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  • 回溯算法

    1、概念
    回溯算法实际上一个相似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解。当发现已不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。

    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。就退回一步又一次选择,这样的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状态的点称为“回溯点”。

     很多复杂的,规模较大的问题都能够使用回溯法,有“通用解题方法”的美称。

    2、基本思想

    在包括问题的全部解的解空间树中。依照深度优先搜索的策略。从根结点出发深度探索解空间树。

    当探索到某一结点时,要先推断该结点是否包括问题的解,假设包括,就从该结点出发继续探索下去。假设该结点不包括问题的解。则逐层向其祖先结点回溯。

    (事实上回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法)。

       若用回溯法求问题的全部解时。要回溯到根,且根结点的全部可行的子树都要已被搜索遍才结束。
    
       而若使用回溯法求任一个解时,仅仅要搜索到问题的一个解就能够结束。

    3、用回溯法解题的一般步骤:

    (1)针对所给问题。确定问题的解空间:
    
    首先应明白定义问题的解空间。问题的解空间应至少包括问题的一个(最优)解。

    (2)确定结点的扩展搜索规则 (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。

    4.. 解决组合问题的回溯算法框架

    算法框架:
    (1)问题动态属性:
    IS-COMPLETE——推断问题的解是否合法。
    PRINT-SOLUTION—— 打印一个合法解。
    MAKE-ITERMS—— 生成当前节点的取值集合。


    IS-PARTIAL—— 推断部分解。
    (2)问题的静态属性
    问题的解向量长度n
    问题的解向量:x

    则能够把用回溯算法解决的组合问题形式化描写叙述为:
    输入:解向量长度n,解向量 x,产生解向量第k个分量取值集合iterms={iterm1,iterm2,…itermm}的过程MAKE-ITERMS,推断部分解的规则IS-PARTIAL,推断完整解的规则IS-COMPLETE,打印合法解的方法PRINT-SOLUTION的组合问题P.
    输出:假设问题有合法解。输出全部合法解。否则输出无解信息。


    对于以上组合问题P,能够用例如以下回溯算法来解决这个问题P:
    引导与探索过程统一为:

    BACKTRACK(P) //解决组合问题的回溯算法
    1 flag←false
    2 为解向量x分配存储空间
    3 EXPLORE(P,1) 
    4 if flag=false
    5   then error "no solution"

    当中第三行:explore的伪代码描写叙述例如以下:

    EXPLORE(P, k)
    1 if IS-COMPLETE(x)
    2  then flag← ture
    3           PRINT-SOLUTION(x)
    4       return
    5 if k>n
    6  then return
    7 iterms←MAKE-ITERMS(k)
    8 m←length[iterms]
    9 for i←1 to m  //对当前第k个分量逐一检測各种可能的取值
    10  do x[k]← iterms[i]
    11     if IS-PARTIAL(x, k)  //得到部分解
    12       then EXPLORE(P, k+1) 

    5 算法时间复杂度分析:

    设解向量的分量取值集合iterms有m个元素,解向量的维数为n。则解空间可组合为高度为n的m叉全然树,则执行时间复杂度为:nmn.

    6.. 各种经典的回溯问题算法框架

    6.1 m着色问题

    6.11 问题描写叙述

    假定图G的顶点集合为V={1, 2, …, n}。则m-着色问题形式化为:
    输入:图G=<V,E>
    输出:若G存在各顶点的合法着色方案,输出全部解向量c=<c1,c2,,cn>,当中1<=ci<=m为G的第i个顶点的着色,且对V(i, j)∈E,ci ≠ cj。否则输出无解信息。
    通俗理解: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。每一个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色。求有多少种方法为图可m着色。
    6.12 算法伪代码:

    IS-COMPLETE(x, k)
    1 if k>n 在k>n的前提下,<x1, x2, …, xn>必是完整解
    2    then return    true 
    3   else return false
    
    PRINT-SOLUTION(x, k)
    1 for i←1 to k
    2   do print x[i]
    
    MAKE-ITERMS(k)
    1 for i←1 to m
    2   do iterms[i] ←i
    3 return iterms
    
    IS-PARTIAL(x, k) 推断c[1...k]是否构成部分解
    1 for i←1 to k-1
    2   do if A[i, k]0 and x[i]=x[k] 若i,k相邻且着色同样
    3       then return false
    4 return true

    6.2
    參考:http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741376.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mfmdaoyou/p/6792256.html
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