第12章回溯算法

【C++】回溯算法基础入门 简介 回溯算法基于深度优先搜索,实际上一个类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。 由于非递归式回溯算法较难实现,本文只介绍递归式回溯。 回溯算法框架 int a[n+1];//这里用下标1~n void DFS(int i){//搜索第i层 if(i>n){//搜索结束 //结果处理(输出结果,方案计数等) } for(int j=下界;j<=上界;j++){ if(限界函数&&约束条 阅读详情

回溯算法

一种递归的进化,回溯算法是一个大的算法框架

要学编码技巧和优化技巧

使用递归实现的搜索算法

递归:关注递归程序的实现,不关注解决什么问题—出拳

回溯:解决问题,针对某一类明确的问题场景–咏春拳

理解回溯法:用深度优先搜索遍历问题求解树,加上剪枝进行优化

先有后优:先实现后优化,切勿妄想一步到位

在这里插入图片描述

洛谷 P1219 [USACO1.5] 八皇后 Checker Challenge

在nxn棋盘放n个皇后(不同行不同列),问有多少个方案

是否在一条直线上:t=[0,0,0,…0,0]:是否访问 : t-=(-t &t )

是否在斜边:

​ 正斜边:i+j-1 :t2=[0,0,0,…0,0]

​ 反斜边:i-j+n:3=[0,0,0,…0,0]

排列形枚举 但消除不要的排序

#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
#
# Copyright (C) 2024 - 2024 Cry, Inc. All Rights Reserved 
#
# @Time    : 2024/4/12 16:58
# @Author  : Cry
# @File    : 八皇后问题.py
# @IDE     : PyCharm

class BaHuanghou:
    def __init__(self):
        self.s=0
        self.n=0
        self.a=[0]*1000 # 是否为一行
        self.b=[0]*1000 # 是否为一列
        self.c=[0]*1000 #是否为正斜边 行+列和相同
        self.d=[0]*1000 #是否为反斜边 列-行差相同
    def print_one(self):
        self.s+=1
        if(self.s<=3):
            for i in range(1,(self.n)+1):
                print(self.a[i],end="")
                if(self.n-i):
                    print(" ",end="")
            print()
    def search(self,i):
        n=self.n
        for j in range(1,n+1):
            if(self.b[j]==0 and self.c[i+j]==0 and self.d[i-j+n]==0):
                self.a[i]=j;
                self.b[j]=1;
                self.c[i+j]=1
                self.d[i-j+n]=1;
                if(i==n):
                    # 满足条件输出
                    self.print_one()
                else:
                    self.search(i+1)
                #     回溯
                self.b[j]=0
                self.c[i+j]=0
                self.d[i-j+n]=0

    def run(self):
        self.n=int(input())
        self.search(1);
        print(self.s)

BaHuanghou().run()

c++

//
// Created by cry on 2024/4/11.
//
#include <iostream>
using namespace std;
#include <unordered_map>
#define MASK(n) ((1<<(n+1)) -2)//掩码
int total_ans=3;
int acm_12_huisu_BaHuanghou_ind_arr[20];
unordered_map<int,int> acm_12_huisu_BaHuanghou_ind;
void print_one_result(int n){
    //输出一组结果
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(i)printf(" ");
        printf("%d",acm_12_huisu_BaHuanghou_ind_arr[i]);
    }
    printf("\n");
    total_ans-=1;
    return;


}

int acm_12_huisu_BaHuanghou_dfs(int i,int t1,int t2,int t3,int n){
    if(i>n){ //n行都放了皇后
        if(total_ans) print_one_result(n);
        return 1;
    }
    int ans=0;
    for(int t=t1;t;t-=(-t & t)){
        int j=acm_12_huisu_BaHuanghou_ind[-t & t]; //当前二进制状态表示中的1
        if((t2 & (1 <<(i+j-1))) && (t3 &(1 <<(i-j+n)))){ //正反斜线都可以使用
            acm_12_huisu_BaHuanghou_ind_arr[i]=j;
//            printf("%d:%d\n",i,j);
            ans+=acm_12_huisu_BaHuanghou_dfs(i+1,t1^(1<<j),t2^(1<<(i+j-1)),t3^(1<<(i-j+n)),n);
        }
    }
    return ans;

