backtracking题目基本思路

最新推荐文章于 2024-06-19 14:55:23 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-19 14:55:23 发布 · 456 阅读 · 0

本文阐述了深度优先搜索(DFS)与回溯算法的基本原理及应用,强调了helper function的重要性,并区分了非树结构与树结构的处理方式。非树结构采用数组形式进行索引,而树结构则使用TreeNode形式。对于非树结构,DFS结束后进行回溯;对于树路径问题,在叶节点处进行回溯。

1. 都要有个helper function，每个helper function中都要带上当前要考虑的因素。

2. 非Tree是用 index 形式（array），Tree是用TreeNode形式

3. 非Tree在 DFS 结束后回溯； Tree Paths 在 leaf node 回溯

4. 本质就是求从index开始算的subset

DFS + Backtracking 都有三个步骤：

  • Add element
  • DFS
  • Remove element


michaelbinwang
关注
直击高频编程考点：图论总结及经典算法题总结
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
05-12 168万+
图论基本分析以及相关编程练习加深练习（单词接龙、克隆图、岛屿数量、网络延迟时间、单源最短路径、负权最短路径问题、具有最小生成树的连通图的最小代价、找到最终的安全状态、网络流问题的最大流、图中的可变流量、图中的割边、隐藏的好友、欧拉路径、哈密顿路径、判断是否为二分图、用颜色填充区域等）
使用Matlab，实现采用Armijo回溯非精确线搜索求步长的三种方法：负梯度法、BFGS法及FR共轭梯度法，并求解无约束优化问题
最新发布
2301_76637544的博客
06-21 1816
使用Matlab，实现采用Armijo回溯非精确线搜索求步长的三种方法：负梯度法、BFGS法及FR共轭梯度法，并求解无约束优化问题
[Leetcode] Backtracking回溯法解题思路
weixin_30767835的博客
06-03 194
碎碎念: 最近终于开始刷middle的题了，对于我这个小渣渣确实有点难度，经常一两个小时写出一道题来。在开始写的几道题中，发现大神在discuss中用到回溯法(Backtracking)的概率明显增大。感觉如果要顺利的把题刷下去，必须先要把做的几道题题总结一下。 先放上参考的web： https://segmentfault.com/a/1190000006121957 http://summ...
（Leetcode）backtracking回溯法 题目汇总
sherine的博客
09-02 1422
回溯法 Backtracking Backtracking比较形象来说可以用走迷宫做例子，大多人类一般就是使用回溯法，当走到一条死路，就往回退到前一个岔路，尝试另外一条，直到走出。 简介中文称做「**回溯法**」，穷举多维度数据的方法，可以想作是多维度的**穷举搜索(Exhaustive Search)**。 大意是：把多维度数据看做是是一个多维向量（solution vector），然后运用递
BackTracking
Bryan要加油
05-18 515
78. SubsetsProblemGiven a set of distinct integers, nums, return all possible subsets.Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not contain duplicate subsets.
线搜索方法—armijo算法
FANGXIANSEN1的博客
01-24 1735
我们记录了每个迭代步骤的点，并绘制了迭代轨迹和目标函数的等高线图。不难发现，由于Armijo线搜索方法是一个近似的步长选择方法，它通过比较目标函数的实际改进与预期改进的关系来选择步长。虽然该方法能够找到迭代方向上的足够降低目标函数值的步长，但并不保证在每次迭代都能找到全局最小值。在Armijo线搜索中，初始点和参数的选择也可能影响搜索的结果。故有其他优化算法的产生。运行结果：选择的步长: 4.4408920985006264e-17。采用armijo算法进行python代码尝试：python代码如下。
数值计算之 线搜索法，Armijo，Wolfe，Goldstein条件，回溯法
qq_41035283的博客
12-19 6613
数值计算之 线搜索法，Wolfe conditions前言梯度法的步长线搜索法非精确线搜索法Armijo条件Wolfe条件Goldstein条件回溯法后记 前言 本篇是基于梯度的优化方法的补充篇 梯度法的步长 梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法的主要目的都是求出增量方向。求出增量方向后，如果使用固定步长进行更新，当步长太大导致优化函数与其泰勒展开偏差太大时，可能出现优化函数不降反增的情况，导致迭代不收敛。 因此在获得增量方向后，还需要确定迭代的步长。常用的方法是线搜索法。 线搜索法 线搜索法在求出优化函数f(x)
Leetcode题目+解析+思路+答案.pdf
10-23
本书集合了LeetCode平台上的大量算法题目，并提供了详细的解答、思路解析以及相关知识点的探讨，旨在帮助读者深入理解和掌握算法。 1. **数组（Array）**： - **Remove Element**：移除数组中的指定元素，要求不...
leetcode回溯算法（backtracking）总结
wonner_的博客
05-20 1万+
回溯算法的定义：回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。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。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步...
