回溯算法(解决着色问题)
回溯法实验(图的m着色问题)

算法分析与设计实验报告第六次附加实验cout<<endl;}elsefor(int i=1;i<=m;i++){x[t]=i;if(ok(t)) Backtrack(t+1);//回溯,继续寻找下一层x[t]=0;//回到最初状态,使x[1]继续尝试其他填色的可能解}}测试结果当输入图如下时:结果如下:12435只要输入边即可当输入的图如下时:结果如下:附录:完整代码(回溯法)//图的m着色问题回溯法求解#include<iostream>using namespace std;class Color{friend void mColoring(int,int,int **);private:bool ok(int k);void Backtrack(int t);int n, //图的顶点个数m, //可用颜色数**a, //图的邻接矩阵*x; //当前解long sum; //当前已找到的可m着色的方案数};bool Color::ok(int k) //检查颜色可用性{for(int j=1;j<=n;j++)if((a[k][j]==1)&&(x[j]==x[k])) //两个点之间有约束且颜色相同return false;return true;}void Color::Backtrack(int t){if(t>n) //到达叶子节点{sum++; //可行解+1cout<<"着色: ";for(int i=1;i<=n;i++) //输出可行解方案cout<<x[i]<<" ";cout<<endl;}elsefor(int i=1;i<=m;i++){x[t]=i;if(ok(t)) Backtrack(t+1);//回溯,继续寻找下一层x[t]=0;//回到最初状态,使x[1]继续尝试其他填色的可能解 }}void mColoring(int n,int m,int **a){Color X;//初始化XX.n=n;X.m=m;X.a=a;X.sum=0;int *p=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++)p[i]=0;X.x=p;cout<<"顶点: ";for(int i=1;i<=n;i++) //用于输出结果cout<<i<<" " ;cout<<endl;X.Backtrack(1); //从顶点1开始回溯delete []p;cout<<"解法个数:"<<X.sum<<endl;}int main(){int n;int m;cout<<"please input number of node:";cin>>n;cout<<"please input number of color:";cin>>m;int **a=new int*[n+1];for(int i=0;i<=n;i++)a[i]=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++) //利用抽象图实现图的邻接矩阵for(int j=0;j<=n;j++)a[i][j]=0;int edge;cout<<"please input adjacent edge number:";cin>>edge;int v,w;cout<<"please inout adjacent edge:"<<endl; //只要输入边即可for(int i=0;i<edge;i++){cin>>v>>w; //由于是无向图,所以对应的邻接矩阵对应的边都有,即v->m,m->v都有边a[v][w]=1;a[w][v]=1;}mColoring(n,m,a);system("pause");return 0;}。
涂色问题的常见解法及策略

涂色问题的常见解法及策略涂色问题是在给定一定数量的图形或区域的情况下,选择不同的颜色对它们进行涂色,使得相邻的区域具有不同的颜色。
这个问题在计算机图像处理、地图着色、图论等领域都有广泛的应用。
本文将介绍常见的涂色问题解法及策略。
1. 回溯法回溯法是一种常见的解决涂色问题的策略。
其基本思想是尝试在每个区域上涂上一种颜色,并检查该颜色是否符合要求。
如果符合要求,则继续涂色下一个区域;如果不符合要求,则回溯到上一个区域重新选择颜色。