}
void acm_12_huisu_BaHuanghou_test(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    //回溯法是基于递归函数的
    total_ans=3;
    for(int i=0;i<2*n;i++) acm_12_huisu_BaHuanghou_ind[1<<i]=i;
    int ans=acm_12_huisu_BaHuanghou_dfs(0,MASK(n),MASK(2*n-1),MASK(2*n-1),n);
    printf("%d\n",ans);
}

排列形枚举,要求输出

1 2 3 
1 3 2 
2 1 3 
2 3 1 
3 1 2 
3 2 1 
#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
#
# Copyright (C) 2024 - 2024 Cry, Inc. All Rights Reserved 
#
# @Time    : 2024/4/12 20:47
# @Author  : Cry
# @File    : 枚举型枚举.py
# @IDE     : PyCharm
st=[0]*10
n=3
path=[0]*10
def dfs(u):
    # 边界条件
    if(u>n):
        for i in range(1,n+1):
            print(path[i],end=" ")
        print()
        return ;

    for i in range(1,n+1):
        if(st[i]==False):
            path[u]=i
            st[i]=True
            # 递归
            dfs(u+1)
            st[i]=False #回溯
dfs(1)

快速枚举:

-t & t

6543210

1001100 :只有632可以用:-t &t能取得二进制表示中最低为1: 4:2^2=4

在这里插入图片描述

枚举完最低为后:减去就好了

t -= (-t &t)

洛谷P1135 奇怪的电梯

输入:

5 1 5
3 3 1 2 5

代表一共5层楼,求从第1层到第5层最少按几次按钮

使用历史答案剪枝

//
// Created by cry on 2024/4/12.
//
#include <iostream>

using namespace std;

#define MAX_N 200
int acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[MAX_N +5]={0};
int acm_12_huisu_QiguaideDianti_to[MAX_N+5];
void acm_12_huisu_QiguaideDianti_dfs(int k,int a,int n){
    if(acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[a]<=k)return;
    acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[a]=k;
    if(a+acm_12_huisu_QiguaideDianti_to[a]<=n) acm_12_huisu_QiguaideDianti_dfs(k+1,a+acm_12_huisu_QiguaideDianti_to[a],n);
    if(a-acm_12_huisu_QiguaideDianti_to[a]>=1) acm_12_huisu_QiguaideDianti_dfs(k+1,a-acm_12_huisu_QiguaideDianti_to[a],n);
    return ;
}
void acm_12_huisu_QiguaideDianti_test(){
    int n,a,b;
    scanf("%d%d%d",&n,&a,&b);
    for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",acm_12_huisu_QiguaideDianti_to+i);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[i]=n+1;
    }
    acm_12_huisu_QiguaideDianti_dfs(0,a,n);
    printf("%d\n",acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[b]==n+1?-1:acm_12_huisu_QiguaideDianti_dis[b]);
}
void acm_12_huisu_QiguaideDianti_test();
int main() {
    acm_12_huisu_QiguaideDianti_test();

    return 0;
}
#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
#
# Copyright (C) 2024 - 2024 Cry, Inc. All Rights Reserved 
#
# @Time    : 2024/4/12 23:33
# @Author  : Cry
# @File    : 奇怪的楼梯.py
# @IDE     : PyCharm

n,a,b=map(int,input().split())
k=[0]+list(map(int,input().split()))
dis=[n+1]*(n+1)#起点a到达终点b的已知的最短距离,默认极大值n+1

def dfs(s,a): # a表示当前在的点 b表示终点
#     历史答案剪枝
#     如果当前搜索到的到达这个点的距离,没有比之前已知的答案更优秀的时候
#     就结束搜索

    if(dis[a] <= s): #如果已知dis[a] <= k 没有意义,直接返回
        return
    dis[a]=s #κ小于dis[a]
    #分成左右两边 往上走和往下走 进行搜索
    if(a+k[a] <=n):  #往上走
        dfs(s+1,a+k[a])
    if(a-k[a]>=1): #往下走
        dfs(s+1,a-k[a])
    return;
# 回溯搜索
dfs(0,a) #到达当前点用了几步, 当前在的点 , 终点 ,总的节点数量n

if dis[b]==n+1: #到达终点的距离为默认值最大值
    print(-1) #到不了
else: #可以达到
    print(dis[b])

