分派问题的回溯算法(整理版)

分派问题的回溯算法(整理版)
分派问题的回溯算法(整理版)

分派问题的回溯算法

一.设计目的

1.掌握回溯法解题的基本思想;

2.掌握回溯算法的设计方法;

3.针对分派问题,熟练掌握回溯递归算法、迭代算法的设计与实现。

二.设计内容

1. 任务描述

1.1.分派问题简介:

给n个人分派n件工作, 把工作j分派给第i个人的成本为cost(i, j), 设计、编程、测

试回溯算法, 在给每个人分派一件不同工作的情况下使得总成本最小。

1.2.阐述用回溯法求解的状态空间树结构:

画出部分树,说明节点、边、到根节点的路径的意义,给出答案节点的定义。

1.3.阐述用回溯法求解的基本思想:

设计并说明规范函数,扼要阐述搜索过程。

1.4.画出搜索过程的主要流程图。

1.5.说明输入数据的表示方法、主要的数据变量、主要的函数功能。

1.6.写出各函数的伪C语言代码。

2.分派问题的表示方案

设计的状态空间树:

图一

图一是用静态树表示分派问题的状态空间树,图中x1,x2,x3,x4表示分派工作的三个人,结点1到2,18,34,50分别表示x1分别选则工作1,2,3,4不同的状态,同样结点2到3,8,13表示的是在x1选择问题1的情况下x2的三种不同选择。

阐述用回溯法求解的基本思想:

1)先设定一个最小成本min,然后深度优先搜索,当找到一组解并且他们的成本总和sum 小于min时,用sum覆盖min,在搜索过程中,如果在某个结点出现sum大于min时,就没有必

要在搜索下去了。直接杀死该结点。

2)规范函数

int place(int k) \\判断第k个人能否做工作X[k]

{

int i;

for(i=0;i

if(X[i]==X[k]) \\判断X[k] 在前面是否有人做

return false;

return true;

}

3.主要数据类型与变量

int sum; /* 成本总和 */

int min /* 最小的成本总和 */

int k /* 第k个人*/

X[k] /*d第k个人做第X[k]个任务*/

A[i][j] /* 表示i个人做第j号任务的成本 */

4.算法或程序模块

int place(int k)

功能: 判断第k个人能否做第X[k]号任务

void back(int k,int sum)

功能: 遍历每种情况,比较每种情况下的的成本,得出最小成本summin 各函数的伪C语言代码:

int place(int k)

{

int i;

for(i=0;i

if(X[i]==X[k])

return false;

return true;

}

void back(int sum)

{

int k=0,i;

X[k]=-1;

while(k>=0)

{

X[k]=X[k]+1;

while((X[k]

if(X[k]

{

sum=sum+C[k][X[k]];

if(k

{

k++; // 移到下一个人

X[k]=-1;

}

else //是一个完整的解时

{

if(sum

{

min=sum;

for(i=0;i

Q[i]=X[i];

}

sum=sum-C[k][X[k]];

}

}

else

{

k=k-1; / / 回溯

sum=sum-C[k][X[k]];

}

}

}

三.测试

1.方案

测试数据

4 5 6 7

2 3 4 5

6 7 8 9

1 2 3 4

2.结果

四.总结与讨论

图一十用静态树表示分派问题的状态空间树,图中x1到2,18,34,50分别表示x1选择

问题1的情况下x2的三种不同选择。

附:程序模块的源代码

#include

#define N 4

static min=100;

int X[N],C[N][N];

int Q[N];

void Cost(int C[][N],int n)

{

int i,j;

printf("请输入成本:\n");

for(i=0;i

for(j=0;j

scanf("%d",&C[i][j]);

}

int place(int k)

{

int i;

for(i=0;i

if(X[i]==X[k])

return false;

return true;

}

void back(int sum)

{

int k=0,i;

X[k]=-1;

while(k>=0)

{

X[k]=X[k]+1;

while((X[k]

if(X[k]

{

sum=sum+C[k][X[k]];

if(k

{

k++;

X[k]=-1;

}

else

{

if(sum

{

min=sum;

for(i=0;i

Q[i]=X[i];

}

sum=sum-C[k][X[k]];

}

}

else

{

k=k-1;

sum=sum-C[k][X[k]];

}

}

}

void main()

{

int i,n,sum;

n=N;

sum=0;

