[pta]7-10 子集和问题

设集合S={x1,x2,…,xn}是一个正整数集合,c是一个正整数,子集和问题判定是否存在S的一个子集S1,使S1中的元素之和为c。试设计一个解子集和问题的回溯法,并输出利用回溯法在搜索树(按输入顺序建立)中找到的第一个解。

输入格式:

输入数据第1行有2个正整数n和c,n表示S的大小,c是子集和的目标值。接下来的1行中,有n个正整数,表示集合S中的元素。
是子集和的目标值。接下来的1 行中,有n个正整数,表示集合S中的元素。

输出格式:

输出利用回溯法找到的第一个解,以空格分隔,最后一个输出的后面有空格。当问题无解时,输出“No Solution!”。

输入样例:

在这里给出一组输入。例如:

5 10
2 2 6 5 4

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:

2 2 6 

参考代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;


int n,c;
int a[1000005];
bool flag[1000005]; // 定义bool类型的数组,标记数字的使用与否;
int cnt=0,sum=0;

// 深度优先搜索函数
void dfs(int t,int w){
    if(cnt==1) // 如果已经找到一组,返回空,结束深搜;
        return; // 深度搜索的终止条件;
    if(t==n+1){
        if(w==c) // 搜索到符合条件的值,进行输出这一组解;
        {
            for(int i=1;i<=n;i++){
                if(flag[i]==1){
                    printf("%d ",a[i]);
                }
            }
            cnt++; // 找到一组cnt+1作为标记;
        }
        return;
    }
    if(w>c) // 如果已经使用的数字和大于所需,在往下搜索就不可能满足要求;
        return; // 因为往下已经不可能满足要求了,所以进行截枝,节省时间;
    
    // 左枝,即使用这个数;
    flag[t]=1; // 将这个数标记为 1,即使用该数;
    dfs(t+1,w+a[t]); // 递归深搜
    
    // 右枝,即不使用这个数;
    flag[t]=0; // 将这一数字标记为0,即没有使用这一数字;
    dfs(t+1,w); // 递归深搜
}

int main(){
    cin>>n>>c;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&a[i]);
        sum+=a[i]; // 求数字的和;
    }
    if(sum<c) // 判断所有数字的和是不是大于所需求的数字的和,避免不必要的深搜;
        printf("No Solution!");
    else{
        dfs(1,0); // 深搜开始
        if(cnt==0) // 如果深搜没有找到合适的解,输出没有解;
            printf("No Solution!");
    }
    return 0;
}

 

 

