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回溯算法是什么

發布時間:2021-12-08 13:49:53 來源:億速云 閱讀:118 作者:iii 欄目:大數據

本篇內容主要講解“回溯算法是什么”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“回溯算法是什么”吧!

一、什么是回溯算法

回溯算法實際上是一個類似枚舉的搜索嘗試過程,主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解,當發現已不滿足求解條件時,就“回溯”返回,嘗試別的路徑。許多復雜的,規模較大的問題都可以使用回溯法,有“通用解題方法”的美稱。

回溯算法實際上是一個類似枚舉的深度優先搜索嘗試過程,主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解,當發現已不滿足求解條件時,就“回溯”返回(也就是遞歸返回),嘗試別的路徑。

八皇后問題:

N皇后問題要求求解在N*N的棋盤上放置N個皇后,并使各皇后彼此不受攻擊的所有可能的棋盤布局。皇后彼此不受攻擊的約束條件是:任何兩個皇后均不能在棋盤上同一行、同一列或者同一對角線上出現

由于N皇后問題不允許兩個皇后在同一行,所以,可用一維數組X表示N皇后問題的解,X[i]表示第i行的皇后所在的列號。關鍵是代碼中把待處理行中不可用的點找出來

回溯算法是什么

由上述X數組求解N皇后問題,保障了任意兩個皇后不在同一行上,而判定皇后彼此不受攻擊的其他條件,可以描述如下:

  1. X[i] = X[s],則第i行與第s行皇后在同一列上。

  2. 如果第i行的皇后在第j列,第s行皇后在第t列,即X[i] = j和X[s] = t,則只要 i-j = s-t 或者 i+j = s+t,說明兩個皇后在同一對角線上。

對兩個等式進行變換后,得到結論:只要|i-s| = |j-t|(即i-s = X[i]-X[s]),則皇后在同一對角線上。

解N皇后問題需要遍歷解空間樹,遍歷中要隨時判定當前結點棋盤布局是否符合要求,符合要求則繼續向下遍歷,直至判斷得到一個滿足約束條件的葉子結點,從而獲得一個滿足要求的棋盤布局;不符合要求的結點將被舍棄(稱之為剪枝),并回溯到上一層的結點繼續遍歷。當整棵樹遍歷結束時,已獲得所有滿足要求的棋盤布局。

public class Queen
{
	// 方案數
	public static int num = 0;
	// 皇后數
	public static final int MAXQUEEN = 8;
	// 定義數組,表示MAXQUEEN列棋子中皇后擺放位置
	public static int[] cols = new int[MAXQUEEN];

	public void getCount(int n)
	{
		boolean[] rows = new boolean[MAXQUEEN];
		for (int m = 0; m < n; m++)
		{
			// rows 為true 表名不可以放,垂直上面不可放
			rows[cols[m]] = true;

			int d = n - m;
			// y=x 這條線 往前判斷
			if (cols[m] - d >= 0)
			{
				rows[cols[m] - d] = true;
			}
			// y=-x這條線 往右邊判斷
			if (cols[m] + d <= (MAXQUEEN - 1))
			{
				rows[cols[m] + d] = true;
			}
		}

		for (int i = 0; i < MAXQUEEN; i++)
		{
			if (rows[i])
			{
				//如果這一行中的 某個列位置 不可放置則繼續看下個位置。
				continue;
			}
			cols[n] = i;
			//如果下面還沒填充完畢 則仍需合法位置
			if (n < MAXQUEEN - 1)
			{
				getCount(n + 1);
			} else
			{
				// 找到完整的一套方案
				num++;
				printQueen();
			}
		}
	}

	private void printQueen()
	{
		System.out.println("第">

背包問題:

  問題:給定n種物品和一背包。物品i的重量是wi,其價值為pi,背包的容量為C。問應如何選擇裝入背包的物品,使得裝入背包中物品的總價值最大?
        分析:問題是n個物品中選擇部分物品,可知,問題的解空間是子集樹。比如物品數目n=3時,其解空間樹如下圖,邊為1代表選擇該物品,邊為0代表不選擇該物品。使用x[i]表示物品i是否放入背包,x[i]=0表示不放,x[i]=1表示放入。回溯搜索過程,如果來到了葉子節點,表示一條搜索路徑結束,如果該路徑上存在更優的解,則保存下來。如果不是葉子節點,是中點的節點(如B),就遍歷其子節點(D和E),如果子節點滿足剪枝條件,就繼續回溯搜索子節點。

回溯算法是什么

【整體思路】

  01背包屬于找最優解問題,用回溯法需要構造解的子集樹。對于每一個物品i,對于該物品只有選與不選2個決策,總共有n個物品,可以順序依次考慮每個物品,這樣就形成了一棵解空間樹: 基本思想就是遍歷這棵樹,以枚舉所有情況,最后進行判斷,如果重量不超過背包容量,且價值最大的話,該方案就是最后的答案。深度遍歷的意思。

package practice;
 