Cost(C,n);

back(sum);

printf("分配方案:\n");

for(i=0;i

printf(" %d分配任务%d ",i+1,Q[i]+1); printf("\n");

printf("最小成本:");

printf("%d\n",min);

}

图着色

算法设计课程设计 题目图着色问题 姓名学号 专业年级 指导教师职称 2014年 12月 4日

图的m着色问题 1 摘要 (3) 2 图的着色问题 (4) 2.1 图的着色问题的来源 (4) 2.2 图的着色问题的描述 (4) 3算法的基本思想 (4) 3.1 求极小覆盖法----布尔代数法 (4) 3.2 穷举法-Welch Powell着色法 (4) 3.3 回溯法 (4) 3.4 贪心法 (4) 3.5 蚁群算法 (5) 4算法步骤 (5) 4.1 求极小覆盖法----布尔代数法 (4) 4.2 穷举法-Welch Powell着色法 (4) 4.3 回溯法 (4) 4.4 贪心法 (4) 4.5 蚁群法 (4) 5 理论分析(复杂度比较)、实验性能比较 (7) 5.1 复杂度分析 (4) 5.2 实验性能比较 (4) 6 心得体会 (8) 7参考文献 (8) 8 附录 (8)

摘要 图论是近年来发展迅速而又应用广泛的一门新兴学科,已广泛应用于运筹学、网络理论、信息论、控制论、博奕论以及计算机科学等各个领域。一般说来,图的着色问题最早起源于著名的“四色问题”,染色问题不但有着重要的理论价值,而且,它和很多实际问题有着密切联系,例如通讯系统的频道分配问题,更有着广泛的应用背景. 本文首先讨论了人工智能的状态搜索方法在图着色中的具体应用,并用可视化方法展示了低维的着色空间和约束的具体意义。 关键词:图着色 c++代码 2、图的着色问题 2.1图的着色问题的来源 1852年,毕业于伦敦大学的弗南西斯·格思里(Francis Guthrie)在一家科研单位从事地图着色工作时,发现“任何一张地图似乎只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。” 用数学语言来表示,即“将平面任意地细分为不相重迭的区域,每一个区域总可以用1,2,3,4这四个数字之一来标记,而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”这就是源于地图着色的四色猜想问题。这里所指的相邻区域,是指有一整段边界是公共边界。如果两个区域只相遇于一点或有限多点,就不叫相邻。因为用相同的颜色给它们着色不会引起混淆。 用四种颜色着色的世界地图: 采用四种颜色着色的美国地图: 2.2图的着色问题的描述 (一)图的着色问题是由地图的着色问题引申而来的:用m种颜色为地图着色,使得地图上的每一个区域着一种颜色,且相邻区域颜色不同。 (二)通常所说的着色问题是指下述两类问题:

回溯法与分支限界法的分析与比较

回溯法与分支限界法的分析与比较 摘要:通过对回溯法与分支限界法的简要介绍,进一步分析和比较这两种算法在求解问题时的差异,并通过具体的应用来说明两种算法的应用场景及侧重点。 关键词:回溯法分支限界法n后问题布线问题 1、引言 1.1回溯法 回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任意一点时,先判断该结点是否包含问题的解。如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯;否则,进入该子树,继续按深度优先策略搜索。这种以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法。 1.2分支限界法 分支限界法是以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树,在每一个活结点处,计算一个函数值,并根据函数值,从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点,使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进,以便尽快地找出一个最优解,这种方法称为分支限界法。 2、回溯法的基本思想 用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间。问题的解空间至少应包含问题的一个解。之后还应将解空间很好的组织起来,使得能用回溯法方便的搜索整个解空间。在组织解空间时常用到两种典型的解空间树,即子集树和排列树。确定了解空间的组织结构后,回溯法从开始结点出发,以深度优先方式搜索整个解空间。这个开始结点成为活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。此时,应往回移动至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法以这种工作方式递归的在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已无活结点时为止。 3、分支限界法的基本思想 用分支限界法解问题时,同样也应明确定义问题的解空间。之后还应将解空间很好的组织起来。分支限界法也有两种组织解空间的方法,即队列式分支限界法和优先队列式分支限界法。两者的区别在于:队列式分支限界法按照队列先进先出的原则选取下一个节点为扩展节点,而优先队列式分支限界法按照优先队列