回溯法的算法步骤如下:1.选择一个起始区域。
2.在该区域上选择一种颜色,并检查是否与相邻区域的颜色冲突。
3.如果颜色冲突,则选择另一种颜色,并重新检查。
4.如果所有颜色都冲突,则回溯到上一个区域重新选择颜色。
5.重复步骤2-4,直到所有区域都被涂色。
回溯法的优点是简单易懂,容易实现。
但对于复杂的问题,可能会产生大量的重复计算,效率较低。
为了提高效率,可以采用剪枝或启发式搜索等技巧进行优化。
2. 图着色算法涂色问题可以看作是图着色问题的特例,其中每个区域可以看作是一个节点,相邻的区域之间有一条边。
因此,可以借用图着色算法来解决涂色问题。
图着色算法的基本思想是为每个节点选择一个颜色,并确保相邻节点具有不同的颜色。
常见的图着色算法有贪心算法、回溯法、禁忌搜索等。
其中,贪心算法是一种简单且高效的图着色算法。
其基本思想是每次选择一个颜色,并将其分配给当前节点,然后继续处理下一个节点。
在选择颜色时,优先选择与当前节点相邻节点颜色不同的颜色。
贪心算法的流程如下:1.对节点进行排序,按照节点的度从大到小排序。
2.依次处理每个节点,选择一个颜色,并将其分配给当前节点。
3.检查相邻节点的颜色,如果与当前节点的颜色相同,则选择另一种颜色,并重新检查。
4.重复步骤2-3,直到所有节点都被着色。
贪心算法的优点是简单高效,适用于大规模的问题。
然而,由于贪心算法的局部最优性,可能无法得到全局最优解。
3. 深度优先搜索深度优先搜索是一种常见的解决涂色问题的策略。
涂色问题的常见解法及策略

涂色问题的常见解法及策略涂色问题是指在一个图形中,用不同的颜色对其进行填充,使得相邻的区域颜色不同。
这类问题在计算机图形学、图像处理、计算机视觉等领域中都有广泛的应用。
本文将介绍涂色问题的常见解法及策略。
一、暴力枚举法暴力枚举法是最简单的涂色问题解法。
它的思路是从图形的某个点开始,依次尝试所有可能的颜色,直到找到一种合法的颜色为止。
然后再从下一个点开始重复这个过程,直到所有点都被涂色为止。
暴力枚举法的优点是简单易懂,实现起来也比较容易。
但是,它的时间复杂度非常高,随着图形的大小增加,计算时间会呈指数级增长。
因此,对于大规模的图形,暴力枚举法并不适用。
二、贪心算法贪心算法是一种基于局部最优解的算法。
在涂色问题中,贪心算法的思路是从一个点开始,选择一个合法的颜色,然后尽可能地涂满周围的区域。
这样可以保证每个点的颜色都是合法的,并且尽可能地减少颜色的数量。
贪心算法的优点是速度比较快,对于一些简单的图形,可以得到较好的结果。
但是,贪心算法并不能保证得到全局最优解,有时候会出现局部最优解与全局最优解不一致的情况。
三、回溯算法回溯算法是一种基于深度优先搜索的算法。
在涂色问题中,回溯算法的思路是从一个点开始,选择一个合法的颜色,然后递归地尝试涂色。
如果发现无法涂色,则回溯到上一个点,重新选择颜色。
回溯算法的优点是可以保证得到全局最优解,但是它的时间复杂度也比较高。
在实际应用中,需要根据具体情况进行优化,比如使用剪枝等技巧来减少搜索次数。
四、图论算法涂色问题可以转化为图论问题,从而可以使用图论算法来解决。
具体来说,可以将每个点看作图中的一个节点,将相邻的点之间连一条边。
然后,可以使用图着色算法来对图进行着色。
图着色算法有很多种,比如贪心着色算法、回溯着色算法、混合着色算法等。
这些算法都有各自的优缺点,需要根据具体情况进行选择。
总之,涂色问题是一类经典的计算机问题,有很多种解法和策略。
在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的算法,并进行优化,以达到最好的效果。
第8节图论应用实例_图着色问题

第8节图论应用实例_图着色问题预备知识_回溯法回溯法:在实际生活中,有些问题是不能用数学公式去解决的,它需要通过一个过程,此过程要经过若干个步骤才能完成,每一个步骤又分为若干种可能;同时,为了完成任务,还必须遵守一些规则,但这些规则无法用数学公式表示,对于这样一类问题,一般采用搜索的方法来解决,回溯法就是搜索算法(广度优先、深度优先等)中的一种控制策略,它能够解决许多搜索中问题。
回溯法基本思想:试探法,撞了南墙就回头。
(一般采用深度优先搜索策略) 搜索策略:深度优先(不撞南墙不回头)。
在搜索过程中,如果求解失败,则返回搜索步骤中的上一点,去寻找新的路径,以求得答案。
