11、回溯算法详解
回溯算法是一种经常用于解决优化问题(如寻找最短路径、最小生成树、最优布局等)和可满足性问题(如数独、八皇后问题、图的着色问题等)的方法。回溯算法的基本思想是从问题的某一种状态(即解决方案的某一部分)出发,通过尝试各种可能的移动,逐步扩大问题的解决方案。当某一步的尝试没有找到解决方案时,就“回溯”到上一步,尝试其他的移动。
以下是回溯算法的基本步骤:
- 选择:在当前的解决方案中,对于所有可能的选择,尝试选择一个。每一步都会产生一个新的部分解决方案。
- 约束:检查已选择的部分解决方案是否满足所有约束条件。如果不满足,那么舍弃该解决方案,返回上一步(即“回溯”)。
- 目标:检查已选择的部分解决方案是否解决了整个问题。如果已经解决了整个问题,那么这个解决方案就是一个完整的解决方案,可以被输出或记录下来。
重复这些步骤,直到找到所有解决方案,或者已经尝试了所有可能的选择都无法找到解决方案。
一个关键的理念是,回溯算法利用了问题解决方案的“部分-候选”特性,即解决方案可以是逐步构造的,并且每一步都可以检查是否有解。因此,如果一个部分解决方案不能导致一个有效的解决方案,那么任何扩展这个部分解决方案的尝试都是无用的,可以立即停止这个方向的尝试,大大减少搜索的空间和时间。
回溯算法在各种问题中都有应用。下面是一些常见的使用回溯算法的案例:
- 八皇后问题:在 8×8 的棋盘上放置 8 个皇后,使得任何一个皇后都不能攻击到其他皇后。这意味着在任何一行、一列和对角线上都不能有两个皇后。
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- 图的着色:给定无向图和 m 种不同的颜色。使用这些颜色为图的顶点着色,使得图的任意两个相邻顶点颜色不同。
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- 旅行商问题:给定一系列城市和每对城市之间的距离,找出一个最短的可能的旅程,使得旅行者访问了每个城市一次并且回到原始的城市。
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- 数独:数独是一个填数字的游戏。整个游戏包含 9×9 的网格,网格又被分割成了 9 个 3×3 的小网格。要在每一行、每一列的 9 个单元格中填入 1-9 的数字,且在每一个 3×3 的小网格中也填入 1-9 的数字,使得整个数独有唯一解。
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- 迷宫问题:在二维网格中寻找从源到目标的路径。
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- 分割问题:将一个集合或者一串数字分割成满足特定属性的多个子集,如把一个集合分割成两个子集,使得两个子集的元素之和相等。
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- 密码生成:生成满足特定规则的所有可能的密码。
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- 括号生成:生成所有合法的括号对。
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- 解决游戏:有些游戏可以通过回溯来找出解决方案,例如跳跳棋、魔方等。
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生成排列和组合:生成集合的所有排列或组合。
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#include <iostream> #include <string> using namespace std; void permute(string str, int l, int r) { if (l == r) cout << str << endl; else { for (int i = l; i <= r; i++) { swap(str[l], str[i]); permute(str, l+1, r); swap(str[l], str[i]); // 回溯 } } } int main() { string str = "ABC"; int n = str.size(); permute(str, 0, n-1); return 0; }
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