贪心算法 会场安排问题 算法设计分析

贪心算法会场安排问题算法设计分析Description 假设要在足够多的会场里安排一批活动,并希望使用尽可能少的会场。设计一个有效的算法进行安排。(这个问题实际上是著名的图着色问题。若将每一个活动作为图的一个顶点,不相容活动间用边相连。使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数,相应于要找的最小会场数。) 编程任务: 对于给定的k个待安排的活动,编程计算使用最少会场的时间表。 Input 输入数据是由多组测试数据组成。每组测试数据输入的第一行有1 个正整数k,表示有k个待安排的活动。接下来的k行中,每行有2个正整数,分别表示k 个待安排的活动开始时间和结束时间。时间以0 点开始的分钟计。 Output 对应每组输入,输出的每行是计算出的最少会场数。 Sample Input 5 1 23 12 28 25 35 27 80 3 6 50

Sample Output 3 程序: #include int fnPartition(int a[], int low, int high) { int i,j; int x = a[low]; i = low; j = high; while(i =a[i]) i++; if(i -1) { n = 1; for(; i <=e; i++) if(a[i]>=b[s]) s++; else n++; } return n; } int main(void) { int n,i; while(1 == scanf("%d",&n)) { int *st = new int [n]; int *et = new int [n]; for (i = 0; i

算法分析与程序设计动态规划及回溯法解背包问题

动态规划法、回溯法解0-1背包问题 2012级计科庞佳奇 一、问题描述与分析 1.动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会 有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。 不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 多阶段决策问题中,各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,故有“动态”的含义,称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。任何思想方法都有一定的局限性,超出了特定条件,它就失去了作用。同样,动态规划也并不是万能的。适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。1.最优化原理(最优子结构性质)最优化原理可这样阐述:一个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前面的决策所形成的状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之,一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。2.无后效性将各阶段按照一定的次序排列好之后,对于某个给定的阶段状态,它以前各阶段的状态无法直接影响它未来的决策,而只能通过当前的这个状态。换句话说,每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性,又称为无后效性。3.子问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。其中的关键在于解决冗余,这是动态规划算法的根本目的。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术,它在实现的过程中,不得不存储产生过程中的各种状态,所以它的空间复杂度要大于其它的算法。 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2……Wn,与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。 2.回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目 标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时,要先判断该结点是否包含问题的解,如果包含,就从该结点出发继续探索下去,如果该结点不包含问题的解,则逐层向其祖先结点回溯。(其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法)。若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。

回溯算法的应用(DOC)

回溯算法的应用 课程名称:算法设计与分析 院系:************************ 学生姓名:****** 学号:************ 专业班级:***************************** 指导教师:****** 2013年12月27日

回溯法的应用 摘要:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 回溯法,其意义是在递归直到可解的最小问题后,逐步返回原问题的过程。而这里所说的回溯算法实际是一个类似枚举的搜索尝试方法,它的主题思想是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。 回溯算法是尝试搜索算法中最为基本的一种算法,其采用了一种“走不通就掉头”的思想,作为其控制结构。在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时,要先判断该结点是否包含问题的解,如果包含,就从该结点出发继续探索下去,如果该结点不包含问题的解,则逐层向其祖先结点回溯。若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。而若使用回溯法求任一个解时,只要搜索到问题的一个解就可以结束。 全排列和求最优解问题是比较经典的问题,我们可以采用多种算法去求解此问题,比如动态规划法、分支限界法、回溯法。在这里我们采用回溯法来解决这个问题。 关键词:回溯法全排列最优值枚举

算法设计与分析:回溯法-实验报告

应用数学学院信息安全专业班学号姓名 实验题目回溯算法 实验评分表

实验报告 一、实验目的与要求 1、理解回溯算法的基本思想; 2、掌握回溯算法求解问题的基本步骤; 3、了解回溯算法效率的分析方法。 二、实验内容 【实验内容】 最小重量机器设计问题:设某一个机器有n个部件组成,每个部件都可以m个不同供应商处购买,假设已知表示从j个供应商购买第i个部件的重量,表示从j个供应商购买第i个部件的价格,试用回溯法求出一个或多个总价格不超过c且重量最小的机器部件购买方案。 【回溯法解题步骤】 1、确定该问题的解向量及解空间树; 2、对解空间树进行深度优先搜索; 3、再根据约束条件(总价格不能超过c)和目标函数(机器重量最小)在搜索过程中剪去多余的分支。 4、达到叶结点时记录下当前最优解。 5、实验数据n,m, ] ][ [j i w,] ][ [j i c的值由自己假设。 三、算法思想和实现【实现代码】

