continue的用法示例(c++)——A、B、C的全排列

continue的用法示例(c++)——A、B、C的全排列

continue的作用:
跳出当前循环周期,回到循环控制行

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	char ch1, ch2, ch3;
	for (ch1 = 'A'; ch1 <= 'C'; ++ch1)     //第一个位置的值
		for (ch2 = 'A'; ch2 <= 'C'; ++ch2)//第二个位置的值
			if (ch1 == ch2) continue;    //第一个位置与第二个位置不能相同
			else for (ch3 = 'A'; ch3 <= 'C'; ++ch3)   //第三个位置的值
				if (ch3 == ch1 || ch3 == ch2) continue;//第三个位置和第一个第二个位置不能相同
				else cout << ch1 << ch2 << ch3 << endl;//输出
	return 0;
}

运行结果:
在这里插入图片描述

### 回溯算法的原理 回溯算法是一种通过穷举方式搜索问题所有可能解的经典算法思想。其核心在于利用递归技术逐步构建解决方案,并在满足特定约束条件下停止进一步探索,或者当发现当前路径无法通向有效解时及时撤销选择并尝试其他可能性[^2]。 --- ### 回溯算法的基本思想 回溯算法的核心可以概括为以下几个方面: 1. **状态空间树**:将问题建模成一棵状态空间树,在这棵树上进行深度优先遍历。 2. **剪枝操作**:通过对不必要分支提前终止访问来减少计算量,提高效率。 3. **递归实现**:通常采用递归来表示每一步的选择过程以及撤销该步选择的操作。 具体而言,回溯算法会从初始节点出发,沿着某条路径不断深入直到到达叶子节点;如果这条路径不符合目标,则退回到前一节点重新选择另一方向继续前进[^1]。 --- ### 算法的具体实现方法 以下是基于 C++全排列问题示例代码展示如何运用回溯算法解决实际问题: #### 示例全排列问题 给定无重复元素的数组 `[1, 2, 3]`,返回所有可能的排列。 ```cpp #include <vector> using namespace std; vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<vector<int>> res; vector<int> path; vector<bool> used(nums.size(), false); function<void()> backtrack = [&]() { if (path.size() == nums.size()) { res.push_back(path); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (used[i]) continue; // 跳过已经使用过的数字 used[i] = true; // 标记当前数字已被选中 path.push_back(nums[i]); backtrack(); path.pop_back(); // 撤销选择 used[i] = false; // 取消标记以便后续循环再次选取 } }; backtrack(); return res; } ``` 此代码片段清晰体现了回溯过程中“做出选择 -> 探索下一步 -> 撤销选择”的三部曲模式[^4]。 --- ### Java 实现示例 同样地,下面是一个用 Java 编写的子集生成例子,用于说明回溯算法的应用场景之一——枚举集合的所有子集。 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class SubsetsExample { public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) { List<List<Integer>> result = new ArrayList<>(); backtracking(result, new ArrayList<>(), nums, 0); return result; } private void backtracking(List<List<Integer>> result, List<Integer> tempList, int[] nums, int start) { result.add(new ArrayList<>(tempList)); for (int i = start; i < nums.length; i++) { tempList.add(nums[i]); // 添加当前数到临时列表 backtracking(result, tempList, nums, i + 1); // 进入下一层递归 tempList.remove(tempList.size() - 1); // 移除最后一个加入的数以恢复原状 } } } ``` 这段程序展示了如何借助回溯机制找到输入整型数组 `nums` 所有不同长度的子序列组合。 --- ### 主要特点与应用价值总结 - **适用范围广**:无论是求解棋盘覆盖、八皇后还是旅行商等问题都可依赖于这种通用框架; - **灵活性高**:能够方便调整参数适应各种变体需求; - **时间开销大但可控性强**:尽管最坏情况下需考察指数级数量的状态点,合理设计剪枝策略仍能显著提升运行速度[^3]。 --- 问题
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