要返回搜索,前进中的某些状态必须保存,才能使得退回到某种状态后能继续向前。
白话搜索:如果用数组存放搜索信息,i表示数组下标(当前状态), ++i表示往前走(下一个状态),--i表示回溯(往回退,返回上一次状态)。
第8节图论应用实例_图着色(graph coloring)问题数学定义:给定一个无向图G=(V, E),其中V为顶点集合,E为边集合,图着色问题即为将V分为k个颜色组(k为颜色数),每个组形成一个独立集,即其中没有相邻的顶点。
其优化版本是希望获得最小的k值。
典型应用:地图的着色、调度问题等。
k-着色判定问题:给定无向连通图G和k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,是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色,例四色问题。
设有如图1的地图,每个区域代表一个省,区域中的数字表示省的编号,现在要求给每个省涂上红、蓝、黄、白四种颜色之一,同时使相邻的省份以不同的颜色区分。
课外拓展:搜索“四色问题”,了解四色问题相关知识。
5674231图1问题分析:(1)属于图的搜索问题。
将问题简化:将每个省抽象为一个点,省之间的联系看为一条边,可以得到图2。
16751432图2(2)用邻接矩阵表示各省之间的相邻关系,二维数组实现:1 表示省i与省j相邻, ,,ri,j,,0 表示省i与省j不相邻,由图2可以得到如下矩阵:(对称矩阵)1 2 3 4 5 6 71 0 1 0 0 0 0 12 1 0 1 1 1 1 13 0 1 0 1 0 0 04 0 1 1 0 1 0 05 0 1 0 1 0 1 06 0 1 0 0 1 0 17 1 1 0 0 0 1 0 为一对称矩阵。
《算法设计与分析》课程实验报告 (回溯法(二))

《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:10实验项目名称:实验十一回溯法(二)一、实验题目1.图的着色问题问题描述:给定无向连通图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。
如果有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色,则称这个图是m可着色的。
图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色,找出所有不同的着色法。
2.旅行商问题问题描述:给出一个n个顶点的带权无向图,请寻找一条从顶点1出发,遍历其余顶点一次且仅一次、最后回到顶点1的最小成本的回路——即最短Hamilton回路。
3.拔河比赛问题描述:某公司的野餐会上将举行一次拔河比赛。
他们想把参与者们尽可能分为实力相当的两支队伍。
每个人都必须在其中一只队伍里,两队的人数差距不能超过一人,且两队的队员总体重应该尽量接近。
4.批处理作业调度问题描述:给定n个作业的集合J=(J1,J2, .. Jn)。
每个作业J都有两项任务分别在两台机器上完成。
每个作业必须先由机器1处理,再由机器2处理。
作业i需要机器j的处理时间为tji(i=1,2, ..n; j=1,2)。
对于一个确定的作业调度,设Fji是作业i在机器j上完成处理的时间,则所有作业在机器2上完成处理的时间和,称为该作业调度的完成时间和。
批处理作业调度问题要求,对于给定的n个作业,制定最佳作业调度方案,使其完成时间和达到最小。
二、实验目的(1)通过练习,理解回溯法求解问题的解状态空间树与程序表达的对应关系,熟练掌握排列树、子集树的代码实现。
(2)通过练习,体会减少搜索解空间中节点的方法,体会解的状态空间树的组织及上界函数的选取对搜索的影响。
(3)通过练习,深入理解具体问题中提高回溯算法效率的方法。
(4)(选做题):在掌握回溯法的基本框架后,重点体会具体问题中解的状态空间搜索时的剪枝问题。
三、实验要求(1)每题都必须实现算法、设计测试数据、记录实验结果,并给出时间复杂度分析。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.图的着色问题(1)算法设计思想用邻接矩阵a[i][j]存储无向图,对于每一个顶点有m种颜色可以涂。
染色问题解决方法