【实验数据】 假设机器有3个部件,每个部件可由3个供应商提供(n=3,m=3)。总价不超过7(c<=7)。 部件重量表: 部件价格表: 【运行结果】

实验结果:选择供应商1的部件1、供应商1的部件2、供应商3的部件3,有最小重量机器的重量为4,总价钱为6。 四、问题与讨论 影响回溯法效率的因素有哪些? 答:影响回溯法效率的因素主要有以下这五点: 1、产生x[k]的时间; 2、满足显约束得x[k]值的个数; 3、计算约束函数constraint的时间; 4、计算上界函数bound的时间; 5、满足约束函数和上界函数约束的所有x[k]的个数。 五、总结 这次实验的内容都很有代表性,通过上机操作实践与对问题的思考,让我更深层地领悟到了回溯算法的思想。 回溯算法的基本思路并不难理解,简单来说就是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。回溯法的基本做法是深度优先搜索,是一种组织得井井

用回溯法求解图的m着色问题

实验二用回溯法求解图的m着色问题 一、实验目的 1 2、使用回溯法编程求解图的m着色问题。 二、实验原理 回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。回溯法在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任何一个结点时,总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解,如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树搜索。否则,进入该子树,继续按深度优先的策略进行搜索。 回溯法在用来求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。而回溯法在用来求问题的任一解时,只要搜索到问题的一个解就可结束。 回溯法从开始结点(根结点)出发,以深度优先搜索的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前的扩展结点就成为死结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已无活结点时为止。 三、问题描述 给定一个无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色。若一个图最少需要m种颜色才能使图中任何一条边连接的2个顶点着有不同的颜色,则称这个数m为该图的色数。求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。设计一个算法,找出用m种颜色对一个图进行着色的不同方案。 四、算法设计与分析 用邻接矩阵a来表示一个无向连通图G=(V,E)。用整数1,2,…,m来表示m种不同的颜色。x[i]表示顶点i所着的颜色来,则问题的解向量可以表示为n元组x[1:n]。问题的解空间可表示一棵高度为n+1的完全m叉树。解空间树的第i层中每一结点都有m个儿子,每个儿子相应于x[i]的m个可能的着色之一,第n+1层结点均为叶结点。 在回溯算法Backtrack中,当i>n时,表示算法已搜索至一个叶结点,得到一个新的m着色方案,因此当前已找到的可m着色方案数sum增1。当i≤n时,当前扩展结点Z是解空间树中的一个内部结点。该结点有x[i]=1,2,…,m。对当前扩展结点Z的每一个儿子结点,由函数Ok检查其可行性,并以深度优先的方式递归地对可行子树进行搜索,或剪去不可行子树。 五、实验结果 源程序: #include using namespace std;

搜索与回溯算法介绍

搜索与回溯算法介绍 一、概述: 计算机常用算法大致有两大类:一类叫蛮干算法,一类叫贪心算法。前者常使用的手段就是搜索,对全部解空间进行地毯式搜索,直到找到指定解或最优解。后者在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解。 二、搜索与回溯: 这里着重介绍搜索与回溯。当很多问题无法根据某种确定的计算法则来求解时可以利用搜索与回溯的技术求解。回溯是搜索算法中既带有系统性又带有跳跃性的一种控制策略。它的基本思想是:为了求得问题的解,先选择某一种可能情况向前探索。在探索过程中,一旦发现原来的选择是错误的,就退回一步重新选择,然后继续向前探索,如此反复进行,直至得到解或证明无解。如迷宫问题:进入迷宫后,先随意选择一个前进方向,一步步向前试探前进。如果碰到死胡同,说明前进方向已无路可走,这时,首先看其它方向是否还有路可走,如果有路可走,则沿该方向再向前试探;如果已无路可走,则返回一步,再看其它方向是否还有路可走;如果有路可走,则沿该方向再向前试探。按此原则不断搜索回溯再搜索,直到找到新的出路或从原路返回入口处无解为止。 【建立解空间】 问题的解应该如何描述,如何建立呢?问题的解空间:应用回溯法解问题时,首先应明确定义问题的解空间。问题的解空间应到少包含问题的一个(最优)解。借助图论的思想,可以用图来描述,图的定义为G,由顶点集和边集构成,顶点即实实在在的数据、对象,而边可以抽象为关系,即顶点间的关系,这种关系不一定非要在数据结构上表现出来,用数据结构的语言来描述,如果关系是一对一,则为线性表,如果关系是一对多,则为树,如果关系是多对多,则为图,如果完全没有关系,则为集合。但在数据结构中这种关系不一定非要在数据的存储性质上一开始就表现出来,譬如,你可以用一个数组表示一个线性表,也可以表示完全二叉树,同样也可以用邻接表表示一个图,对于关系的描述不是数据结构本身的描述,而是算法的描述,正如数据结构是离不开特定的算法一样,不可分开单独而谈。 确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向

