方向往下走;当该子树的8个子棋都遍历完了(即8个方向都走过了),则回溯到它父亲那里。
重复一直做下去,到棋盘每个格子都走过一遍,而且回到出发点或者找不到路径即结束。
3. 求解问题的回溯算法描述算法如下:输入:V(x,y)马开始的起点输出:马从第一步到最后一步(64)的先后次序数字1.v←()2.flag ← false3.k ← 14.while k≥15. while Xk没有被穷举6. xk ← Xk中的下一个元素;将xk加入v7. if v为最终解then set flag ← true,且从两个while循环退出8. else if v是部分解then k ← k+1 {前进}9. end while10.重置Xk,使得下一个元素排在第一位11. K ← k-1 {回溯}12.end while13.if flag then output v14.else output “no solution”4. 算法实现的关键技巧void exit(point p)参数:point功能:计算出下一步可能位置,按其各个位置下一个位置的和压栈到s[]中算法描述:接受参数传来的值,按次序加上int horizontal[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};int vertical[]={-1,-2,-2,-1,1,2,2,1};再根据legal函数来判断是否合法(x(0~7),y(0~7))是,则保存在point ap[]中,再按各自下一步的数目从大到小排序。
最后,将ap[]中的点压栈。
int number(point p)参数:point功能:找出当前位置下一步的各种可能位置,计算可能之和算法描述:接受参数传来的值,按次序加上int horizontal[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};int vertical[]={-1,-2,-2,-1,1,2,2,1};再根据legal函数来判断是否合法(x(0~7),y(0~7))是,则加1并将值返回void next(point p)参数:point功能:/找出各个位置并将其步数记录算法描述:将其步数记录在board[][]的相应位置,并将这点压栈到s1,判断步数是否小于64,再根据这四个条件选择执行其中的一个,再递归调用next.bool legal(point p)参数:point功能:判断是否可行,合法(是否在棋盘上,是否走过)算法描述:用这样的语句if((p.x>=0)&&(p.x<n)&&(p.y<n)&&(p.y>=0)&&(board[p.x][p.y]==0))return true;elsereturn false;第三部分实验结果与分析1.实验数据及结果测试数据和运行输出及结果2.实验分析及结论实验框架具体分析见回溯法的一般思路结论:马可以从任何一格出发恰好访问每个方格一次,并回到起始位置上。
第四部分心得与展望1.自我评价及心得体会评价:整个算法的实现挺完整的体会:算法中的每个函数的功能尽量单一,调用函数时要注意是否修改了其他参数的值。
一定要静下心去做。
调试也很重要,从中能知道错在哪里。
2. 展望据知用启发式搜索会更快一点,但现在我还是没有学会用这种方法解决这个问题。
第五部分附录1.程序主要界面2.源程序//SqStack.h#pragma once#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2#define STACK_INIT_SIZE 8#define STACKINCREMENT 57 typedef struct{int x,y;}point;typedef point SElemType;typedef int Status;typedef struct{SElemType * base;SElemType * top;int stacksize;}SqStack;Status InitStack(SqStack &s);Status Push(SqStack &s,SElemType e);//SqStack..cpp#include "SqStack.h"#include <stdio.h>#include <malloc.h>Status InitStack(SqStack &s){s.base = ( SElemType * )malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(SElemType));if(!s.base) return OVERFLOW;s.top = s.base;s.stacksize = STACK_INIT_SIZE;return OK;}Status Push(SqStack &s,SElemType e){if (s.top-s.base>=s.stacksize){s.base=(SElemType* )realloc(s.base,(STACK_INIT_SIZE+STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType));if (!s.base){return OVERFLOW;}s.top = s.base + s.stacksize;s.stacksize+=STACKINCREMENT;}*s.top++ = e;return OK;}{if(s.top==s.base)return ERROR;e = *--s.top;return OK;}//horse.cpp#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "SqStack.h"int horizontal[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};int vertical[]={-1,-2,-2,-1,1,2,2,1};int board[8][8]={0};int step=1;SqStack s[65];SqStack s1;#define n 8void exit(point p);//计算出下一步可能位置,按其各个位置下一个位置的和压栈到s[]中int number(point p);//找出当前位置下一步的各种可能位置,计算可能之和void next(point p);//找出各个位置并将其步数记录bool legal(point p);//判断是否可行void main(){point p;printf("\n");printf("***************欢迎使用回溯法解决马周游问题****************\n\n"); printf("***************下面请输入马的初始位置坐标x(0-%d),y(0-%d):\n",n-1,n-1); printf("\n");scanf("%d%d",&p.x,&p.y);printf("\n");printf("周游路线如下:\n");printf("\n");while(!((p.x>=0)&&(p.x<n)&&(p.y<n)&&(p.y>=0))){printf("输入不合法,请重新输入!\n");printf("\n");printf("请重新输入马的初始位置x(0-%d!),y(0-%d!):\n",n-1,n-1);printf("\n");scanf("%d%d",&p.x,&p.y);printf("\n");printf("周游路线如下:\n");printf("\n");}InitStack(s1);//初始化栈next(p);for (int i=0;i<n;i++)//打印棋盘{for (int j=0;j<n;j++){printf("%5d",board[i][j]);}printf("\n");}printf("此次周游完毕!\n");main();}int number(point p)//找出当前位置下一步的各种可能位置,计算可能之和{point p1;int j=0;for(int i=0;i<8;i++){p1.x=p.x+horizontal[i];p1.y=p.y+vertical[i];if(legal(p1)){j++;}}return (j);}void next(point p)//找出各个位置并将其步数记录{point p1,p2;InitStack(s[step]);board[p.x][p.y]=step;Push(s1,p);if(step<n*n){exit(p);Pop(s[step],p2);if ((s[step].base==s[step].top&&number(p2)==0)&&step!=n*n-1){Pop(s1,p1);board[p1.x][p1.y]=0;--step;while (s[step].base==s[step].top){Pop(s1,p1);board[p1.x][p1.y]=0;step--;}Pop(s[step],p2);step++;next(p2);}//退栈,悔棋else if(number(p2)==0&&s[step].base!=s[step].top) {Pop(s[step],p2);step++;next(p2);}else if (number(p2)!=0&&s[step].base==s[step].top) {step++;next(p2);}else{step++;next(p2);}}}void exit(point p)//计算出下一步可能位置,按其各个位置下一个位置的和压栈到s[]中{point temp;point p1;int j=0;point ap[8]={0};for(int i=0;i<8;i++){p1.x=p.x+horizontal[i];p1.y=p.y+vertical[i];if(legal(p1)){ap[j]=p1;j++;}}//将下一步的可能位置储存在ap[]中for(int count=0;count<number(p)-1;count++) //使用冒泡法,对下一步的八个规则的从大到小排序{for(int k=0;k<number(p)-1;k++){if (number(ap[k])<number(ap[k+1])){temp=ap[k+1];ap[k+1]=ap[k];ap[k]=temp;}}}for (int t=0;t<number(p);t++){Push(s[step],ap[t]);}//将可能位置压栈到s[step]}bool legal(point p)//判断是否可行{if((p.x>=0)&&(p.x<n)&&(p.y<n)&&(p.y>=0)&&(board[p.x][p.y]==0))return true;elsereturn false;}参考文献[1] 算法设计技巧与分析[沙特] M.H.Alsuwaiyel著(电子工业出版社)[2] 数据结构与算法黄定黄煜廉刘贤兴编(广东科技出版社)。