Hamilton

import java.util.Vector;

class Hamilton
{
	int start;
	int a[][];
	int len;
	int x[];  // 记录回路
	boolean flag;
	
	public Hamilton(int[][] a, int n, int start)
	{
		this.a = a;
		this.len = n;
		this.flag = false;
		this.x = new int[n];
		this.start = start - 1;
	}

	public boolean isComplete(int k)
	{
		return a[x[k - 1]][x[0]] == 1;
	}

	public Vector<Integer> makeIterms(int k)
	{
		Vector<Integer> iterms = new Vector<Integer>();
		if (k == 0)
		{
			iterms.add(start);
		} else
		{
			for (int i = 0; i < len; i++)
				if (a[x[k - 1]][i] == 1)  // 相当重要
					iterms.add(i);
		}
		return iterms;  // 第k-1层结点的所有临界点
	}

	public void printSolution(int k)
	{
		System.out.print(x[0] + 1);
		for (int i = 1; i < len; i++)
			System.out.print("->" + (x[i] + 1));
		System.out.println("->" + (x[0] + 1));
	}

	public boolean isPartial(int k)
	{
		for (int i = 0; i < k; i++)
			if (x[i] == x[k])
				return false;
		return true;
	}
}

class General
{
//	回溯算法的引导框架
	public static void backtrack(Hamilton p)
	{
		explore(p, 0);
		if (!p.flag)
			System.out.println("no sulution!");
	}
//	回溯算法的探索框架
	private static void explore(Hamilton p, int k)
	{
		if (k >= p.len)
		{
			if (p.isComplete(k))
			{
				p.flag = true;
				p.printSolution(k);
			}
			return;
		}
		Vector<Integer> iterms = p.makeIterms(k);
		for (int i = 0; i < iterms.size(); i++)
		{
			p.x[k] = iterms.get(i);
			if (p.isPartial(k))
				explore(p, k + 1);
		}
	}

}

public class Test
{
	
	public static void main(String args[])
	{
		int c[][] = { { 0, 1, 1, 1, 0 }, { 1, 0, 1, 0, 1 }, { 1, 1, 0, 1, 0 },
				{ 1, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 1, 0 } };

                Hamilton p;
		p = new Hamilton(c, 5, 1);
		General.backtrack(p);
	}
}


转载于:https://www.cnblogs.com/jiangu66/p/3190065.html

### Hamilton回路的概念 Hamilton回路是一种特殊的路径,它在一个图中访问每一个顶点恰好一次并返回起始顶点[^1]。这种回路不仅要求遍历所有的顶点,还必须形成一个闭环结构。 在实际应用中,由于寻找Hamilton回路属于NP难问题,因此其计算复杂度较高,在大多数情况下无法通过多项式时间算法来解决。然而,在某些特定场景下可以通过优化方法或者近似算法找到可行解[^2]。 ### 解决Hamilton回路问题的实现方式 针对小型规模的数据集(如不超过30个节点的情况),可以采用状态压缩动态规划加记忆化搜索的方法来进行求解。这种方法利用二进制位表示当前已经访问过的节点集合,并记录到达某个状态所需的最小代价或是否存在合法路径。 以下是基于Python语言的一个简单示例程序用于演示如何使用DFS(深度优先搜索)+memoization技术去查找是否存在一条有效的Hamilton回路: ```python from functools import lru_cache def hamilton_cycle(graph): n = len(graph) @lru_cache(None) def dfs(node, visited): if visited == (1 << n) - 1 and graph[node][start]: return True for next_node in range(n): if not (visited & (1 << next_node)) and graph[node][next_node]: if dfs(next_node, visited | (1 << next_node)): return True return False start = 0 return any(dfs(i, 1<<i) for i in range(n)) # Example usage: graph = [ [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0] ] print(hamilton_cycle(graph)) ``` 上述代码片段定义了一个函数`hamilton_cycle()`用来判断给定邻接矩阵形式表达的无向图是否包含至少一种可能的Hamilton回路配置方案。其中运用到了装饰器@lru_cache()以缓存中间结果从而减少重复运算次数提升效率。 ### 注意事项 尽管该方法适用于较小尺寸的问题实例,但对于更大范围内的数据则显得力不从心。对于更复杂的现实世界中的大规模网络分析任务,则需考虑更加高级别的启发式策略或者其他专门设计的技术手段加以应对。
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