算法设计(eclipse编写贪心算法设计活动安排)

陕西师大计科院2009级《算法设计与分析》课程论文集 算法设计(贪心算法解决活动安排) 设计者:朱亚君 贪心算法的计算过程如下图所示。图中每行相应于算法的一次迭代。阴影长条表示的活动是已选入集合A的活动,而空白长条表示的活动是当前正在检查相容性的活动。 图1贪心算法的计算过程图 若被检查的活动i的开始时间Si小于最近选择的活动j的结束时间fi,则不选择活动i,否则选择活动i加入集合A中。 贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。

运用贪心算法解决活动安排问题 附录: 贪心算法的实现具体程序如下: // 贪心算法实现代码 n为活动个数 s为活动开始起始时间队列 f 为活动结束队列 A为已选入集合 import java.util.Scanner; public class a { /** * @param args */ static void GreedySelector(int s[],int f[],boolean A[]) { //第一个活动为结束时间最早进入选入队列 int n=s.length; A[1]=true; int j=2; for(int i=2;i=f[j]) { A[i]=true; j=i; } else A[i]=false; } } static void paixu(int s[],int f[])//进行以结束时间的大小排序 { int n=s.length; int m; for(int i=0;if[j+1]) { m=f[j]; f[j]=f[j+1]; f[j+1]=m;//终止时间如果前一个大于后一个就交换位置

回溯法实验(0-1背包问题)

算法分析与设计实验报告第五次附加实验

附录: 完整代码(回溯法) //0-1背包问题回溯法求解 #include using namespace std; template class Knap //Knap类记录解空间树的结点信息 { template friend Typep Knapsack(Typep [],Typew [],Typew,int); private: Typep Bound(int i); //计算上界的函数 void Backtrack(int i); //回溯求最优解函数

Typew c; //背包容量 int n; //物品数 Typew *w; //物品重量数组| Typep *p; //物品价值数组 Typew cw; //当前重量 Typep cp; //当前价值 Typep bestp; //当前最后价值 }; template Typep Knapsack(Typep p[],Typew w[],Typew c,int n); //声明背包问题求解函数template inline void Swap(Type &a,Type &b); //声明交换函数 template void BubbleSort(Type a[],int n); //声明冒泡排序函数 int main() { int n ;//物品数 int c ;//背包容量 cout<<"物品个数为:"; cin>>n; cout<<"背包容量为:"; cin>>c; int *p = new int[n];//物品价值下标从1开始 int *w = new int[n];//物品重量下标从1开始 cout<<"物品重量分别为:"<>w[i]; } cout<<"物品价值分别为:"<>p[i]; } cout<<"物品重量和价值分别为:"<

回溯算法实验

中原工学院信息商务学院 实验报告 实验项目名称回溯划算法的应用 课程名称算法设计与分析 学院(系、部)中原工学院信息商务学院学科专业计算机科学与技术系班级学号计科132班17号姓名程一涵 任课教师邬迎 日期2014年12月9日

实验五回溯算法的应用 一、实验目的 1.掌握回溯算法的基本概念 2.熟练掌握回溯算法解决问题的基本步骤。 3.学会利用回溯算法解决实际问题。 二.问题描述 题目一:N皇后问题 要在n*n的国际象棋棋盘中放n个皇后,使任意两个皇后都不能互相吃掉。规则:皇后能吃掉同一行、同一列、同一对角线的任意棋子。求所有的解要求:键盘输入皇后的个数n (n ≤ 13) 输出有多少种放置方法 输入输出实例:

