数学与计算机学院实验报告
一、实验项目信息
项目名称:回溯法
实验时间: 2016/06/08 实验学时: 03 学时
实验地点:工科楼503 二、实验目的及要求
理解回溯法的深度优先搜索策略、
掌握用回溯法解题的算法框架、
掌握回溯法的设计策略
三、实验环境
计算机Ubuntu Kylin14.04
CodeBlock软件四、实验内容及实验步骤
排兵布阵问题
某游戏中,不同的兵种处在不同的地形上其攻击能力不一样,现有n个不同兵种的角色{1,2,...,n},需安排在某战区n个点上,角色i在j点上的攻击力为A ij。试设计一个布阵方案,使总的攻击力最大。
数据:
防卫点
角
色
1 2 3 4 5
1
2
3
4
5
回溯法:
程序:
#include
int position[10];
int a[10][10];
int check(int k){//每个节点检查的函数
int i;
for(i=0;i if(position[i]==position[k])return 0;//重复返回0 return 1; } void gameSort(int n){ int i,k; int max=0; int ans[10]; int sum; for(i=0;i position[i]=0; k=0; while(k>=0) { sum=0; position[k]=position[k]+1; while(position[k]<=n) if(check(k))break; else position[k]=position[k]+1; if(position[k]<=n && k==n-1) { for(i=0;i { sum+=a[i][position[i]-1]; } if(max max=sum; for(i=0;i ans[i]=position[i]; } } if(position[k]<=n&&k k=k+1; else position[k--]=0; } printf("answer is:"); for(i=0;i printf("(%d,%d) ",i+1,ans[i]); printf("\n"); printf("the largest number is:%d",max); } void main() { int i,j,n; printf("please input n:"); scanf("%d",&n); for(i=0;i for(j=0;j scanf("%d",&a[i][j]); gameSort(n); printf("\n"); } 五、实验结果分析 程序运行:得到正确结果 六、实验总结 通过实验对回溯法求解的概念更加熟悉,对回溯法的程序算法深入理解。掌握如何编写回溯法的框架以及回溯法的检测(check())函数。能够对一个问题进行分析是否能够使用回溯法求解。 七、教师评价 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 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 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 实验6 子集和问题的回溯算法设计与实现 一、实验目的 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、针对子集和数问题,熟练掌握回溯递归算法、迭代算法的设计与实现。 二、实验内容 1、认真阅读教材或参考书, 掌握回溯法解题的基本思想, 算法的抽象控制策略; 2、了解子集和数问题及解向量的定长和变长状态空间表示; 3、针对解向量的定长表示, 设计状态空间树节点扩展的规范(限界)函数及实现方法; 4、分析深度优先扩展状态空间树节点或回溯的条件; 5、分析和设计生成解向量各分量可选值的实现方法; 6、设计和编制回溯算法的递归和迭代程序。 【实验题】: 组合数问题:找出从自然数1,2,…,n中任取r个数的所有组合。 三、算法的原理方法 回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。 当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。 如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。 在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。 可以采用回溯法找问题的解,将找到的组合以从小到大顺序存于a[0],a[1],…,a[r-1]中,组合的元素满足以下性质: (1)a[i+1]>a[i],后一个数字比前一个大; (2)a[i]-i<=n-r+1。 按回溯法的思想,找解过程可以叙述如下: 首先放弃组合数个数为r的条件,候选组合从只有一个数字1开始。因该候选解满足除问题规模之外的全部条件,扩大其规模,并使其满足上述条件(1),候选组合改为1,2。继续这一过程,得到候选组合1,2,3。