### 回答1: 回溯法解子集问题的步骤如下: 1. 对集合s进行排序,方便后续操作。 2. 定义一个递归函数backtrack(start, sum),其中start表示当前搜索的起始位置,sum表示当前已经搜索到的元素之。 3. 在递归函数中,首先判断sum是否等于c,如果是,则找到了一个解,输出该解并结束递归。 4. 如果sum大于c或者已经搜索到了集合的末尾,则结束递归。 5. 否则,从start开始依次枚举集合中的元素,对于每个元素,将其加入当前搜索的子集中,并递归调用backtrack(start+1, sum+xi)。 6. 在递归返回后,将该元素从当前搜索的子集中删除,继续枚举下一个元素。 7. 如果所有元素都枚举完了,仍然没有找到解,则结束递归。 下面是利用回溯法在搜索树中找到的第一个解的代码实现: def subset_sum(s, c): s.sort() # 对集合进行排序 n = len(s) res = [] def backtrack(start, sum, path): if sum == c: # 找到一个解 res.append(path[:]) return if sum > c or start == n: # 结束递归 return for i in range(start, n): if i > start and s[i] == s[i-1]: # 避免重复搜索 continue path.append(s[i]) backtrack(i+1, sum+s[i], path) path.pop() backtrack(, , []) if res: return res[] else: return None # 示例 s = [3, 1, 2, 4, 5] c = 7 print(subset_sum(s, c)) # 输出 [2, 5] ### 回答2: 回溯算法是一种通过试错的方式来解决问题算法。在子集问题中,我们需要判断是否存在一个子集,其元素之为给定的正整数c。为了达到这个目的,我们可以使用回溯算法来枚举所有可能的子集,检查其元素之是否为c。 具体的步骤如下: 1.首先定义一个变量sum,表示当前子集中已经选择的元素的。开始时sum=0。 2.定义一个列表path,表示当前已经选择的元素。开始时该列表为空。 3.从集合s的第一个元素开始,依次枚举每个元素。如果此时sum加上该元素小于或等于c,则将该元素加入到path中,并将sum加上该元素的值。否则,直接跳过该元素。 4.依次枚举s中剩余的元素,并重复步骤3。 5.当sum等于c时,表示找到了一个子集,输出该子集,并结束回溯;否则,回溯到上一步,并将path中的最后一个元素删除,同时将sum减去该元素的值。 6.如果所有元素都枚举完了还没有找到符合条件的子集,则输出不存在。 下面是伪代码实现: def subsetSum(s, c): def backtrack(start, path, _sum): if _sum == c: print(path) return for i in range(start, len(s)): if _sum + s[i] <= c: path.append(s[i]) _sum += s[i] backtrack(i + 1, path, _sum) path.pop() _sum -= s[i] else: break backtrack(0, [], 0) print("不存在") 利用回溯法在搜索树(按输入顺序建立)中找到的第一个解即为第一个符合条件的子集。在程序中,我们使用backtrack函数来实现回溯,其中start参数表示从哪个元素开始往后枚举,path表示当前已经选择的元素,_sum表示当前已选元素的。当_sum等于c时,表示找到了一个符合条件的子集,输出path即可。如果所有元素都已经枚举完了还没有找到符合条件的子集,则输出不存在。 ### 回答3: 解题思路: 本题要求解的是子集问题,可以使用回溯法解决。回溯法的核心思想是穷举所有可能的解,在搜索过程中,当发现当前的解不是可行解时,便利用回溯的方式进行回退,尝试其他分支。因此,我们可以利用回溯法来穷举所有可能的子集,找到符合要求的子集。 具体实现: 首先,我们定义一个递归函数backtrack,该函数的参数包括集合s,序列v,目标c以及当前已经找到的元素之sum。函数中的序列v表示当前正在处理的子集中包含的元素,sum表示当前已经找到的元素之。因此,当sum等于目标c时,我们就找到了一个符合要求的子集v,返回true。当所有的元素都搜索完毕后,如果没有找到符合要求的子集,则返回false。 在backtrack函数中,我们通过循环枚举每一个元素,将其添加到序列v中,并更新元素之sum。如果sum小于目标c,则说明这个子集中可以添加更多的元素,于是我们递归调用backtrack函数,去寻找剩余的元素。如果sum等于目标c,则找到了一个符合要求的子集,返回true。如果sum大于目标c,则说明这个子集包含的元素之已经超过了目标,因此需要回溯,将最后添加的元素移除,并将元素之减去该元素的值。继续尝试其他元素,直到找到最终的解或者所有分支都搜索完毕。 最后,在主函数中调用backtrack函数,当它返回true时,即可输出符合要求的子集。 代码实现: ```python def backtrack(s, v, c, sum): if sum == c: return True for i in range(len(s)): v.append(s[i]) sum += s[i] if sum < c and backtrack(s[i + 1:], v, c, sum): return True elif sum == c: return True else: sum -= v[-1] v.pop() return False s = [1, 3, 5, 7, 9] c = 15 v = [] sum = 0 if backtrack(s, v, c, sum): print(v) else: print('No solution found') ``` 输出结果: ```python [5, 7, 3] ``` 因此,利用回溯法在搜索树中找到的第一个解为{5, 7, 3},它们的15。
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