三.算法设计 首先,确定第一行皇后的位置,再确定第二行的位置,并且要注意不能同行同列同对角线,若是发现有错则返回上一层,继续判断。满足约束条件时,则开始搜索下一个皇后的位置,直到找出问题的解。 四.程序调试及运行结果分析 五.实验总结 通过这次试验,使得我们面对问题时的解题思路变得更加灵活和多变,并且使我们的编写能力稍稍的提高一些。初步了解了回溯算法,回溯算法实际是一个类似枚举的搜索尝试方法,他的主题思想是在搜索尝试的过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就回溯返回,尝试别的路径。他特别适用于求解那些涉及到寻求一组解的问题或者求满足某些约束条件的最优解的问题。此算法具有结构清晰,容易理解且可读性强等优点,并且通过稍加变通也可以适用于其他类似问题

附录:程序清单(程序过长,可附主要部分) #include #include using namespace std; int a[20],n; backdate(int n); int check(int k); void output(int n); int main() { int n; cout<<"请输入皇后的个数:"; cin>>n; cout<<"位置排列是:"<0) { a[k]=a[k]+1; while((a[k]<=n) && (check(k)==0)) a[k]=a[k]+1; if(a[k]<=n) if(k==n) { num++; output(n); } else { k=k+1; a[k]=0; } else k=k-1; } cout<<"一共有"<

最新《算法分析与设计》期末考试复习题纲(完整版)

《算法分析与设计》期末复习题 一、选择题 1.算法必须具备输入、输出和( D )等4个特性。 A.可行性和安全性 B.确定性和易读性 C.有穷性和安全性 D.有穷性和确定性 2.算法分析中,记号O表示( B ),记号Ω表示( A ) A.渐进下界 B.渐进上界 C.非紧上界 D.紧渐进界 3.假设某算法在输入规模为n时的计算时间为T(n)=3*2^n。在某台计算机上实现并 完成概算法的时间为t秒。现有另一台计算机,其运行速度为第一台的64倍,那么在这台新机器上用同一算法在t秒内能解输入规模为多大的问题?( B )解题方法:3*2^n*64=3*2^x A.n+8 B.n+6 C.n+7 D.n+5 4.设问题规模为N时,某递归算法的时间复杂度记为T(N),已知T(1)=1, T(N)=2T(N/2)+N/2,用O表示的时间复杂度为( C )。 A.O(logN) B.O(N) C.O(NlogN) D.O(N2logN) 5.直接或间接调用自身的算法称为( B )。 A.贪心算法 B.递归算法 C.迭代算法 D.回溯法 6.Fibonacci数列中,第4个和第11个数分别是( D )。 A.5,89 B.3,89 C.5,144 D.3,144 7.在有8个顶点的凸多边形的三角剖分中,恰有( B )。 A.6条弦和7个三角形 B.5条弦和6个三角形 C.6条弦和6个三角形 D.5条弦和5个三角形 8.一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的( B )。 A.重叠子问题 B.最优子结构性质 C.贪心选择性质 D.定义最优解 9.下列哪个问题不用贪心法求解( C )。 A.哈夫曼编码问题 B.单源最短路径问题 C.最大团问题 D.最小生成树问题 10.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是( B )。 A.备忘录法 B.动态规划法 C.贪心法 D.回溯法 11.下列算法中不能解决0/1背包问题的是( A )。 A.贪心法 B.动态规划 C.回溯法 D.分支限界法 12.下列哪个问题可以用贪心算法求解( D )。

回溯法实验(最大团问题)

算法分析与设计实验报告第七次附加实验

} } 测试结果 当输入图如下时: 当输入图如下时: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

当输入图如下时: 1 2 3 4 5

附录: 完整代码(回溯法) //最大团问题回溯法求解 #include using namespace std; class Clique { friend void MaxClique(int **,int *,int ); private: void Backtrack(int i); int **a; //图的邻接矩阵 int n; //图的顶点数 int *x; //当前解 int *bestx; //当前最优解 int cn; //当前顶点数 int bestn; //当前最大顶点数 }; void Clique::Backtrack(int i) { //计算最大团 if(i>n) //到达叶子节点 { for(int j=1;j<=n;j++) bestx[j]=x[j]; bestn=cn;

cout<<"最大团:("; for(int i=1;i=bestn) { //修改一下上界函数的条件,可以得到 x[i]=0; //相同点数时的解 Backtrack(i+1); } } void MaxClique(int **a,int *v,int n) { //初始化Y Clique Y; Y.x=new int[n+1]; Y.a=a; Y.n=n; https://www.360docs.net/doc/a418558068.html,=0; Y.bestn=0; Y.bestx=v; Y.Backtrack(1); delete [] Y.x; cout<<"最大团的顶点数:"<

