分治策略之全排列问题

分治法应用——全排列 目录 什么是分治法? 分析什么是全排列 代码(c++) java实现 递归结构展示 什么是分治法? 先看分:将一个大问题分成若干个小问题,如果小问题还可以分,那就再分,直到小问题可以很轻易地解决 治:将小问题逐个解决,然后将解合起来,组成大问题的解。 下图是示意图: 分析什么是全排列 目的是对n不重复的字符{a1,a2,a3…an}进行全排列, 以n=4时为例,对{a,b,c,d}全排列可以... 阅读详情

问题描述:

设计一个递归算法生成n个元素{r1,r2,…,rn}的全排列。

设R={r1,r2,…,rn}是要进行排列的n个元素,Ri=R-{ri}。集合X中元素的全排列记为perm(X)。(ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下:

当n=1时,perm(R)=(r),其中r是集合R中唯一的元素;

当n>1时,perm(R)由(r1)perm(R1),(r2)perm(R2),…,(rn)perm(Rn)构成。


//排列问题(递归)
#include <iostream>

using namespace std;

template <typename Type>
void Swap(Type &a, Type &b)
{
    Type temp;
    temp = a ;
    a = b;
    b = temp;
}

template <typename Type>
void Perm(Type list[], int k, int m)
{
    //产生list[k:m]的所有排列
    if(k == m)
    {
        //只剩下一个元素
        for(int i = 0; i <= m; i++)
        {
            cout<<list[i];
        }
        cout<<endl;
    } else {
        //还有多个元素待排列,递归产生排列
        for(int i = k; i <= m; i++)
        {
            Swap(list[k],list[i]);
            Perm(list,k+1,m);
            Swap(list[k],list[i]);
        }
    }
}

int main()
{
    int n;
    cout<<"请输入需排列数的个数:"<<endl;
    cin>>n;
    int *a = new int[n];
    cout<<"输入排列的数:"<<endl;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    Perm(a,0,n-1);
    delete a;
    return 0;
}




三、递归与分治策略 递归算法 :程序直接或间接调用自身的编程技巧称为递归算法。 递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。 当边界条件不满足时,递归前进; 当边界条件满足时,递归返回。 注意:在使用递增归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口,否则将无限进行下去。 优缺点: 优点:把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。 缺点: 递归算法解题的运行效率较低。 在递归调用过程中,系统为每一层的返 阅读详情

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Hy_Fighting
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