染色问题解决方法1. 引言在计算机科学和图论中,染色问题是一个经典的问题,在很多实际应用中都有重要的应用价值。
染色问题可以简单地描述为给定一个图,如何为图中的每个顶点分配一个颜色,使得任意两个相邻的顶点具有不同的颜色。
在本文档中,我们将探讨染色问题的解决方法以及其在计算机科学中的应用。
2. 染色问题的定义染色问题可以用一个简单的数学模型来描述。
给定一个无向图G(V, E),其中V 表示顶点的集合,E表示边的集合。
染色问题的目标是为图中的每个顶点分配一个颜色,使得任意两个相邻的顶点具有不同的颜色。
3. 解决方法为了解决染色问题,我们将介绍两种常用的解决方法:贪心算法和回溯算法。
3.1 贪心算法贪心算法是一种通过做出局部最优选择来达到全局最优解的算法。
在染色问题中,贪心算法是一种简单且有效的解决方法。
基本思想是逐个顶点地遍历图中的每个顶点,并为每个顶点选择一个合适的颜色。
贪心算法的步骤如下: 1. 将图中的顶点按照某种顺序进行排序。
2. 从第一个顶点开始,为其分配一个颜色。
3. 遍历剩余的顶点,为每个顶点选择一个颜色,使得与其相邻的顶点颜色不同。
4. 返回最终的染色方案。
贪心算法的优势在于简单快速,但可能无法保证得到最优解。
3.2 回溯算法回溯算法是一种通过逐步构建解决方案,并在发现无法继续时回退并尝试其他可能的方法的算法。
在染色问题中,回溯算法通过递归的方式遍历所有可能的染色方案,并找到满足条件的解决方案。
回溯算法的步骤如下: 1. 将图中的顶点按照某种顺序进行排序。
2. 递归地遍历每种可能的染色方案,从第一个顶点开始。
3. 对于每个顶点,尝试为其分配一个颜色。
4. 若遇到无法满足条件的情况,回溯并尝试其他颜色。
5. 返回满足条件的染色方案。
回溯算法的优势在于可以找到最优解,但当图的规模较大时,可能会消耗大量的计算资源。
4. 应用案例染色问题在实际应用中有着广泛的应用。
以下是某些领域中常见的应用案例:4.1 地图着色在地理学和地图制作中,染色问题可以用于为地图上的国家、州或城市分配不同的颜色,以确保相邻区域具有不同的颜色。
回溯算法---例题7.图的m着色问题
回溯算法---例题7.图的m着⾊问题⼀.问题描述给定⽆向连通图G和m种不同的颜⾊.⽤这些颜⾊为图G的各项点着⾊,每个项点画⼀种颜⾊.是否有⼀种着⾊法,使G中每条边的2个顶点有着不同颜⾊?⼆.解题思路图的m⾊判定问题:给定⽆向连通图G和m种颜⾊。
⽤这些颜⾊为图G的各顶点着⾊. 问是否存在着⾊⽅法, 使得G中任2邻接点有不同颜⾊。
图的m⾊优化问题:给定⽆向连通图G,为图G的各顶点着⾊, 使图中任2邻接点着不同颜⾊,问最少需要⼏种颜⾊。
所需的最少颜⾊的数⽬m称为该图的⾊数若图G是可平⾯图,则它的⾊数不超过4⾊(4⾊定理).4⾊定理的应⽤:在⼀个平⾯或球⾯上的任何地图能够只⽤4种颜⾊来着⾊使得相邻的国家在地图上着有不同颜⾊例如:[这⾥有⼀个适⽤于任意图着⾊的Welch Powell法,感兴趣的同学可以看看.](#Welch Powell)回到该问题,我们可以很清晰地看出问题的解空间树是⼀棵排列树,因为我们确定n个元素满⾜某种性质的排列,这个性质就是⼀条边的两个点颜⾊不相同.⽽不是说找到n个元素的⼀个⼦集,这是要做的第⼀步.具体的算法实现上:设图G=(V, E), |V|=n, 颜⾊数= m, ⽤邻接矩阵a表⽰G, ⽤整数1, 2…m来表⽰m种不同的颜⾊。
顶点i所着的颜⾊⽤x[i]表⽰。
问题的解向量可以表⽰为n元组x={ x[1],...,x[n] }. x[i]Î{1,2,...,m},解空间树为排序树,是⼀棵n+1层的完全m叉树.在解空间树中做深度优先搜索, 约束条件: x[i] ≠ x[j], 如果a[j].[i] = 1.