算法——回朔法简介

本文介绍了一种使用回溯法解决迷宫问题的方法。通过递归地探索迷宫路径,当遇到死胡同时返回上一步继续寻找其他可能路径,最终找到从入口到出口的路径。文中提供了一个具体的迷宫问题示例及其Java实现。

回溯法简介及示例

       回溯法是递归算法的一种特殊形式,回溯法的基本思想是:对一个包括很多结点,每个结点有若干个搜索分支的问题,把原问题分解为对若干个子问题求解的算法。当搜索到某个结点、发现无法再继续搜索下去时,就让搜索过程回溯(即退回)到该节点的前一个结点,继续搜索这个节点的其他尚未搜索的分支;如果发现这个节点也无法再继续搜索下去时,就让搜索过程回溯到这个结点的前一个结点继续这样的搜索过程;这样的搜索过程一直进行到搜索到问题的解或搜索完全部可搜索分支没有解存在为止。回溯法和简单的递归算法不同的是:对于回溯算法, 当对一个结点的子分支搜索失败时,要考虑回溯(即退回)至该结点,继续对该结点的其他尚未搜素过的分支进行搜索;而简单的递归算法不需要考虑这些问题。

示例:设计求解迷宫问题的函数及测试。
       一个迷宫是一些互相连通的交叉路口的集合,给定一个迷宫入口,一个迷宫出口,当从入口到出口存在通路时输出其中的一条通路,当从入口到出口不存在通路时输出无通路存在。每个交叉路口除进来的路之外有三个路口,分别是向左、向前和向右。为简化设计,假设迷宫中不存在环路。下图为迷宫的示意图。

问题分析:每个路口最多有三个搜索分支。把算法设计为如下的搜索过程:把整个搜索分解为向左、向前和向右三个方向上子问题的搜索。当搜索到某个路口,发现该路口没有可搜索的方向时,就让搜索过程回溯到该路口的前一个路口,然后搜索这个路口的其他尚未搜索过的搜索方向。这样的搜索过程一直继续到找到出口或搜索完全部可连通路口的所有可能搜索方向没有找到出口为止。
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.StringTokenizer;

class InterSection{  //路口类
	int left;  //向左方向
	int forward;  //向前方向
	int right;  //向右方向
}

public class Maze {
	int mazeSize;  //路口个数
	InterSection[] intSec;  //路口集合
	int exit;  //出口
	
	Maze(String fileName) {
		String line;

		try{
			BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
			line = in.readLine();  //读文件的第1行
			mazeSize = Integer.parseInt(line.trim());  //去空格并转换类型
			intSec = new InterSection[mazeSize + 1];
			
			for ( int i = 1 ; i <= mazeSize ; i ++ ) {  //读文件的后续行
				line = in.readLine();
				StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  //把当前行数值转换成StringTokenizer对象
				InterSection curr = new InterSection();
				curr.left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
				curr.forward = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
				curr.right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
				intSec[i] = curr;
			}
			exit = Integer.parseInt(in.readLine());
			in.close();
		}
		catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	public boolean travMaze(int intSecValue) {  //搜索
	//用回朔法搜索迷宫的所有分支,intSexValue为当前所处路口号
	//当搜索到出口时函数返回1,否则返回0
		if (intSecValue > 0) {
			if (intSecValue == exit) {  //搜索成功出口
				System.out.print(intSecValue + "<==");
				return true;
			}
			
			else if (travMaze(intSec[intSecValue].left)) {  //向当前路口的左分支探索
				System.out.print(intSecValue + "<==");
				return true;
			}
			
			else if (travMaze(intSec[intSecValue].forward)) {  //向当前路口的前分支探索
				System.out.print(intSecValue + "<==");
				return true;
			}
			
			else if (travMaze(intSec[intSecValue].right)) {  //向当前路口的右分支探索
				System.out.print(intSecValue + "<==");
				return true;
			}
		}
		
		return false;  //搜索失败出口
		
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		String fileName = "F:\\Maze.txt";
		Maze m = new Maze(fileName);
		int start = 1;
		
		if (m.travMaze(start)) {
			System.out.println();
			System.out.println("此迷宫的一条通路如上所示");
		}
		else {
			System.out.println("此迷宫无通路出来!");
		}
	}
	
}
数据文件:(F:\Maze.txt)说明:文件的第一行是迷宫的路口个数,此文件表示共有6个路口;第二行到第七行是编号1到编号6的6个路口的状态,如第2行的0 2 0表示编号1的路口状态是向左不通,向前通到2号路口,向右不通;最后一行表示迷宫的出口为路口7。注意:每个路口的向左、向前和向右的方向是站在当前路口的位置来说的,而不是站在路口1的位置来说的。
6
0 2 0
3 5 6
0 0 4
0 0 0 
0 0 0
7 0 0 
7
输出结果为:
7<==6<==2<==1<==
此迷宫的一条通路如上所示


动态规划、贪心算法回溯法都是常用的算法思想,它们各自有不同的适用场合和优缺点。 动态规划: 动态规划通常用于求解一些最优化问题,例如最长公共子序列、背包问题、最短路径等。动态规划的核心思想是将一个大问题拆分成若干个小问题,通过求解小问题的最优解来推导出大问题的最优解。动态规划通常需要用一个二维数组来存储子问题的最优解,并通过填表来逐步求解。 动态规划的优点是求解效率高、结果准确,但是需要占用大量存储空间,且需要满足子问题之间具有最优子结构性质。 贪心算法: 贪心算法通常用于求解一些最优化问题,例如最小生成树、最短路径等。贪心算法的核心思想是每次选择当前状态下最优的决策,并认为这样的决策最终能够得到全局最优解。贪心算法通常不需要存储子问题的最优解,而是通过局部最优解来推导出全局最优解。 贪心算法的优点是求解效率高、存储空间小,但是可能存在局部最优解不等于全局最优解的情况,需要具有贪心选择性质和最优子结构性质。 回溯法回溯法通常用于求解一些组合优化问题,例如求解八皇后问题、旅行商问题等。回溯法的核心思想是通过不断地试错和溯来寻找问题的解。回溯法通常需要用递归的方式来实现,每次递归都会对当前状态进行选择或撤销选择,直到找到问题的解或无继续搜索。 回溯法的优点是适用范围广,能够解决组合优化问题,但是时间复杂度高,需要检查所有可能的解,且可能存在重复计算的情况。 综上所述,动态规划、贪心算法回溯法各自有不同的优缺点和适用场合,需要根据具体问题来选择合适的算法
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