该候选解满足包括问题规模在内的全部条件,因而是一 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 cout<<"最大团:("; for(int i=1;i 实验04 回溯法 班级:0920561 姓名:宋建俭学号:20 一、实验目的 1.掌握回溯法的基本思想。 2.掌握回溯法中问题的解空间、解向量、显式约束条件、隐式约束条件以及子 集树与排列树的递归算法结构等内容。 3.掌握回溯法求解具体问题的方法。 二、实验要求 1.认真阅读算法设计教材,了解回溯法思想及方法; 2.设计用回溯算法求解装载问题、n后问题、图的m着色问题的java程序 三、实验内容 1.有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船,其中集装箱 i的重量为wi,且∑wi≤C1+C2。装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这个集装箱装上这2艘轮船。如果有,找出一种装载方案。 2.在n×n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。按照国际象棋的规则, 皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。 3.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。是否有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色。 这个问题是图的m可着色判定问题。 四、算法原理 1、装载问题 用回溯法解装载问题时,用子集树表示其解空间是最合适的。可行性约束可剪去不满足约束条件(w1x1+w2x2+…+wnxn)<=c1的子树。在子集树的第j+1层结点Z处,用cw记当前的装载重量,即cw=(w1x1+w2x2+…+wjxj),当cw>c1时,以结点Z为根的子树中所有结点都不满足约束条件,因而该子树中的解均为不可行解,故可将该子树剪去。 解装载问题的回溯法中,方法maxLoading返回不超过c的最大子集和,但未给出达到这个最大子集和的相应子集。 算法maxLoading调用递归方法backtrack(1)实现回溯搜索。Backtrack(i)搜索 算法分析与设计实验报告第六次实验 附录: 完整代码(回溯法) //回溯算法递归回溯n皇后问题#include { friend int nQueen(int); //定义友元函数,可以访问私有数据 private: bool Place(int k); //判断该位置是否可用的函数 void Backtrack(int t); //定义回溯函数 int n; //皇后个数 int *x; //当前解 long sum; //当前已找到的可行方案数 }; int main() { int m,n; for(int i=1;i<=1;i++) { cout<<"请输入皇后的个数:"; //输入皇后个数 cin>>n; cout<<"皇后问题的解为:"< 补充2 回溯法 解回溯法的深度优先搜索策略 z理解回溯法的深度优先搜索策略。 z掌握用回溯法解题的算法框架 (1)递归回溯 (2)迭代回溯 (3)子集树算法框架 (4)排列树算法框架 通过应用范例学习回溯法的设计策略 z通过应用范例学习回溯法的设计策略。 Sch2-1z Sch2-1 方法概述搜索算法介绍 (1)穷举搜索 (2)盲目搜索 —深度优先(DFS)或回溯搜索( Backtracking); —广度优先搜索( BFS ); (Branch &Bound) —分支限界法(Branch & Bound);—博弈树搜索( α-βSearch) (3)启发式搜索 —A* 算法和最佳优先( Best-First Search ) —迭代加深的A*算法 —B*AO*SSS*等算法B , AO , SSS 等算法 —Local Search, GA等算法 Sch2-1z Sch2-1 方法概述搜索空间的三种表示: —表序表示:搜索对象用线性表数据结构表示; —显示图表示:搜索对象在搜索前就用图(树)的数据结构表示; —隐式图表示:除了初始结点,其他结点在搜索过程中动态生成。缘于搜索空间大,难以全部存储。 z 搜索效率的思考:随机搜索 —上世纪70年代中期开始,国外一些学者致力于研究随机搜索求解困难的组合问题,将随机过程引入搜索; —选择规则是随机地从可选结点中取一个从而可以从统计角度分析搜选择规则是随机地从可选结点中取一个,从而可以从统计角度分析搜索的平均性能; —随机搜索的一个成功例子是:判定一个很大的数是不是素数,获得了第个多式时算法 第一个多项式时间的算法。 数学与计算机学院实验报告 一、实验项目信息 项目名称:回溯法 实验时间: 2016/06/08 实验学时: 03 学时 实验地点:工科楼503 二、实验目的及要求 理解回溯法的深度优先搜索策略、 掌握用回溯法解题的算法框架、 掌握回溯法的设计策略 三、实验环境 计算机Ubuntu Kylin14.04 CodeBlock软件四、实验内容及实验步骤 排兵布阵问题 某游戏中,不同的兵种处在不同的地形上其攻击能力不一样,现有n个不同兵种的角色{1,2,...,n},需安排在某战区n个点上,角色i在j点上的攻击力为A ij。