回溯算法理解

回溯算法是一种用于解决搜索问题的策略,通过深度优先搜索并利用剪枝来避免无效路径。本文介绍了回溯算法的基本思想,通过八皇后问题、0-1 背包问题、通配符匹配和正则表达式匹配四个经典案例,阐述其应用,并探讨了回溯与贪心、动态规划的区别。回溯算法适用于解决各种组合优化问题,如数独、图的着色等。

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一,如何理解回溯算法

深度优先搜索算法利用的就是回溯算法思想,但它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外,还可以用在很多实际的软件开发场景中,比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。

除此之外,很多经典的数学问题都可以用回溯算法解决,比如数独、八皇后、0-1 背包、图的着色、旅行商问题、全排列等等。

回溯的处理思想,有点类似枚举搜索。暴力枚举所有的解,找到满足期望的解。为了有规律地枚举所有可能的解,避免遗漏和重复,我们把问题求解的过程分为多个阶段。每个阶段,我们都会面对一个岔路口,我们先随意选一条路走,当发现这条路走不通的时候(不符合期望的解),就回退到上一个岔路口,另选一种走法继续走。

回溯算法的模板代码总结如下:

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }
    for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
        处理节点;
        backtracking(路径,选择列表); /
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