/**
 * 給定n種物品和一背包。物品i的重量是wi,其價值為pi,背包的容量為C。 問應如何選擇裝入背包的物品,使得裝入背包中物品的總價值最大?
 * 
 * @author fulisha
 *
 */
public class _05 {
 
	static int BestValue = 0; // 最優值;當前的最大價值,初始化為0
	static int[] BestX; // 最優解;BestX[i]=1代表物品i放入背包,0代表不放入
	//
	static int CurWeight = 0; // 當前放入背包的物品總重量
	static int CurValue = 0; // 當前放入背包的物品總價值
	static int N = 3;// 物品數量
	static int C = 16;// 物品的總容量
	static int W[] = { 10, 8, 5 }; // 每個物品的重量
	static int v[] = { 5, 4, 1 };// 每個物品的價值
	static int x[] = { 0, 0, 0 };// x[i]=1代表物品i放入背包,0代表不放入
 
	public static int backtrack(int t) {
		// 如果是子節點 當前價值和最佳價值做判斷 保存最佳價值
		if (t > N - 1) {
			if (CurValue > BestValue) {
				BestValue = CurValue;
			}
			return BestValue;
		}
		// 如果不是子節點 對子節點進行遍歷
		else {
			// 就兩種情況 取或不取 用0/1表示
			for (int i = 0; i <= 1; i++) {
				x[t] = i;
				if (i == 0) {
					// 如果是不取 就不需要進行判斷 直接到下一個節點
					backtrack(t + 1);
				} else
				// 放入背包就進行約束條件 判斷放入背包的東西是否合法
				{
					if (CurWeight + W[t] <= C) {
						CurWeight += W[t];
						CurValue += v[t];
						// 當東西裝進入背包后你可以進行對下個商品的判斷了
						backtrack(t + 1);
						//能執行以下兩個語句就說明你回溯到了上一個節點 
                       // 所以你就需要恢復現場 把你剛剛拿的東西退出來 
                       // 我們要沖上一個節點又要重新來遍歷 如果不減你就會多加一遍 
						CurWeight -= W[t];
						CurValue -= v[t];
					}
				}
			}
		}
		return BestValue;
	}
 
	public static void main(String[] args) {
		backtrack(0);
		System.out.println(BestValue);
		for (int i = 0; i < 3; i++) {
			// System.out.println(BestX[i]);
		}
	}
 
}

也可以考慮剪枝的操作哦:剪枝操作

迷宮問題

 首先我們定義一個 n * n 的二維數組,模擬迷宮,用2這個數字表示迷宮的墻壁 ,0表示迷宮的路線 ,那么我們主要的思路就是 在迷宮的入口 判斷入口的上下左右 哪一個方向不是墻壁 我們則進入進去,同時我們用1 這個數字表示走過的路線 0表示不通的路線 這就是我們大致的思路,關鍵是用完后記得把節點環境恢復下。

public class TestMaze
{
	// 定義一個二維數組做迷宮
	private int[][] maze = null;
	//表示此迷宮一共有幾種走法
	private int count = 0;
	// 迷宮的開始位置和結束位置的坐標
	private static int startI, startJ, endI, endJ;

	private void setStart(int i, int j)
	{
		startI = i;
		startJ = j;
	}
	private void setEnd(int i, int j)
	{
		endI = i;
		endJ = j;
	}
	private void show()
	{
		System.out.println("第">{2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2},
						{2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2},
						{2, 0, 2, 0, 0, 0, 2, 2},
						{2, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 2},
						{2, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0},
						{2, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2},
						{2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2},
						{2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2}};
		myMaze.maze = maze;
		myMaze.setStart(1, 1);
		myMaze.setEnd(6, 6);
		myMaze.play(1, 1);
	}
}

生成有效的括號組合:

給出 n 代表生成括號的對數,請你寫出一個函數,使其能夠生成所有可能的并且有效的括號組合。括號只有{}[]()這三種。

例如,給出 n = 3,生成結果為:

[
  "((()))",
  "(()())",
  "(())()",
  "()(())",
  "()()()"
]

 解法:

	/**
	 * list:用來存儲符合要求的括號組合。
	 * 局部變量temp:表示當前函數的括號組成樣式。
	 * 計數器x:判斷遞歸次數,限制其底界。
	 * 總的形成括號對數n。
	 * */
	public List<String> generateParenthesis(int n)
	{
		List<String> list = new ArrayList<>();
		add_list(list, "(", 1, n * 2);
		return list;
	}

	//書寫遞歸函數
	public void add_list(List<String> list, String temp, int x, int n)
	{
		x++;
		if (x <= n)
		{
			// 盡可能羅列 括號的存在
			add_list(list, temp + "(", x, n);
			add_list(list, temp + ")", x, n);

		}
		if (x > n)
		{
			//在這里寫判斷條件是否負荷有效的括號組合
			char[] k = temp.toCharArray();
			//計數器
			int timer = 0;
			for (int i = 0; i < k.length; i++)
			{
                //無論何時 ( 個數 >= )個數
				if (timer < 0 || timer > n / 2)
				{
					return;
				} else
				{
					if (k[i] == '(')
					{
						timer++;
					} else
					{
						timer--;
					}
				}
			}
			if (timer == 0)
				list.add(temp);
		}

	}
====

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
 
public class generateParenthesis {
	//參數有n對的{}()[],
	public static List<String> generater(int n) {
		List<String> result=new ArrayList<String>();
		generaterOneByOne("",result,n,n);
		return result;
	}
	/**
	 * left:左邊的括號就n個
	 * right:右邊的括號有n個
	 * 思想:
	 *   必須先放左邊的括號,以遞歸的方式,然后直到左邊的括的數目小于0時,以及右邊的括號為0時,截止并放到結果中
	 *   右邊的括號要后放:也就是right>left,保證右括號大于左邊括號的數目
	 * @param substring
	 * @param result
	 * @param left
	 * @param right
	 */
	private static void generaterOneByOne(String substring, List<String> result, int left, int right) {
		if (left==0&&right==0) {
			result.add(substring);
			return;
		}
		if (left>0) {
			generaterOneByOne(substring+"(", result, left-1, right);
		}
		if (right>left) {
			generaterOneByOne(substring+')', result, left, right-1);
		}		
	}
 
}

到此,相信大家對“回溯算法是什么”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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