数据结构与算法学习总结--回溯算法

本文深入探讨了回溯算法的核心思想,即通过深度优先搜索尝试解决问题,并在不满足条件时进行回溯。回溯法包括定义解空间、采用便于搜索的结构以及利用剪枝提高效率。适用场景主要为小规模问题,如数独、八皇后和0-1背包问题等。了解回溯法对于解决组合优化问题至关重要。

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回溯算法的思想

回溯算法实际上类似枚举的搜索尝试过程,在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已经不满足条件时,就回溯返回,尝试别的途径
回溯法是一种优选搜索法,按照优选条件向前搜索,以达到目的

回溯算法的基本步骤

1、针对所给问题,定义问题的解空间,它至少包含问题的一个解(最优解)
2、确定易于搜索的解空间结构,使得能够使用回溯法方便地搜索整个解空间
3、以深度优先的方式搜索解空间,并且在搜索的过程中,用剪枝来避免无效搜索

注意点:

回溯算法非常适合用递归代码来实现
回溯算法在实现过程中,剪枝操作可以提高回溯效率(避免搜索无效的情况)
常见的剪枝函数:
约束函数:在扩展节点处减去不满足约束的子树
界限函数:减去得不到最优解的子树

回溯算法适用场景

回溯算法的时间复杂度比较高(指数级),因此只适用于小规模的数据

常见面试考题

深度优先搜索算法
数独
八皇后问题
0-1背包问题
图的着色
旅行商问题
全排列
正则表达式
编译原理语法分析

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