代码如下:// 图的m着⾊问题#include<bits/stdc++.h>using namespace std;class Color{friend int mColoring(int, int, int **);private:bool CanDraw(int k);void Backtrack(int i);int n, //图的顶点数m, //可⽤颜⾊数**a, //图的邻接矩阵*x; //当前解long sum; //当前已经找到的可m着⾊⽅案数};bool Color::CanDraw(int i) //检查第i层填写的颜⾊x[i]是否可⽤{for(int j=1; j<i; j++){if(a[i][j]==1 && x[j]==x[i])return false;}return true;}void Color::Backtrack(int i){if(i > n){sum++;cout<<"第"<<sum<<"个解:";for(int i=1; i<=n; i++)cout<<x[i]<<" ";cout<<endl;return;}for(int k=1; k<=m; k++) //依次从m种颜⾊中选择,由于每⼀个分⽀的处理⽅法⼀样,所以直接⽤⼀个循环,⽽不需要分别写{x[i] = k;if(CanDraw(i)){cout<<"颜⾊"<<k<<"可⾏,深⼊⼀层,将到达"<<i+1<<"层"<<endl;Backtrack(i+1);cout<<"回溯⼀层到达第"<<i<<"层"<<endl;}else{if(k==m) cout<<"当前层所有颜⾊选完,没有可⾏颜⾊,故将回溯⼀层到达第"<<i-1<<"层"<<endl;else cout<<"颜⾊"<<k<<"不可⾏,继续选择颜⾊"<<k+1<<endl;}x[i] = 0;}}int mColoring(int n, int m, int **a){Color X;// 初始化XX.n = n;X.m = m;X.a = a;X.sum = 0;int *p = new int[n+1];for(int i=0; i<=n; i++) p[i] = 0;X.x = p;X.Backtrack(1);delete[] p;return X.sum;}int main(){cout<<"请输⼊顶点个数和颜⾊种数:";int n, m;while(cin>>n>>m && n && m){cout<<"请输⼊邻接矩阵"<<endl;int **a = new int*[n+1];for(int i=0; i<=n; i++) a[i] = new int[n+1];for(int i=1; i<=n; i++)for(int j=1; j<=n; j++)cin>>a[i][j];int ans = mColoring(n, m, a);cout<<"图的"<<m<<"着⾊⽅案共有"<<ans<<"种"<<endl;for(int i=0; i<=n; i++) delete[] a[i];delete[] a;cout<<"请输⼊顶点个数和颜⾊种数:";}system("pause");return 0;}运⾏结果:由此可以结合排列树看⼀看,⼗分清晰明了.参考毕⽅明⽼师《算法设计与分析》课件.欢迎⼤家访问个⼈博客⽹站---,和我⼀起加油吧!针对任意图着⾊问题,Welch Powell⽅法:将G的结点按照度数递减的次序排列⽤第⼀种颜⾊对第⼀个结点着⾊,并按照结点排列的次序对与前⾯着⾊点不邻接的每⼀点着以相同颜⾊⽤第⼆种颜⾊对尚未着⾊的点重复步骤2,⽤第三种颜⾊继续这种作法,直到所有点着⾊完为⽌例如:。
图的着色与染色问题
图的着色与染色问题图的着色与染色问题是图论中的一个经典问题,旨在寻找一种给图中的每个顶点染上不同颜色的方法,使得相邻的顶点具有不同颜色。
本文将介绍图的着色和染色问题的基本概念,讨论几种常见的着色算法,并探讨该问题在实际应用中的一些应用场景。
一、基本概念在介绍图的着色与染色问题之前,首先需要了解一些基本概念。
图是由一组顶点和一组边组成的数据结构,表示了顶点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图,其中无向图的边没有方向性,有向图的边具有方向性。
对于图中的每个顶点,可以对其进行染色,也就是给顶点赋予一个颜色值。
染色是为了满足一个重要的条件:相邻的顶点不能具有相同的颜色。
相邻顶点是指在图中由一条边连接的两个顶点。
二、着色算法在解决图的着色问题时,常用的算法有贪心算法、回溯算法和深度优先搜索算法。
下面将分别介绍这三种算法的基本思想和应用场景。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的着色算法。
该算法会选择一个顶点,为其染上一个颜色,然后遍历与该顶点相邻的顶点,为其染色。
不断重复该过程,直到所有顶点都被染色。
贪心算法的应用场景包括地图着色问题和课程表问题。
