回溯算法与优化

本文介绍了回溯算法的概念,以及它在深度优先搜索、八皇后问题、0-1背包和全排列等问题中的应用。以0-1背包问题为例,阐述了回溯算法的解决思路,指出其在递归过程中可能存在的重复计算问题。通过引入记忆化技术进行优化,提高了算法效率,使得效率接近动态规划,同时保持了代码的简洁易懂。

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回溯算法定义:在搜索中寻找问题的解,发现不满足条件时,就回溯返回上一步,尝试别的路径

回溯算法应用:深度优先搜索,八皇后,0-1背包,全排列等

以0-1背包问题为例:有一个背包,背包总的承载重量是Wkg。现在我们有n个物品,每个物品的重量不等,并且不可分割。我们现在期望选择几件物品,装载到背包中。在不超过背包所能装载重量的前提下,如何让背包中物品的总重量最大?

private int maxW = Integer.MIN_VALUE; // 结果放到maxW中
private int[] weight = {2,2,4,6,3};  // 物品重量
private int n = 5; // 物品个数
private int w = 9; // 背包承受的最大重量
public void f(int i, int cw) { // 调用f(0, 0)
  if (cw == w || i == n) { // cw==w表示装满了,i==n表示物品都考察完了
    if (cw > maxW) maxW = cw;
    return;
  }
  f(i+1, cw); // 选择不装第i个物品
  if (cw + weight[i] <= w) {
    f(i+1,cw + weight[i]); // 选择装第i个物品
  }
}

回溯

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