找到所有选择,走不通则回溯
假定问题的解是一个向量(a1,a2,a3,...,an),其中的每个元素ai都是问题的一个元素
步骤:
建立一个问题的部分解v=(a1,a2,...,ak)
若这个部分解是可行解,则继续,若不是可行解,删除ak,加入ak情况的另一种可能
若ak的可能已经遍历完,回溯并寻找ak-1的下一个可能
算法改进:搜索剪枝
剪枝(pruning)可以帮助我们减少搜索空间,更快的找到解
剪枝的思想就是就是通过某种判断,避免一些不必要的遍历过程,就是如果发现此分支不可能找到最优解,就立刻回溯
剪枝的策略需要具体问题具体分析,这里不细讲
回溯法框架:
递归法
Backtrack(k,X[1...K-1])
if(k>n) output(X[1...N])
else
for each element x in S(k):
if(constraint(x,X[1...k-1]))
X[k]=x
backtrack(k+1,X[1...k])
迭代法
IterativeBacktrack()
k=1
while k>0
while set S(k) is not empty
get a new element x from set S(k)
if(constraint(x,X[1,k-1]))
X[k]=x
if(solution(X)) output(X)
else k++
我对DFS和回溯算法的区别感到困惑。在我看来,回溯只是一个特殊版本的DFS,对吗?
主要内容:回溯算法的应用场景在图 1 中找到从 A 到 K 的行走路线,一些读者会想到用穷举算法(简称穷举法),即简单粗暴地将从 A 出发的所有路线罗列出来,然后逐一筛选,最终找到正确的路线。 图 1 找从A到K的行走路线 图 1 中,从 A 出发的路线有以下几条: A-B-C A-B-D A-E-F-G A-E-F-H A-E-J-I A-E-J-K 穷举法会一一筛选这些路线,最终找到 A-E-J-K 。 本节要讲的回溯算
主要内容:回溯VS递归,回溯算法的实现过程回溯算法,又称为 “试探法”。解决问题时,每进行一步,都是抱着试试看的态度,如果发现当前选择并不是最好的,或者这么走下去肯定达不到目标,立刻做回退操作重新选择。这种走不通就回退再走的方法就是回溯算法。 例如,在解决列举集合 {1,2,3} 中所有子集的问题中,就可以使用回溯算法。从集合的开头元素开始,对每个元素都有两种选择:取还是舍。当确定了一个元素的取舍之后,再进行下一个元素,直到集合最后一个元
本文向大家介绍Regular Expressions 为什么回溯会成为陷阱?,包括了Regular Expressions 为什么回溯会成为陷阱?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 回溯可能由可选的量词或替代结构引起,因为正则表达式引擎将尝试探索每条路径。如果您运行的正则表达式a+b对aaaaaaaaaaaaaa没有匹配,发动机会发现它非常快。 但是,如果您将正则表达式更改(aa*)+
我已经创建了一个数独解算器,它可以像人类一样解数独,通过检查与被检查方格对应的方格中的可能性确定值。 (来源:http://pastebin.com/KVrXUDBF) 但是,我想创建一个随机数独生成器(从空白网格),因此决定使用回溯算法。我理解回溯的概念,但对一件事感到困惑: 一旦我知道某个解决方案是不允许的,我如何知道要返回(和更改)哪个前一个节点?我应该简单地返回到前一个节点并循环浏览所有可
我正在开发高级培养皿网络编辑器/模拟器。首先,这里有一些词汇 圆圈=位置 矩形=过渡 就地整数 = 标记 过渡状态=防护 我被困在通过过渡的守卫。守卫是一个条件,如果你想执行转换,这需要是真的。我知道我应该以某种方式使用回溯,但我不知道在程序开始之前进入过渡的位置数,所以我不能使用循环,因为我不知道我需要多少个循环。 所以,我想从第一位获取第一个令牌,从第二位获取第一令牌,然后尝试通过守卫,如果通