在地图着色问题中,顶点表示不同的地区,边表示不同地区之间的邻接关系。
要求相邻的地区颜色不同,使用贪心算法可以高效地解决这个问题。
在课程表问题中,顶点表示不同的课程,边表示课程之间的先修关系。
贪心算法可以帮助安排合理的课程表。
2. 回溯算法回溯算法是一种递归的算法,它通过尝试所有可能的颜色组合,直到找到满足条件的染色方案为止。
如果在尝试的过程中发现无法满足条件,则会回溯到上一个状态,重新选择颜色。
回溯算法常用于解决复杂的着色问题,例如地图染色问题和调度问题。
在地图染色问题中,回溯算法可以找到一种合理的地图着色方案。
在调度问题中,回溯算法可以帮助制定一种合理的调度方案,例如安排会议或任务的时间表。
3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法是一种遍历算法,通过从起始顶点开始,沿着一条路径一直搜索到底,然后回溯到上一个顶点,继续搜索其他路径,直到所有顶点都被访问。
数学彩色涂色问题
数学彩色涂色问题数学彩色涂色问题是一类涉及图论和组合数学的问题,涉及到给定一个图,如何用不同的颜色对其进行涂色,使得相邻的节点颜色不同。
这个问题在许多领域都有应用,如地图着色、调度问题等。
本文将介绍数学彩色涂色问题的背景、解决方法以及一些相关应用。
背景介绍数学彩色涂色问题源于图论,图由节点和边组成。
在彩色涂色问题中,我们希望为图的每个节点选择一种颜色,使得任意相邻节点的颜色都不相同。
这里的相邻节点是指通过边连接的节点。
解决方法解决数学彩色涂色问题的方法有很多种,以下是一些常见的方法:1. 贪心算法:贪心算法是一种贪心思想的算法,它根据一定的规则进行选择。
在数学彩色涂色问题中,我们可以使用贪心算法来选择每个节点的颜色。
具体做法是从一个节点开始,依次向其相邻节点涂色,并保证相邻节点颜色不同。
2. 回溯算法:回溯算法是一种通过逐个尝试所有可能解的算法。
在数学彩色涂色问题中,我们可以使用回溯算法来逐个尝试给每个节点涂色,直到找到符合要求的解或者试探所有可能的情况。
3. 图染色算法:图染色算法是一种基于图的染色理论的算法。
在数学彩色涂色问题中,我们可以将图转化为一个染色图,然后使用染色图算法来对节点进行涂色。
应用领域数学彩色涂色问题在许多领域都有应用,如地图着色、调度问题等。
在地图着色问题中,我们希望给定一张地图,使得相邻的地区颜色不同。
数学彩色涂色问题可以帮助我们确定如何给地图上的每个地区选择颜色,以满足相邻地区颜色不同的要求。
在调度问题中,我们希望在给定一组任务和资源的情况下,找到一种合理的分配方案。
数学彩色涂色问题可以帮助我们确定如何将任务分配给资源,以使得任意相邻任务被分配给不同的资源。
结论数学彩色涂色问题是一个有趣且具有实际应用价值的问题。
通过合适的算法和技巧,我们可以有效地解决这类问题,并在实际应用中获得良好的效果。
希望本文对读者理解和解决数学彩色涂色问题提供一些帮助。
回溯法解决图着色问题
回溯法解决图着色问题回溯法解决图着色问题2010-05-20 20:151回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。
回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
用回溯算法解决问题的一般步骤为:一、定义一个解空间,它包含问题的解。
二、利用适于搜索的方法组织解空间。
三、利用深度优先法搜索解空间。
四、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。
问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的,这是回溯算法的一个重要特性。
回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。