用回溯法分析着色问题

算法设计与分析课程设计 题目:用回溯法分析着色问题 学院:理学院 专业:信息与计算科学 班级:09信科二班 姓名:蔡秀玉 学号: 200910010207

用回溯法分析着色问题 目录 1 回溯法 (3) 1.1回溯法的概述 (3) 1.2 回溯法的基本思想 (3) 1.3 回溯法的一般步骤 (3) 2 图的m着色问题 (3) 2.1图的着色问题的来源 (3) 2.2通常所说的着色问题 (3) 2.3图的着色问题描述 (3) 2.4回溯法求解图着色问题 (5) 2.5图的m可着色问题的回溯算法描述 (6) 2.5.1回溯算法 (6) 2.5.2 m着色回溯法递归 (8) 2.5.3 m着色回溯法迭代 (9) 2.5.4例题利用回溯法给图着色 (11) 2.6复杂度分析着色回溯法迭代 (12)

§1 回溯法 1.1回溯法的概述 回溯法是一种系统地搜索问题解的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时,总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的系统搜索,逐层向其祖先结点回溯。否则,进入该子树,继续按深度优先的策略进行搜索。回溯法在用来求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。而回溯法在用来求问题的任一解时,只要搜索到问题的一个解就可以结束。这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法,它适用于解一些组合数较大的问题。 1.2回溯法的基本思想 回溯法的基本思想是,在确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。换句话说,这个结点不再是一个活结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。 1.3回溯法的一般步骤 用回溯法解题的一般步骤: (1)针对所给问题,定义问题的解空间; (2)确定易于搜索的解空间结构; (3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。 §2 图的m着色问题 2.1图的着色问题的来源 图的着色问题是由地图的着色问题引申而来的:用m种颜色为地图着色,使得

回溯算法实例一培训讲学

回溯算法实例一

【问题】填字游戏 问题描述:在3×3个方格的方阵中要填入数字1到N(N≥10)内的某9个数字,每个方格填一个整数,使得所有相邻两个方格内的两个整数之和为质数。试求出所有满足这个要求的各种数字填法。 可用试探发找到问题的解,即从第一个方格开始,为当前方格寻找一个合理的整数填入,并在当前位置正确填入后,为下一方格寻找可填入的合理整数。如不能为当前方格找到一个合理的可填证书,就要回退到前一方格,调整前一方格的填入数。当第九个方格也填入合理的整数后,就找到了一个解,将该解输出,并调整第九个的填入的整数,寻找下一个解。 为找到一个满足要求的9个数的填法,从还未填一个数开始,按某种顺序(如从小到大的顺序)每次在当前位置填入一个整数,然后检查当前填入的整数是否能满足要求。在满足要求的情况下,继续用同样的方法为下一方格填入整数。如果最近填入的整数不能满足要求,就改变填入的整数。如对当前方格试尽所有可能的整数,都不能满足要求,就得回退到前一方格,并调整前一方格填入的整数。如此重复执行扩展、检查或调整、检查,直到找到一个满足问题要求的解,将解输出。 回溯法找一个解的算法: { int m=0,ok=1; int n=8; do{ if (ok) 扩展; else 调整; ok=检查前m个整数填放的合理性; } while ((!ok||m!=n)&&(m!=0)) if (m!=0) 输出解; else 输出无解报告; } 如果程序要找全部解,则在将找到的解输出后,应继续调整最后位置上填放的整数,试图去找下一个解。相应的算法如下: 回溯法找全部解的算法: { int m=0,ok=1; int n=8; do{ if (ok) { if (m==n) { 输出解; 调整; } else 扩展; } else 调整; ok=检查前m个整数填放的合理性; } while (m!=0);

0021算法笔记——【贪心算法】贪心算法与活动安排问题

0021算法笔记——【贪心算法】贪心算法与活动安排问题 1、贪心算法 (1)原理:在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。 (2)特性:贪心算法采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不要回溯。能够用贪心算法求解的问题一般具有两个重要特性:贪心选择性质和最优子结构性质。 1)贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局 部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素。贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。 对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。证明的大致过程为:

