回溯算法----着色问题

本文探讨了如何使用回溯算法解决无向连通图的着色问题,确保每条边的两个顶点颜色不同。介绍了回溯算法的工作原理,即在搜索过程中遇到不满足条件时进行回溯。文章详细描述了图的结构表示,并概述了着色算法:从数组的第一个顶点开始,逐个检查相邻顶点,确保颜色不冲突。若遇到冲突,则回溯尝试其他颜色。遍历完所有顶点且颜色分配无误后,输出解决方案。算法的时间复杂度为(顶点数 * 颜色^顶点数)。代码可在GitHub找到。

给定无向连通图G和m种颜色,用这些颜色给图的顶点着色,每个顶点一种颜色。如果要求G的每条边的两个顶点着不同颜色。给出所有可能的着色方案

回溯算法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。

图的结构类型: 构建一个图的结构体                                                                                                                                                        用一个数组存储图的顶点,每个顶点结构体会有一个指向相同类型的指针,指向与顶点相连的边,                                                         指针中还会有指针,也指向与顶点相连的边,直到没有

算法:

只使用数组中的头顶点,头顶点后面,与该顶点相连的顶点用来判断,该顶点能否用这种颜色,    用一个全局数组表示某顶点的颜色

每个顶点都可以涂上各种颜色,当一个涂上某种颜色后,指向数组的下一个顶点,也可以涂上各种颜色,但当该顶点与之前涂过颜色的顶点有边相连时,颜色不能一样,如果遇到这种情况,就放弃这种方案,回溯返回.

当遍历完数组(顶点都涂完了颜色),就输出当前方案

时间复杂度:(顶点数 * 颜色^顶点数);

代码:https://github.com/zhangweifeng66/algorithms

 

 

回溯算法可以用于解决图的m着色问题。 该问题的目标是将一个无向图的节点着色,使得相邻两个节点的颜色同,同时使用尽可能少的颜色。这里的m表示可用的颜色数量。 回溯算法的基本思路是从图中的一个节点开始,将其着上一个颜色,然后递归处理其相邻节点,直到所有节点都被着色或者无法继续着色。如果发现某个节点无法着色,就回溯到上一个节点,换一种颜色继续着色。直到所有的节点都被着色或者所有的颜色都被尝试过为止。 具体实现时,可以使用一个颜色数组来记录每个节点的颜色,同时使用一个变量来记录已经尝试的颜色数量,如果发现某个节点无法着色,就将该节点的颜色重置为0,并将尝试的颜色数量减1,然后回溯到上一个节点。 以下是伪代码: ``` def graph_coloring(graph, colors, m, node): if node == len(graph): # 所有节点都被着色 return True for color in range(1, m + 1): if is_color_valid(graph, colors, node, color): colors[node] = color if graph_coloring(graph, colors, m, node + 1): return True colors[node] = 0 # 回溯 return False def is_color_valid(graph, colors, node, color): for i in range(len(graph)): if graph[node][i] == 1 and colors[i] == color: return False return True ``` 其中,graph是无向图的邻接矩阵,colors是每个节点的颜色数组,m是可用的颜色数量,node是当前处理的节点编号。 调用方式如下: ``` graph_coloring(graph, [0] * len(graph), m, 0) ``` 其中,[0] * len(graph)表示初始化颜色数组为0。
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