试设计一个布阵方案,使总的攻击力最大。 数据: 防卫点 角 色 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 回溯法: 程序: #include if(check(k))break; else position[k]=position[k]+1; if(position[k]<=n && k==n-1) { for(i=0;i 【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,似的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); } 1.5 走迷宫(maze.pas)* 【问题描述】 有一个m * n格的迷宫(表示有m行、n列),其中有可走的也有不可走的,如果用1表示可以走,0表示不可以走,文件读入这m * n个数据和起始点、结束点(起始点和结束点都是用两个数据来描述的,分别表示这个点的行号和列号)。现在要你编程找出所有可行的道路,要求所走的路中没有重复的点,走时只能是上下左右四个方向(搜索顺寻:左上右下)。如果一条路都不可行,则输出相应信息(用-1表示无路)。 【输入】 第一行是两个数据m,n(1 实验五回溯法 一、实验目的 进一步理解回溯算法的基本思想,学会根据具体问题确定相应的解空间树(子集树或排列树),并使用回溯法求解。 二、实验要求 1、上机前的准备工作 根据实验内容中所给题目,利用所学回溯法的基本设计思想设计算法并编写好上机程序,以提高上机效率; 2、独立上机,输入、调试所编程序; 3、上机结束后,写出实验报告。 4、上机时间:2学时 三、实验内容 1、算法分析题5-1 #include if(cw+w[i]<=c) { cw+=w[i]; backtrack(i+1); cw-=w[i]; } if(cw+r>bestw) { backtrack(i+1); } r+=w[i]; } 运行结果: 2、5-3 #include 实验4回溯法实现 一、实验目标: 1.熟悉回溯法应用场景及实现的基本方法步骤; 2.学会回溯法的实现方法和分析方法: 二、实验内容 1.旅行售货员问题: 当结点数为4,权重矩阵为01 10 23 94 29 34 06 60 ,求最优路径及开销。 2.0-1背包问题: 对于n=5,C=10,vi={6,3,5,4,6},wi={2,2,6,5,4},计算xi及最优价值V。 分别利用动态规划、回溯法和分支限界法解决此问题,比较并分析这三种算法实现! 三、实验过程 1.源代码 旅行售货员问题(回溯法): #include private: void Backtrack(int i); int n, //顶点数 *x, *bestx; int **a, cc, bestc, NoEdge; }; void S a, int b) { int temp; temp = a; a = b; b = temp; return; } void travel::Backtrack(int i) { if (i == n) { if (a[x[n - 1]][x[n]] != NoEdge && a[x[n]][1] != NoEdge && (cc + a[x[n - 1]][x[n]] + a[x[n]][1]) < bestc || bestc == NoEdge) { for (int j = 1; j <= n; j++) bestx[j] = x[j]; bestc = cc + a[x[n - 1]][x[n]] + a[x[n]][1]; } } else { for (int j = i; j <= n; j++) { if (a[x[i - 1]][j] != NoEdge && a[x[n]][1] != NoEdge && (cc + a[x[i - 1]][x[j]] < bestc || bestc == NoEdge)) { swap(x[i], x[j]); cc += a[x[i - 1]][x[i]]; Backtrack(i + 1); cc -= a[x[i - 1]][x[i]]; swap(x[i], x[j]); } } } } int TSP(int** a,int v[], int n, int NoEdge) { travel Y; 算法分析与设计实验报告第三次附加实验 附录: 完整代码(回溯法) //回溯算法递归回溯n皇后问题#include { friend int nQueen(int); //定义友元函数,可以访问私有数据 private: bool Place(int k); //判断该位置是否可用的函数 void Backtrack(int t); //定义回溯函数 int n; //皇后个数 int *x; //当前解 long sum; //当前已找到的可行方案数 }; int main() { int m,n; for(int i=1;i<=1;i++) { cout<<"请输入皇后的个数:"; //输入皇后个数 cin>>n; cout<<"皇后问题的解为:"< 回溯算法 搜索与回溯是计算机解题中常用的算法,很多问题无法根据某种确定的计算法则来求解,可以利用搜索与回溯的技术求解。