回溯法应用

问题:设计一个函数,来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径就不能再次进入该格。

解题思路:这是一个回溯法的应用。首先,在矩阵中任选一个格子作为路径的起点,如果矩阵中某个格子的字符为ch,并且这个格子将对应于路径上的第i个字符。如果路径上的第i个字符不是ch,那么这个格子不可能处在路径上的第i个位置。如果路径上的第i个字符正好是ch,那么到相邻的格子寻找路径上的第i+1个字符。除了矩阵边界上的格子外,其他格子都有4个相邻的格子。重复这个过程,知道路径上的所有字符都在矩阵中找到相应的位置。路径可以被看成一个栈,当在矩阵中定位了路径中前n个字符的位置后,在与第n个字符对应的格子周围都没有找到第n+1个字符,这时候就只好回退到路径的第n-1个字符,重新定位第n个字符。由于不能重复进入一个格子,所以还需要定义和字符矩阵大小一样的bool值来表示该格子是否可以进入。

bool bPathker(const char *matrix, int row, int col, int i, int j, const char *str, int                   
               &pathlen, bool *isvaliable)
{
    if(str[pathlen] == '\0')
        return true;

    bool hasPath = false;
    if(i >= 0 &&  i < row && j >= 0 && j < col 
        && matrix[i * row + j] == str[pathlen]
        && !isvaliable[i * row + j])
    {
        ++pathlen;
        isvaliable[i * row + j] = true;

        hasPath = bPathker(matrix, row, col, i, j-1, str, pathlen, isvaliable)
               || bPathker(matrix, row, col, i-1, j, str, pathlen, isvaliable)
               || bPathker(matrix, row, col, i, j+1, str, pathlen, isvaliable)
               || bPathker(matrix, row, col, i+1, j, str, pathlen, isvaliable);

        if(!hasPath)
        {
            --pathlen;
            isvaliable[i * row + j] =false;
        }
    }


    return hasPath;
}

bool bPath(char *matrix, int row, int col, char *str)
{
    if(matrix == nullptr || row < 1 || col < 1 || str == nullptr)
        return false;

    bool *isvaliable = new bool[row * col];
    memset(isvaliable, 0, row*col);
    
    int pathlen = 0;
    for(int i = 0; i < row; i++)
    {
        for(int j = 0; j < col; j++)
        {
            if(bPathker(matrix, row, col, i, j, str, pathlen, isvaliable))
            {
                return true;
            }
        }
    }

    delete[] isvaliable;

    return false;
}

问题:假设有一个m行n列的方格,一个人从坐标(0,0)的格子开始移动,它每次可以向左,向右,向上,向下移动一格,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如,当k为18时,这个人能进入方格(35,37),因为3+5+3+7=18,但他不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8=19>k,问这个人能到达多少个方格?

解题思路:该问题和上面的问题相似,这个人从(0,0)开始移动,当他准备进入坐标为(i,j)的方格时,通过检查该坐标的数位和来判断这个人能够进入。如果这个人能够进入坐标为(i,j)的方格,则再判断他是否能进入相邻的4个方格,也是一个回溯法的应用。

int getDigitSum(int number)
{
    int sum = 0;
    while(number > 0)
    {
        sum += number % 10;
        number /= 10;
    }

    return sum;
}

bool check(int k, int row, int col, int i, int j, bool *valiable)
{
    if(i >= 0 && i < row && j >= 0 && j < col && 
       getDigitSum(row) + getDigitSum(col) <= k && 
       !valiable[i * row + j])
    {
        return true;
    }

    return false;
}

int moveKer(int k, int row, int col, int i, int j, bool *valiable)
{
    int count = 0;
    if(check(k, row, col, i, j, valiable))
    {
        valiable[i * row + j] = true;

        count = 1 + moveKer(k, row, col, i-1, j, valiable) +
                    moveKer(k, row, col, i, j-1, valiable) +
                    moveKer(k, row, col, i+1, j, valiable) +
                    moveKer(k, row, col, i, j+1, valiable);
    }

    return count;
}

int move(int k, int row, int col)
{
    if(k <= 0 || row <= 0 || col <= 0)
        return 0;

    bool *isvaliable = new bool[row * col];
    for(int i=0; i < row *col; i++)
        isvaliable[i] = false;

    int count = moveKer(k, row, col, 0, 0, isvaliable);

    delete[] isvaliable;

    return count;
}

 

### 回溯法在算法设计和编程中的实际应用场景 回溯法是一种系统化的试探法,适用于解决需要枚举所有可能解的问题。通过递归地构建解空间树,并在每个节点上进行决策,回溯法能够在满足约束条件的情况下找到所有可行解或最优解[^1]。 #### 1. 组合与排列问题 回溯法广泛应用于组合与排列问题中,例如从给定集合中选择若干元素以满足特定条件。以下是一个典型的组合问题示例: **问题描述:** 给定一个整数数组 `nums` 和目标长度 `k`,找出所有长度为 `k` 的子集。 **代码实现:** ```python def combine(nums, k): result = [] def backtrack(start, path): if len(path) == k: result.append(path[:]) return for i in range(start, len(nums)): path.append(nums[i]) backtrack(i + 1, path) path.pop() backtrack(0, []) return result ``` 上述代码展示了如何使用回溯法生成所有长度为 `k` 的子集[^4]。 #### 2. 数独求解 回溯法可以用来解决数独问题,通过尝试填充每个空格并验证其合法性,最终找到完整的数独解。 **代码实现:** ```python def solveSudoku(board): def is_valid(row, col, num): for i in range(9): if board[row][i] == num or board[i][col] == num or \ board[3 * (row // 3) + i // 3][3 * (col // 3) + i % 3] == num: return False return True def backtrack(): for row in range(9): for col in range(9): if board[row][col] == '.': for num in '123456789': if is_valid(row, col, num): board[row][col] = num if backtrack(): return True board[row][col] = '.' return False return True backtrack() ``` 这段代码通过递归尝试填充数独的每个空格,并在发现不合法的情况时回退到上一步继续尝试其他可能性[^2]。 #### 3. N皇后问题 N皇后问题是经典的回溯法应用之一,要求在 N×N 的棋盘上放置 N 个皇后,使得它们互不攻击。 **代码实现:** ```python def solveNQueens(n): result = [] def backtrack(row, cols, diag1, diag2, path): if row == n: result.append(path[:]) return for col in range(n): if col not in cols and row - col not in diag1 and row + col not in diag2: backtrack(row + 1, cols | {col}, diag1 | {row - col}, diag2 | {row + col}, path + ['.' * col + 'Q' + '.' * (n - col - 1)]) backtrack(0, set(), set(), set(), []) return result ``` 此代码通过逐步放置皇后并检查冲突条件来解决问题,当某一行的所有列均无法放置皇后时,会回退到上一行重新尝试[^3]。 #### 4. 字符串分割问题 回溯法也可以用于字符串分割问题,例如将字符串分割成回文子串。 **代码实现:** ```python def partition(s): result = [] def is_palindrome(sub): return sub == sub[::-1] def backtrack(start, path): if start == len(s): result.append(path[:]) return for end in range(start + 1, len(s) + 1): if is_palindrome(s[start:end]): path.append(s[start:end]) backtrack(end, path) path.pop() backtrack(0, []) return result ``` 这段代码通过递归检查每个子串是否为回文,并在找到合法分割时将其记录下来[^4]。 ### 性能分析 尽管回溯法能够有效解决许多复杂问题,但由于其本质是穷举搜索,因此时间复杂度通常较高,尤其是在解空间较大时。为了优化性能,可以通过剪枝技术减少不必要的搜索路径。
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