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.递归回溯:由于回溯法是对解空间的深度优先搜索,因此在一般情况下可用递归函数来实现回溯法如下:procedure try(i:integer);var begin if in then输出结果else for j:=下界to上界do begin x:=h[j];if可行{满足限界函数和约束条件}then begin置值;try(i+1);end;end;end;说明:i是递归深度;n是深度控制,即解空间树的的高度;可行性判断有两方面的内容:不满约束条件则剪去相应子树;若限界函数越界,也剪去相应子树;两者均满足则进入下一层;搜索:全面访问所有可能的情况,分为两种:不考虑给定问题的特有性质,按事先顶好的顺序,依次运用规则,即盲目搜索的方法;另一种则考虑问题给定的特有性质,选用合适的规则,提高搜索的效率,即启发式的搜索。
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实验四回溯算法
一、实验目的
1)理解回溯算法的基本原理,掌握使用回溯算法求解实际问
题。
二、方法原理
回溯法是一种类似穷举的搜索尝试过程,主要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,就回退,尝试别的路径。
三、实验设备
PC机一台,C语言、PASCAL语言、Matlab任选
四、掌握要点
搜索到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。
五、实验内容
实验内容:(二选一)1)编写程序实现4后问题的求解;2)编写程序实现用3种颜色为图2着色问题;
图2
六、实验要求
1)认真分析题目的条件和要求,复习相关的理论知识,选择适当的解决方案和算法;
2)编写上机实验程序,作好上机前的准备工作;
3)上机调试程序,并试算各种方案,记录计算的结果(包括必要的中间结果);
4)分析和解释计算结果;
5)按照要求书写实验报告;
源代码:着色问题
#i n c l u d e<s t d i o.h>
#i n c l u d e<s t d l i b.h>
#d e f i n e T R U E1
#d e f i n e F A L S E0
#d e f i n e M A X5
#d e f i n e C O L O R C O U N T3
i n t T F(i n t c o l o r,i n t i n d e x,i n t m[][M A X], i n t p[]){
f o r(i n t i=0;i<M A X;i++){
//顶点i n d e x没有邻接顶点的话就继续
i f(m[i n d e x][i]==0)
c o n t i n u e;
//颜色是否和要填的颜色重复
i f(p[i]==c o l o r)
r e t u r n F A L S E;
}
r e t u r n T R U E;
}
v o i d s h o w(i n t p[]){
i n t i;
f o r(i=0;i<M A X;i++)
p r i n t f("%d",p[i]);
p r i n t f("\n");
}
v o i d b a c k(i n t p[],i n t m[][M A X],i n t i n d e x, i n t c o l o r c o u n t){
f o r (i n t i = 1; i <=c o l o r c o u n t; i++) {
i f(T F(i,i n d e x,m,p)==T R U E){
p[i n d e x]=i;
i f(i n d e x==M A X-1){
s h o w(p);
}
e l s e b a c k(p,m,i n d e x+1,
c o l o r c o u n t);
p[i n d e x]=0;
}
}
}
v o i d m a i n(){
i n t p[M A X];
f o r(i n t i=0;i<M A X;i++)
p[i]=0;
i n t a[M A X][M A X];
p r i n t f("输入邻接矩阵\n");
f o r(i n t t=0;t<M A X;t++)
{
f o r(i n t j=0;j<M A X;j++)
{
s c a n f("%d",&a[t][j]);
}
}
p r i n t f("染色方案为:\n A B C D E\n");
b a
c k(p,a,0,C O L O R C O U N T);
s y s t e m("p a u s e");。