组合型枚举

#include <iostream>
using namespace std;
void acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(int k,int ind,int n,int m){
    if(k==m){
        //完成了
        return;
    }
    for(int i=ind;i<=n;i++){
        //select i
        acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(k+1,i+1,n,m);
    }
}

void acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_test(){
    int n,k;
    cin >> n>>k;
    acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(0,1,n,k); //选了0个,这一层第一个为1,可选数字范围为n,最多选k个
}

HZOJ 236 递归实现组合型枚举

#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
#
# Copyright (C) 2024 - 2024 Cry, Inc. All Rights Reserved 
#
# @Time    : 2024/4/13 0:55
# @Author  : Cry
# @File    : 组合型枚举.py
# @IDE     : PyCharm
m, n = map(int, input().split())
path = [0] * (n + 1) #第i层的数字


def dfs(u, ind):
    if (u == n+1):
        print(*path[1:]) #输出一次递归结果
        return
    for i in range(ind, m + 1): #从当前层的最小值到 输入的最大值
        if path[u-1] < i: #保证当前层大于上一层
            path[u] = i
            dfs(u + 1, ind + 1) #继续下一层
dfs(1, 1) #层数初始为1,最小值为1

P1036 选数


//
// Created by cry on 2024/4/13.
//
#include <iostream>
using namespace std;
#define MAX_N 20
int acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_val[MAX_N+5];
long long ans=0;
int is_prime(int x){
    for(int i=2;i*i<=x;i++){
        if(x %i==0)return 0;
    }
    return 1;
}
void acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(int k,int ind,int n,int m,int sum){
    if(k==m){
        //选择了k个数字,和值为sum
        if (is_prime(sum)){ //判断和值是否为素数
            ans+=1;
        }
        return;
    }
    for(int i=ind;i<=n;i++){
        //select i
        acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(k+1,i+1,n,m,sum+acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_val[i]+sum);
    }
    return;
}

void acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_test(){
    int n,k;
    cin >> n>>k;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_val+i);
    }
    acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_dfs(0,1,n,k,0); //选了0个,这一层第一个为1,最多选k个,当前选择的数字的和值
    printf("%lld\n",ans);
}
int main() {
    acm_12_huisu_zuheXingMeiJu_test();

    return 0;
}
#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
#
# Copyright (C) 2024 - 2024 Cry, Inc. All Rights Reserved 
#
# @Time    : 2024/4/13 0:43
# @Author  : Cry
# @File    : 选数.py
# @IDE     : PyCharm

n,k=map(int,input().split())

x=[0]+list(map(int,input().split()))
def is_prime(x):
    i=2
    while i*i<=x:
        if x%i==0:
            return False
        i+=1
    return True

def dfs(u, ind, sum):
    if(u==k):
        if is_prime(sum):
            ans[0]+=1
        return ;
    for i in range(ind,n+1):
        dfs(u+1,i+1,sum+x[i])
ans = [0]
dfs(0,1,0)
print(ans[0])

@IDE : PyCharm

n,k=map(int,input().split())

x=[0]+list(map(int,input().split()))
def is_prime(x):
i=2
while i*i<=x:
if x%i==0:
return False
i+=1
return True

def dfs(u, ind, sum):
if(u==k):
if is_prime(sum):
ans[0]+=1
return ;
for i in range(ind,n+1):
dfs(u+1,i+1,sum+x[i])
ans = [0]
dfs(0,1,0)
print(ans[0])


Python实现回溯算法 回溯算法(Backtracking)是一种递归的算法设计技巧,主要用于解决诸如组合、排列、子集等需要尝试所有可能性的问题。回溯算法可以看作是深度优先搜索(DFS)的变种,通过在遍历的过程中动态地选择下一步,逐步构造出问题的解。当发现某条路径不能达到期望的结果时,回溯算法会退回到上一步,并尝试其他可能的路径。回溯算法在许多经典问题中都有广泛的应用,如数独求解、八皇后问题、图的着色、旅行商问题等。回溯算法是一种非常强大的算法设计技巧,能够解决许多具有组合性质的问题。 阅读详情