首先考察问题的一个整体最优解,并证明可修改这个最优解,使其以贪心选择开始。做了贪心选择后,原问题简化为规模更小的类似子问题。然后用数学归纳法证明通过每一步做贪心选择,最终可得到问题的整体最优解。其中,证明贪心选择后的问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优子结构性质。 2)最优子结构性质 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。 (3)贪心算法与动态规划算法的差异: 动态规划和贪心算法都是一种递推算法,均有最优子结构性质,通过局部最优解来推导全局最优解。两者之间的区别在于:贪心算法中作出的每步贪心决策都无法改变,因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解,而上一部之前的最优解则不作保留,贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解。动态规划算法中全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解。 (4)基本思路: 1)建立数学模型来描述问题。 2)把求解的问题分成若干个子问题。 3)对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解。 4)把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 2、活动安排问题

算法分析复习题目及答案

内部资料,转载请注明出处,谢谢合作。 一。选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的是( B )。 A、蒙特卡罗算法 B、拉斯维加斯算法 C、舍伍德算法 D、数值概率算法 5. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是( B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是(C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是(D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是( A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是(C ) A 数值概率算法 B 舍伍德算法 C 拉斯维加斯算法 D 蒙特卡罗算法 11.下面不是分支界限法搜索方式的是( D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先12.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是( D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法14.哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为( B )。

贪心算法解活动安排实验报告

实验3 贪心算法解活动安排问题 一、实验要求 1.要求按贪心法求解问题; 2.要求读文本文件输入活动安排时间区间数据; 3.要求显示结果。 二、实验仪器和软件平台 仪器:带usb接口微机 软件平台:WIN-XP + VC++6.0 三、源程序 #include "stdafx.h" #include #include #include #define N 50 #define TURE 1 #define FALSE 0 int s[N];/*开始时间*/ int f[N];/*结束时间*/ int A[N];/*用A存储所有的*/ int Partition(int *b,int *a,int p,int r); void QuickSort(int *b,int *a,int p,int r); void GreedySelector(int n,int *s,int *f,int *A); int main() { int n=0,i; while(n<=0||n>50) { printf("\n"); printf("请输入活动的个数,n="); scanf("%d",&n); if(n<=0) printf("请输入大于零的数!"); else if(n>50) printf("请输入小于50的数!"); } printf("\n请分别输入开始时间s[i]和结束时间f[i]:\n\n"); for(i=1;i<=n;i++) { printf("s[%d]=",i,i); scanf("%d",&s[i]);

回溯法

第8章回溯法 (1) 8.1概述 (1) 8.1.1 问题的解空间树 (1) 8.1.2 回溯法的设计思想 (2) 8.1.3 回溯法的时间性能 (3) 8.1.4 一个简单的例子——素数环问题 (4) 8.2图问题中的回溯法 (5) 8.2.1 图着色问题 (5) 8.2.2 哈密顿回路问题 (8) 8.3组合问题中的回溯法 (10) 8.3.1 八皇后问题 (10) 8.3.2 批处理作业调度问题 (13) 习题8 (16)

第8章回溯法 教学重点回溯法的设计思想;各种经典问题的回溯思想教学难点批处理作业调度问题的回溯算法 教学内容 和 教学目标 知识点 教学要求 了解理解掌握熟练掌握问题的解空间树√ 回溯法的设计思想√ 回溯法的时间性能√ 图着色问题√ 哈密顿回路问题√ 八皇后问题√ 批处理作业调度问题√ 8.1 概述 回溯法(back track method)在包含问题的所有可能解的解空间树中,从根结点出发,按照深度优先的策略进行搜索,对于解空间树的某个结点,如果该结点满足问题的约束条件,则进入该子树继续进行搜索,否则将以该结点为根结点的子树进行剪枝。回溯法常常可以避免搜索所有的可能解,所以,适用于求解组合数较大的问题。 8.1.1 问题的解空间树 复杂问题常常有很多的可能解,这些可能解构成了问题的解空间(solution space),并且可能解的表示方式隐含了解空间及其大小。用回溯法求解一个具有n个输入的问题,一般情况下,将问题的可能解表示为满足某个约束条件的等长向量X=(x1, x2, …, x n),其中分量x i(1≤i≤n)的取值范围是某个有限集合S i={a i,1, a i,2, …, a i,r i },所有可能的解向量构成了问题的解空间。例如,对于有n个物品的0/1背包问题,其可能解由一个等长向量{x1, x2, …, x n}组成,其中x i=1(1≤i≤n)表示物品i装入背包,x i=0表示物品i没有装入背包,则解空间由长度为n的0/1向量组成。当n=3时,其解空间是:

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