回溯是搜索算法中的一种控制策略。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,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。 递归回溯法算法框架[一] procedure Try(k:integer); begin for i:=1 to 算符种数 Do if 满足条件 then begin 保存结果 if 到目的地 then 输出解 else Try(k+1); 恢复:保存结果之前的状态{回溯一步} end; end; 递归回溯法算法框架[二] procedure Try(k:integer); begin if 到目的地 then 输出解 else for i:=1 to 算符种数 Do if 满足条件 then begin 保存结果 Try(k+1); end; end; 例 1:素数环:把从1到20这20个数摆成一个环,要求相邻的两个数的和是一个素数。【算法分析】非常明显,这是一道回溯的题目。从1 开始,每个空位有 20(19)种可能,只要填进去的数合法:与前面的数不相同;与左边相邻的数的和是一个素数。第 20个数还要判断和第1个数的和是否素数。 〖算法流程〗1、数据初始化; 2、递归填数: 判断第J种可能是否合法; A、如果合法:填数;判断是否到达目标(20个已填完):是,打印结果;不是,递归填下一个; B、如果不合法:选择下一种可能; 【参考程序】 program z74;框架[一] var a:array[0..20]of byte; b:array[0..20]of boolean; total:integer; function pd(x,y:byte):boolean; var k,i:byte; begin k:=2; i:=x+y; pd:=false; while (k<=trunc(sqrt(i)))and(i mod k<>0) do inc(k); if k>trunc(sqrt(i)) then pd:=true; end; procedure print; var j:byte; begin inc(total);write('<',total,'>:'); for j:=1 to 20 do write(a[j],' '); writeln; end; procedure try(t:byte); var i:byte; begin for i:=1 to 20 do if pd(a[t-1],i)and b[i] then begin a[t]:=i; b[i]:=false; if t=20 then begin if pd(a[20],a[1]) then print;end 大学计算机基础第五章 第五章软件技术基础 1.程序设计语言 (1)机器语言和汇编语言 由计算机硬件系统可以识别的指令组成的语言称为机器语言。汇编语言是将机器指令映射为一些可以被人读懂的助记符。由于计算机只能识别机器语言,所以汇编语言通常需要通过汇编程序翻译为机器语言。汇编语言的翻译软件称为汇编程序,它可以将程序员写的助记符直接转换为机器指令,然后由计算机去识别和执行。用机器语言编写的程序是计算机可以直接执行的程序。 用机器语言编写的程序,代码长度短,执行效率高。但是,这种语言的缺点也很明显。最主要的是编写机器语言程序必须要熟知CPU 的指令代码,编写程序既不方便,又容易出错,调试查错也非常困难。而且编写的程序只能在特定的机器上运行,没有通用性。 (2)高级语言 高级语言源程序翻译为指令代码有两种做法:编译或者解释。编译通过编译程序来完成。解释则是通过解释程序完成。解释的结果产生可以直接执行的指令。编译的结果是得到目标程序。目标程序也是要经过连接才会得到可执行程序目前应用比较广泛的几种高级语言由FORTRAN/BASIC/PASCAL/C等。 (3)面向对象的语言 (4)未来的语言 2、语言处理程序语言处理程序是把源程序翻译成机器语言的程序,可分为三种:汇编程序、编译程序和解释程序。 (1)汇编程序把汇编语言源程序翻译成机器语言程序的程序称为汇编程序,翻译的过程称为汇编。汇编程序在翻译源程序时,总是对源程序从头到尾一个符号一个符号地进行阅读分析,一般用两遍扫描完成对源程序的加工转换工作。汇编语言在翻译的同时,还对各种形式的错误进行检查和分析,并反馈给用户,以便修改。反汇编程序也是一种语言处理程序,它的功能与汇编程序相反,它能把机器语言程序转换成汇编语言程序。 (2)编译程序编译程序是把高级语言源程序(如Fortran、Pascal、C 等)翻译 实验四 回溯法 实验目的 1. 掌握回溯法的基本思想方法; 2. 了解适用于用回溯法求解的问题类型,并能设计相应回溯法算法; 3. 掌握回溯法算法复杂性分析方法,分析问题复杂性。 