算法设计与分析6.1 非0-1背包问题、TSP旅行商问题、分支限界与回溯

本文讨论了蛮力法、回溯法在背包问题中的应用,比较了它们的时间复杂度,并介绍了非0-1背包的解决方案。同时,文中提到了旅行商问题的两种方法及其区别,以及回溯法在剪枝中的优势。最后,对比了回溯法和分支限界法在装载问题上的不同策略和时间复杂度。

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1.0-1背包问题两种方法:蛮力法与回溯法有何区别?时间渐近复杂度分别分为多少?有何区别?为什么?

区别:对于0/1 选择树 回溯法会对子树进行剪枝,降低时间复杂度

时间复杂度均为 O(n)=2nO(n)=2^{n}O(n)=2n

区别:在实际运算中,数据相同时,虽然它们的时间复杂度的上界函数相同,但回溯法的时间复杂度会优于蛮力法,在最坏情况下二者时间渐进复杂度才相同。

原因:回溯法会对子树进行剪枝以降低时间复杂度。

2.解决非0-1背包问题:

typedef struct{
   
   
	char name;
	float v;
	float w;
	float key;
}goods;
int n;vector<goods> g;
float nowweight=0;
float remainweight=10; 
float nowvalue=0;
vector<int> bagG;
float bestV=0;
vector<int> bestS; 
float shangjie=0;
void digui(int k) 
{
   
   
	int i,j=0,maxG;
	float shangjie=0;
	if(k>n) 
	{
   
   
		if(nowvalue> bestV)
		{
   
   
			for(int i=0;i<n;i++)
			{
   
   
				bestS[i]=bagG[i];
			}
			bestV=nowvalue; 
		} 
		return; 
	}
	maxG=remainweight/g[k].w;
	shangjie=nowvalue+(remainweight-nowweight)*g[k].key;
	if(bestV>=shangjie)return;
	for(i=maxG;i>=0;i--)
	{
   
   
		if(nowweight+i*g[k].w <=remainweight )
		{
   
   
			nowweight += i*g[k].w;
			nowvalue+=i*g[k].v;
			bagG[k]=i;
			j=k;
			if(nowweight==remainweight)
			{
   
   
				for(j++;j<n;j++)
				{
   
   
					bagG[j]=0;
				 }
			} 
			digui(j+1);
			nowweight 
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