又回到最初的起点!——回溯法总结

又回到最初的起点,通向未来的路不只一条

——算法第五章总结 软三 杨伟耿 20181003083

一、 见招拆招,百试不爽

回溯法——“通用的解题法”,也就是系统地搜索一个问题的所有解或任一解,它是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜素算法——深度搜索!

在我自己的认知下,回溯法的模板就像一棵树,然后不断选择每一层的结点,遇到不满足的条件就返回上一个结点选择别的数据作结点再继续。深度搜索,遍历所有解法,总会得到正解!短板:时间复杂度高!所以这时候就需要用到“约束函数”、“限界函数”来减少一些没必要和重复的工作。

二、 “子集和”问题

5-1 子集和问题 (25分)

设集合S={x1,x2,…,xn}是一个正整数集合,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S1中的元素之和为c。试设计一个解子集和问题的回溯法。

输入格式:

输入数据第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。 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。

输出格式:

输出子集和问题的解,以空格分隔,最后一个输出的后面有空格。当问题无解时,输出“No Solution!”。

输入样例:

在这里给出一组输入。例如:

5 10
2 2 6 5 4

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:

2 2 6 

 

解空间结构:子集树

      又回到最初的起点!——回溯法总结_第1张图片

约束函数(回溯算法也给出):flag(如果已经满足子集和那么退出)

                                                  sum == target 时,子集和满足,输出

                                                  sum > target || t == n 时,到达叶子结点,结束

                                                  sum + a[t] <= target 约束条件,进行剪枝

      

void backtrack(int t) {

    if(flag) return;

    if(sum == target) {

        flag = 1;

        for(int i = 0; i < n; i++) {

            if(x[i])

                cout<

        }

        cout<

        return;

    }

    if(sum > target || t == n) return;

    if(sum + a[t] <= target) {

        sum += a[t];

        x[t] = 1;

        backtrack(t+1);

        x[t] = 0;

        sum -= a[t];

    }

    backtrack(t+1);

}

 

三、 结对编程,查漏补缺

本章学习的过程之中了解了回溯法的基本套路,解决问题相对容易一些,也仔细琢磨了限界函数。

一开始对限界函数不懂,只知道简单地剪枝——就这样都要花费我大量的时间去思考问题的解结构、代码怎么写……在队友的帮助下,懂了一些套路。解结构无非两种,要不子集树要不排列树,是哪个就套哪个的模板。剪枝就考虑一些选点的条件就好了,限界函数(严格剪枝),一般排个序,取点的顺序和条件考虑一下差不多就出来了。

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