回溯算法 例题

回溯算法例题分析 什么是回溯算法 **回溯算法的概念:**回溯算法是一种类似枚举但优于枚举的算法,它可以通过“剪枝”的方式去掉那些不可能的递归情况,从而得到实现解题目标的所有可行方案。回溯算法一般通过递归来实现,每个次递归前都要判断当前这种方案是不是有继续递归的必要,如果可以,就继续往深入递归,最终实现目标,如果在递归中发现不符合递归条件了,那么就“减掉”这个分支,程序回溯到之前的另一种可能性重新开始,继续往下递归... 阅读详情

幂集。编写一种方法,返回某集合的所有子集。集合中不包含重复的元素。
说明:解集不能包含重复的子集。
示例:
输入: nums = [1,2,3]
输出:
[
[3],
[1],
[2],
[1,2,3],
[1,3],
[2,3],
[1,2],
[]
]

package nunber2;

import java.util.*;

public class Main {
//求集合的子集,从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
	public static void main(String[] args) {
		int[] nums= {1,2,3};
		List<ArrayList<Integer>> res=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
		ArrayList<Integer> temp=new ArrayList<>();
		int start=0;//从0开始
		
		solution(nums,res,temp,start);
		//输出打印
		for (ArrayList<Integer> list : res) {
			System.out.println(list);
		}
	}

	private static List<ArrayList<Integer>> solution(int[] nums, List<ArrayList<Integer>> res, ArrayList<Integer> temp, int start) {
		//什么时候结束
		res.add(new ArrayList<>(temp));
		for (int i = start; i < nums.length; i++) {
			temp.add(nums[i]);//添加元素
			solution(nums,res,temp,i+1);//继续添加下一个元素
			temp.remove(temp.size()-1);//不符合,回退上一步
			
		}
		return res;
	}
}

给定一个 没有重复 数字的序列,返回其所有可能的全排列。
示例:
输入: [1,2,3]
输出:
[
[1,2,3],
[1,3,2],
[2,1,3],
[2,3,1],
[3,1,2],
[3,2,1]
]

package nunber2;

import java.util.*;

public class Main {
	//记录全排列事件
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int[] nums= {1,2,3};
		List<ArrayList<Integer>> res=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
		List<Integer> temp=new ArrayList<Integer>();
		//添加元素
		for (int i : nums) {
			temp.add(i);
		}
		//输出操作
		for (List<Integer> list : solution(nums,res,temp,0)) {
			System.out.println(list);
		}
	}

	public static List<ArrayList<Integer>> solution(int[] nums, List<ArrayList<Integer>> res, List<Integer> temp, int i) {
		if(i==nums.length) {
			res.add(new ArrayList<>(temp));
		}
		for (int j = i; j < nums.length; j++) {
			Collections.swap(temp, i, j);//交换一次
			solution(nums,res,temp,i+1);
			Collections.swap(temp, i, j);//交换回去
		}
		return res;
	}
	
}

八皇后问题

package nunber2;

import java.util.*;
//怎么回溯--》看你怎么定义取到和不取到的,回溯就是取到的相反操作
public class Main {
	//n皇后问题
	public static int count=0;
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int n=sc.nextInt();//一共有多少个皇后
		
		int[][] nums=new int[n][n];
		solution(nums,0);
		System.out.println(count);
    }
	//这里的想法是固定一个行,移动列
	public static void solution(int[][] nums,int row) {//i是行,j是列
		if(row==nums.length) {
			count++;//结束
			return;
		}
		
		for (int col = 0; col < nums.length; col++) {
			if(check(nums,row,col)) {//如果是合理的行和列
				nums[row][col]=1;
				solution(nums,row+1);
				nums[row][col]=0;
			}
		}
		
	}
	
	//检查一下这个行和列是不是可以使用的-->换一种思路:检测不出这个点是可用的,那就检测它不可用
	public static boolean check(int[][] nums,int row,int col) {
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
				if(nums[i][j]==1&&(col==j||Math.abs(row-i)==Math.abs(col-j)))
					return false;
			}
		}
		return true;
	}
	
	
}


找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数, 并且每种组合中不存在重复的数字。 说明: 所有数字都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 示例 1: 输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]] 示例 2: 输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

package nunber2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int k=sc.nextInt();
		int n=sc.nextInt();
		
		List<ArrayList<Integer>> res=new ArrayList<>();
		List<Integer> temp=new ArrayList<>();//临时结果
		solution(res,temp,k,n,1);
		
		for (List<Integer> list : res) {
			System.out.println(list);
		}
	}
	
	public static void solution(List<ArrayList<Integer>> res, List<Integer> temp, int k, int n, int start) {
		if(n<0)
			return;
		if(k==0) {
			if(n==0)
				res.add(new ArrayList<>(temp));
			return;
		}
		
		for (int i = start; i <=n; i++) {//这里要取等号
			temp.add(i);
			solution(res,temp,k-1,n-i,i+1);
			temp.remove(temp.size()-1);
		}
	}
}


算法学习笔记:25.回溯算法之迷宫寻路——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题 本文系统讲解了回溯算法在迷宫寻路中的应用。通过分析迷宫问题定义和回溯核心思路,文章详细介绍了"尝试-回溯"的递归探索过程,包括标记位置、方向选择和回溯清理等关键步骤。结合LeetCode 490(球滚动迷宫)和79题(单词搜索)的实战案例,展示了不同约束条件下的回溯实现方法,并给出Java代码示例。同时针对考研408考点,解析了概念辨析题和算法设计题,强调访问标记管理的重要性。文章还比较了回溯与BFS、DFS等算法的差异,指出回溯适用于求所有路径而非最短路径。最后总结了迷宫寻路的实际应用 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

初识“回溯算法”讲解及LeetCode对应例题解析

初识“回溯算法”及LeetCode例题解析回溯算法1、回溯算法的概念2、回溯算法的一般解题思路3、解决问题的方法例题一:二叉树中和为某一值的路径(1)题目描述(2)题目分析(3)代码实现例题二:电话号码的字母组合(1)题目描述(2)题目分析(3)代码实现 回溯算法 1、回溯算法的概念 xxxx回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。 xxxx上述文字有些抽象,如果将其具化来说。回溯法思路的具体描述是:把问题的解空间转

cdzg_zzk的博客 1323

回溯算法及例题

 回溯算法的主要思想是每次只构造解的一个分量,     然后按照下面的方法来评估这个部分构造解。         如果一个部分构造解可以进一步构造而不会违反问题的约束,     我们就接受对解的下一个分量所做的第一个合法选择。         如果无法对下一分量进行合法的选择,就不必再剩下的任何分量再做任何选择了。     在这种情况下,该算法进行回溯,把部分构造解的最后一个分量替换为它的下一个选

魔神翼 3463

LeetCode中回溯算法的例题分享

LeetCode中回溯算法的几个例子

xjm18326122914的博客 1008

回溯算法(例题详细解析)

回溯算法(例题详细解析)涉及到深度优先、广度优先遍历进行回溯,深度解析,详细了解回溯算法

c_study__c的博客 6165

回溯算法常见例题总结

46.全排列 给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列。 输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] class Solution { public: vector<vector<int>> permute(vector<int>&...

没得选择丶 901
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@@老胡
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