《算法设计与分析》考试题目及答案.doc
12-05
- 例如，在Hanoi塔问题中，动态规划的思路体现在递归算法的设计中。正确解法为B选项，它递归地将较小的圆盘从A移动到C，再将最大的圆盘从A移动到B，最后再次将C上的圆盘移动到B。 2. 贪心算法(Greedy Algorithm)：...
LeetCode题目答案与常用算法解析
每个题目可能都配有对应的 Python、Java 或 C++ 实现代码，并附有注释说明解题思路、时间复杂度分析以及边界条件处理方式。这类项目的价值在于帮助学习者系统性地掌握各类高频考题的解法模式，提升编码熟练度和逻辑...
最优化基础---非精确一维搜索：Armijo、Goldstein、Wolfe和强Wolfe条件；回溯法、内插公式和外插公式
logttt的博客
06-19 490
B站视频：最优化基础---非精确一维搜索：Armijo、Goldstein、Wolfe和强Wolfe条件；回溯法、内插公式和外插公式_哔哩哔哩_bilibiliB站小视频：Armijo条件、Goldstein条件、Wolfe和强Wolfe条件_哔哩哔哩_bilibili代码视频：非精确一维搜索octave代码实现_哔哩哔哩_bilibili
优化学习率 - 1 - 回溯线性搜索和二次插值线性搜索
xueyingxue001的专栏
07-13 5000
本章总结优化学习率的知识，而前置知识就是“线性回归、梯度下降算法”，因此如果这一章你看的云里雾里甚至连学习率是什么都不知道的话就需要先吧前置知识搞定了。 其他说明       因为本总结的前置知识是“线性回归、梯度下降算法”，所以之后的内容都是以“求目标函数f(x)的极小值”为目的。       不过不用担心求极大值的话该怎么办，因为直接给f(x)加个负号就将问题转换为了求极
matlab 回溯armijo线搜索,使用非精最速下降法确线搜索Armijo算法确定步长的技术总结.doc...
weixin_31244053的博客
03-19 1208
PAGEPAGE 7数学与计算科学学院实 验 报 告实验项目名称 HYPERLINK "/fduan/article/details/7252006" 使用非精确线搜索Armijo算法确定步长的 最速下降法 所属课程名称 最优化方法 实 验 类 型 算法编程 实 验 日 期 20班 级 信 学 号 ...
【python】三种梯度下降学习率策略的比较(exact line search, backtracking, diminishing steps)
weixin_43818123的博客
11-11 1576
exact line search的计算开销较大，因此我们可以采用backtracking line search进行近似。这个函数有两个驻点x1=(0,0)和x2=(-1,3/4) ,x1是全局最小值点，而x2是一个鞍点。即在梯度下降的每次迭代中选择使梯度下降最大的学习率。我们可以使用黄金分割法来求解。关于黄金分割法求根的实现golden_section()见专栏上一篇文章。然后，我们就可以选择一种策略，进行梯度下降。
Armijo线搜索
热门推荐
u011584941的专栏
09-01 2万+
用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search（一维搜索，或线搜索）是最优化（Optimization）算法中的一个基础步骤/算法。它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类。 在本文中，我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则：Armijo-Goldstein准则 ＆ Wolfe-Powell准
线搜索weak wolfe条件与Armijo条件
weixin_44623330的博客
07-24 913
见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/118443321。与weak wolfe条件的区别就在与曲率设置了绝对值的要求，可以抑制震荡。、结束条件：当梯度值过小。适用性强，收敛速率慢。
搜索算法之回溯
你又来看我了，一起学习吧
08-05 1230
回溯是一种通过穷举所有可能情况来找到所有解的算法。如果一个候选解最后被发现并不是可行解，回溯算法会舍弃 它，并在前面的一些步骤做出一些修改，并重新尝试找到可行解。回溯算法一般会结合在搜索算法中。 1. 电话号码的字母组合 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。 给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。 示例: 输入：“23” 输出：[“a...
凸优化： 梯度下降、回溯线搜索（Backtracking line search）
ljphit的博客
12-07 2877
机器学习或强化学习的很多算法直接或间接地使用了最优化（Optimization）算法（如回溯线搜索、信赖域等）。例如，强化学习中引入信赖域方法产生了TPRO（Trust Region Policy Optimization）算法、在训练机器学习模型的过程中，求最小化损失函数时应用了线搜索的方法。为了更好的理解这些知识，本文主要对梯度下降和线搜索进行总结。
LeetCode解题思路与算法详解
该压缩包内部结构可能遵循标准的开源项目组织方式：根目录下可能有多个以算法类型命名的文件夹（如 dynamic_programming、array、string、tree、backtracking 等），每个文件夹内包含对应题目的独立代码文件，文件...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值