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回溯算法适用于那些具有多个步骤、每一步都有多个选择并且有约束条件的问题。它的核心思想是逐步构建解,当发现某个选择无法生成有效解时,回退并尝试其他可能的选择。虽然回溯法可以遍历所有可能的解,但其效率往往较低,因此在实际应用中,通常会结合剪枝技术,以减少不必要的搜索。回溯的主要优点是简单、通用,适用于很多组合优化问题。然而,由于它的暴力搜索特性,如果没有结合优化策略或剪枝,可能会导致指数级的时间复杂度。

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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

算法基础——回溯算法

回溯和递归是分不开的(就像迭代和递推一样),递归的过程中隐藏着回溯,回溯或递归的本质就是暴力搜索,用于解决排列、组合、切割、子集、棋盘等即使嵌套for循环(迭代法)也难以解决的问题,比如要嵌套多少层for是未知的。这些问题都可以抽象成一个树形结构,即N叉树,一个问题不断地有很多个小问题的分支路径,回溯的思想就是遍历完一条路径之后,返回到上个问题并恢复现场。

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DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

Leetcode学习之回溯算法

1. 回溯算法理论基础 什么是回溯法 回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式。 在二叉树系列中,我们已经不止一次,提到了回溯,例如二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯。 回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯。 所以回溯函数也就是递归函数,指的都是一个函数。 回溯法的效率 回溯法的性能如何呢,必须强调的是,虽然回溯法很难,很不好理解,但是回溯法并不是什么高效的算法。 **因为回溯的本质是穷举,穷举所有可能,然后选出我们想要的答案,**如果想让回溯法高效一些,可以加一些剪枝的操作,但也改不了回

frighting_ing的博客 5361

回溯算法 12. 全排列

used数组,其实就是记录此时path里都有哪些元素使用了,一个排列里一个元素只能使用一次。这道题其实并不难,找到树是如何构成的就能解出题目了。​上那些数字被使用过了(所以其实直接判断。阅读代码随想录知,还可以另外设置一个。​数组,是纵向记录当前路径。时间复杂度: O(n!空间复杂度: O(n)

m0_49844155的博客 965

【算法】浅析回溯算法

回溯算法是一种试探性的算法,它尝试通过分步的方式来解决问题。在解决一些组合问题(如八皇后、0-1背包问题等)和决策问题(如旅行商问题、图着色问题等)时,回溯算法是一种非常有力的工具。

Young_Pro的博客 1283

回溯算法

算法实验4《回溯法》

nameofcsdn的博客 2657

LeetCode刷题小记 八、【回溯算法】

本系列笔记主要作为笔者刷题的题解,所用的语言为Python3,若于您有助,不胜荣幸。

Shen Mu Xin's Blog 1278

回溯算法解决八皇后问题(JAVA实现)

送给程序猿们一句话 《拥有水滴石穿的坚持;懂得聚沙成塔的积累;磨练坚韧不拔的意志;学习脚踏实地的奋斗;提升立世做人的技巧;突破自我设限的障碍。》 文章目录背景问题解决思路什么是回溯算法算法详解我们怎么判断是否满足规则代码总结 背景 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击...

程序员大航子 4637

面试算法题之回溯

每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n × n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。你可以 按任意顺序 返回答案。n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给你一个整数 n ,返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。

lihao1875699404的博客 1026

【智能算法】回溯算法

回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。如果候选解被确认不是一个解(或者至少不是最后一个解),回溯算法会丢弃该解,即回溯并且在剩余的解空间中继续寻找。这种算法常用于解决约束满足问题,如八皇后问题、图的着色、子集和问题等。

大雨淅淅的博客 1121

回溯算法思想、回溯算法解题模板与回溯算法题目索引(不断更新)

回溯算法是一种试探性的搜索算法,它在解决某些组合问题、优化问题、迷宫路径选择等非常有效。。细说一下这些问题:组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题:N个数按一定规则全排列,有几种排列方式棋盘问题:N皇后,解数独等等回溯算法的主要步骤如下:定义问题的解空间:首先要确定问题的解空间,它通常是一个树形结构,其中每个节点表示一个局部解或部分解。

weixin_49503250的博客 1131

代码随想录101——回溯算法12——排列1——全排列

🔥本篇概览:数据结构与算法 || 详细讲解了回溯算法12——子集4——全排列,详细讲解了used[]用来去重的原理,保证了已使用过的索引相同的元素不再使用。而非值相同的元素不再使用。🌈⭕🔥

做一个善良的人,做好自己的事,如果愿意,再发一份光。 1196
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厨 神
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