[刷题笔记28 回溯算法 part04]

遗传算法工程化实战:选择压力、动态算子与多目标优化 遗传算法(GA)作为一种经典随机搜索框架,其核心价值不在于生物隐喻,而在于受控、可诊断、带反馈调节的优化能力。理解适应度函数作为搜索导航仪的本质,掌握选择压力量化、交叉变异动态调控等工程机制,是突破教科书式‘轮盘赌+固定概率’局限的关键。尤其在物流调度、新能源预测、汽车控制等真实场景中,解空间结构、计算资源约束与多目标协同需求,倒逼开发者从静态参数走向状态感知——如线性排名选择、距离感知变异、Pareto前沿驱动及约束违反度筛选。本文聚焦GA第二讲所承载的工程内核,覆盖离散/连续/多目标三类典型问题的落地配 阅读详情

回溯算法

● 93.复原IP地址
● 78.子集
● 90.子集II

组合总和

93.复原IP地址

法1:回溯

    vector<string> ans;

    bool isVaild(string& s,int start,int end){
        if (start > end) return false;
        if (s[start] == '0' && start != end) return false;
        int num = 0;
        //非0-255
        for (int i = start; i <= end; ++i) {
            //丢失 排除非法数字
            if (s[i] > '9' || s[i] < '0') return false;
            num = num * 10 + s[i] - '0';//此处是i位置的数字
            if (num > 255)
                return false;
        }
        return true;
    }
    void backTracking(string& s,int startIndex, int pointNum){
        if (pointNum == 3){
            if (isVaild(s,startIndex,s.size() - 1))
                ans.push_back(s);
        }
        //丢失 向vector<int>填充数据

        for (int i = startIndex; i < s.size(); ++i) {
            if (isVaild(s,startIndex,i)){
                s.insert(s.begin() + i + 1,'.');
                pointNum++;
                backTracking(s,i+2,pointNum);
                s.erase(s.begin() + i + 1);
                pointNum--;//回溯
            }else break;
        }
    }
    vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
        ans.clear();
        //丢失剪枝
        if (s.size() < 4 || s.size() > 12)return ans;
        backTracking(s,0,0);
        return ans;
    }

子集

78.子集
法1: 回溯

  v vector<int> path;
    vector<vector<int>> ans;
    void backTracking(vector<int>& nums, int startIndex){
        ans.push_back(path);
//        if (startIndex >= nums.size())
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) {
            path.push_back(nums[i]);
            backTracking(nums,i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        ans.clear();
        backTracking(nums,0);
        return ans;
    }

子集II

90.子集II

法1:回溯

   vector<int> path;
    vector<vector<int>> ans;
    void backTracking(vector<int>& nums, int startIndex,vector<bool>& used){
       // if (std::find(ans.begin(), ans.end(),path))
        ans.push_back(path);
//        if (startIndex >= nums.size())
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) {
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]){
                continue;
            }
            path.push_back(nums[i]);
            used[i] = true;
            backTracking(nums,i + 1,used);
            used[i] = false;
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {

        path.clear();
        ans.clear();
        vector<bool> used(nums.size(), false);
        sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序
        backTracking(nums,0,used);
        return ans;
    }
遗传算法工程实战:稳定运行的六大核心控制点 遗传算法(GA)作为一种经典群体智能优化方法,其理论框架易懂,但真实场景中常因种群早熟、收敛假象、交叉破坏、变异失当等问题导致失效。理解GA的本质在于掌握其进化动力学原理——选择塑造搜索方向,交叉重组有效基因块,变异维持多样性,而适应度函数则隐含问题结构与优化偏好。技术价值体现在对高维、非凸、不可导、含约束及噪声的真实工程问题(如调度优化、参数反演、结构设计)提供鲁棒求解路径。关键在于从‘能跑’迈向‘稳跑’:通过种群熵、精英漂移率、适应度方差等生命体征实现收敛诊断,结合排序选择、结构感知交叉、双轨变异等策略 阅读详情

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