浅谈剪枝

浅谈深搜剪枝优化 文章目录一、引入二、深搜的剪枝三、迭代加深四、双向搜索五、例题1.数的划分2.小木棍 一、引入 在《深搜与栈浅谈》中,我曾提到过深搜一般效率很低,因此需要优化。这里我给大家简单介绍一下深搜的常见剪枝方法、迭代加深思想以及双向搜索的思路。最后以几道比较经典的例题讲解一下实际题目中的优化。 二、深搜的剪枝 在深搜每次扩展中,我们到达一个新的决策点B,在访问完B及其所有子决策点后,便回到其父决策点A。当决策点没有重复时,所有的父子关系A->B便构成了一棵树。有重复时,我们也一样把它看成一棵树。在遍历中,. 阅读详情

剪枝的概念

我们知道,所谓深搜和广搜(宽搜),其本质上都是对一棵搜索树的深度、广度优先遍历。无论是图论类型的题目,还是正常的传统性题目都是如此。把握这个性质也是我们设计搜索算法时最重要的思路。
而在这个过程中,有些子节点是明显不符合题意的,所以我们就可以在此基础上对算法进行优化,省去很多冗余的环节。
因为这个优化的技巧非常像在树上砍冗余的枝条,所以起了一个名字叫做:剪枝。

剪枝的分类

1、可行性剪枝

所谓可行性剪枝,顾名思义,就是当当前状态和题意不符,并且由于题目可以推出,往后的所有情况和题意都不符,那么就可以进行剪枝,直接把这种情况及后续的所有情况判负,直接返回。

即:不可行,就返回。

2、排除等效冗余

所谓排除等效冗余,就是当几个枝桠具有完全相同的效果的时候,只选择其中一个走就可以了。

即:都可以,选一个。

3、最优性剪枝

所谓最优性剪枝,是在我们用搜索方法解决最优化问题的时候的一种常用剪枝。就是当你搜到一半的时候,已经比已经搜到的最优解要不优了,那么这个方案肯定是不行的,即刻停止搜索,进行回溯。

即:有比较,选最优。

4、顺序剪枝

普遍来讲,搜索的顺序是不固定的,对一个问题来讲,算法可以进入搜索树的任意的一个子节点。但假如我们要搜索一个最小值,而非要从最大值存在的那个节点开搜,就可能存在搜索到最后才出解。而我们从最小的节点开搜很可能马上就出解。这就是顺序剪枝的一个应用。一般来讲,有单调性存在的搜索问题可以和贪心思想结合,进行顺序剪枝。

即:有顺序,按题意。

5、记忆化

记忆化搜索其实是搜索的另外一个分支。在这里简单介绍一下记忆化的原理:

就是记录搜索的每一个状态,当重复搜索到相同的状态的时候直接返回。

即:搜重了,直接跳。

这些是剪枝的大的方向,在实际的题目中我们要根据题目灵活分析。

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