回溯算法详解
回溯算法,又称为“试探法”。解决问题时,每进行一步,都是抱着试试看的态度,如果发现当前选择并不是最好的,或者这么走下去肯定达不到目标,立刻做回退操作重新选择。这种走不通就回退再走的方法就是回溯算法。
例如,在解决列举集合 {1,2,3} 中所有子集的问题中,就可以使用回溯算法。从集合的开头元素开始,对每个元素都有两种选择:取还是舍。当确定了一个元素的取舍之后,再进行下一个元素,直到集合最后一个元素。其中的每个操作都可以看作是一次尝试,每次尝试都可以得出一个结果。将得到的结果综合起来,就是集合的所有子集。
实现代码为:
回溯法从问题本身出发,寻找可能实现的所有情况。和穷举法的思想相近,不同在于穷举法是将所有的情况都列举出来以后再一一筛选,而回溯法在列举过程如果发现当前情况根本不可能存在,就停止后续的所有工作,返回上一步进行新的尝试。
递归是从问题的结果出发,例如求 n!,要想知道 n!的结果,就需要知道 n*(n-1)! 的结果,而要想知道 (n-1)! 结果,就需要提前知道 (n-1)*(n-2)!。这样不断地向自己提问,不断地调用自己的思想就是递归。
回溯和递归唯一的联系就是,回溯法可以用递归思想实现。
图1 状态树
回溯算法的求解过程实质上是先序遍历“状态树”的过程。树中每一个叶子结点,都有可能是问题的答案。图 1 中的状态树是满二叉树,得到的叶子结点全部都是问题的解。
在某些情况下,回溯算法解决问题的过程中创建的状态树并不都是满二叉树,因为在试探的过程中,有时会发现此种情况下,再往下进行没有意义,所以会放弃这条死路,回溯到上一步。在树中的体现,就是在树的最后一层不是满的,即不是满二叉树,需要自己判断哪些叶子结点代表的是正确的结果。
例如,在解决列举集合 {1,2,3} 中所有子集的问题中,就可以使用回溯算法。从集合的开头元素开始,对每个元素都有两种选择:取还是舍。当确定了一个元素的取舍之后,再进行下一个元素,直到集合最后一个元素。其中的每个操作都可以看作是一次尝试,每次尝试都可以得出一个结果。将得到的结果综合起来,就是集合的所有子集。
实现代码为:
#include <stdio.h> //设置一个数组,数组的下标表示集合中的元素,所以数组只用下标为1,2,3的空间 int set[5]; //i代表数组下标,n表示集合中最大的元素值 void PowerSet(int i,int n){ //当i>n时,说明集合中所有的元素都做了选择,开始判断 if (i>n) { for (int j=1; j<=n; j++) { //如果树组中存放的是 1,说明在当初尝试时,选择取该元素,即对应的数组下标,所以,可以输出 if (set[j]==1) { printf("%d ",j); } } printf("\n"); }else{ //如果选择要该元素,对应的数组单元中赋值为1;反之,赋值为0。然后继续向下探索 set[i]=1;PowerSet(i+1, n); set[i]=0;PowerSet(i+1, n); } } int main() { int n=3; for (int i=0; i<5; i++) { set[i]=0; } PowerSet(1, n); return 0; }运行结果:
1 2 3
1 2
1 3
1
2 3
2
3
1 2
1 3
1
2 3
2
3
回溯VS递归
很多人认为回溯和递归是一样的,其实不然。在回溯法中可以看到有递归的身影,但是两者是有区别的。回溯法从问题本身出发,寻找可能实现的所有情况。和穷举法的思想相近,不同在于穷举法是将所有的情况都列举出来以后再一一筛选,而回溯法在列举过程如果发现当前情况根本不可能存在,就停止后续的所有工作,返回上一步进行新的尝试。
递归是从问题的结果出发,例如求 n!,要想知道 n!的结果,就需要知道 n*(n-1)! 的结果,而要想知道 (n-1)! 结果,就需要提前知道 (n-1)*(n-2)!。这样不断地向自己提问,不断地调用自己的思想就是递归。
回溯和递归唯一的联系就是,回溯法可以用递归思想实现。
回溯算法的实现过程
使用回溯法解决问题的过程,实际上是建立一棵“状态树”的过程。例如,在解决列举集合{1,2,3}所有子集的问题中,对于每个元素,都有两种状态,取还是舍,所以构建的状态树为:图1 状态树
回溯算法的求解过程实质上是先序遍历“状态树”的过程。树中每一个叶子结点,都有可能是问题的答案。图 1 中的状态树是满二叉树,得到的叶子结点全部都是问题的解。
在某些情况下,回溯算法解决问题的过程中创建的状态树并不都是满二叉树,因为在试探的过程中,有时会发现此种情况下,再往下进行没有意义,所以会放弃这条死路,回溯到上一步。在树中的体现,就是在树的最后一层不是满的,即不是满二叉树,需要自己判断哪些叶子结点代表的是正确的结果。
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