预习与实验要求 1. 预习实验指导书及教材的有关内容,掌握回溯法的基本思想; 2. 严格按照实验内容进行实验,培养良好的算法设计和编程的习惯; 3. 认真听讲,服从安排,独立思考并完成实验。 实验设备与器材 硬件:PC 机 软件:C++或Java 等编程环境 实验原理 回溯法是最常用的解题方法,有“通用的解题法”之称。当要解决的问题有若干可行解时,则可以在包含问题所有解的空间树中,按深度优先的策略,从根节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搜索,继续查找该结点的兄弟结点,若它的兄弟结点都不包含问题的解,则返回其父结点——这个步骤称为回溯。否则进入一个可能包含解的子树,继续按深度优先的策略进行搜索。这种以深度优先的方式搜索问题的解的算法称为回溯法。它本质上是一种穷举法,但由于在搜索过程中不断略过某些显然不合适的子树,所以搜索的空间大大少于一般的穷举,故它适用于解一些组合数较大的问题。 回溯法也可以形式化地描述如下:假设能够用n 元组()n i x x x x ,,,,,21 表示一个给定问题P 的解,其中i i S x ∈。如果n 元组的子组()i x x x ,,,21 ()n i <满足一定的约束条件,则称为部分解。如果它已经是满足约束条件的部分解,则添加11++∈i i S x 形成新的子组()121,,,,+i i x x x x ,并检查它是否满足约束条件,若仍满足则继续添加22++∈i i S x ,并以此类推。如果所有的11++∈i i S x 都不满足约束条件,那么去掉1+i x ,回溯到i x 的位置,并去掉当前的i x ,另选一个i i S x ∈',组成新的子组()i x x x ',,,21 ,并判断其是否满足约束条件。如此反复下去,直到得到解或者证明无解为止。 实验报告 一、实验名称:回溯法求解N皇后问题(Java实现) 二、学习知识: 回溯法:也称为试探法,它并不考虑问题规模的大小,而是从问题的最明显的最小规模开始逐步求解出可能的答案,并以此慢慢地扩大问题规模,迭代地逼近最终问题的解。这种迭代类似于穷举并且是试探性的,因为当目前的可能答案被测试出不可能可以获得最终解时,则撤销当前的这一步求解过程,回溯到上一步寻找其他求解路径。 为了能够撤销当前的求解过程,必须保存上一步以来的求解路径,这一点相当重要。 三、问题描述 N皇后问题:在一个 N * N 的国际象棋棋盘中,怎样放置 N 个皇后才能使 N 个皇后之间不会互相有威胁而共同存在于棋局中,即在 N * N 个格子的棋盘中没有任何两个皇后是在同一行、同一列、同一斜线上。 深度优先遍历的典型案例。 四、求解思路 1、求解思路:最容易想到的方法就是有序地从第 1 列的第 1 行开始,尝试放上一个皇后,然后再尝试第 2 列的第几行能够放上一个皇后,如果第 2 列也放置成功,那么就继续放置第 3 列,如果此时第 3 列没有一行可以放置一个皇后,说明目前为止的尝试是无效的(即不可能得到最终解),那么此时就应该回溯到上一步(即第 2 步),将上一步(第 2 步)所放置的皇后的位置再重新取走放在另一个符合要求的地方…如此尝试性地遍历加上回溯,就可以慢慢地逼近最终解了。 2、需要解决的问题:如何表示一个 N * N 方格棋盘能够更有效?怎样测试当前所走的试探路径是否符合要求?这两个问题都需要考虑到使用怎样的数据结构,使用恰当的数据结构有利于简化编程求解问题的难度。 3、我们使用以下的数据结构: int column[col] = row 表示第 col 列的第 row 行放置一个皇后 boolean rowExists[i] = true 表示第 i 行有皇后 boolean a[i] = true 表示右高左低的第 i 条斜线有皇后(按→↓顺序从1~ 2*N -1 依次编号) boolean b[i] = true 表示左高右低的第 i 条斜线有皇后(按→↑顺序从1~ 2*N -1 依次编号) 五、算法实现 对应这个数据结构的算法实现如下: 算法分析与设计实验报告第二次附加实验 )用可行性约束函数可剪去不满足约束条件 附录: 完整代码(贪心法) //回溯法递归求最优装载问题#include int n, //集装箱数 *x, //当前解 *bestx; //当前最优解 Type *w, //集装箱重量数组 c, //第一艘轮船的载重量 cw, //当前载重量 bestw, //当前最优载重量 r; //剩余集装箱重量 }; template 回溯法:具有限界凼数的深度优先搜索法称为回溯法,具有“通用解题法”之称 两类问题:存在性问题:求满足某些条件的一个或全部元组,这些条件称为约束条件。如果不存在这样的元组,算法应返回No;优化问题:给定一组约束条件,在满足约束条件的元组中求使某目标函数达到最大(小)值的元组。满足约束条件的元组称为问题的可行解。 回溯法和分支限界法不同:每次只构造侯选解的一个部分,然后评估这个部分构造解,如果加上剩余的分量也不可能求得一个解,就绝对不会生成剩下的分量 问题的解向量:回溯法希望一个问题的解能够表示成一个n元式(x1,x2,…,xn)的形式。 显约束:对分量xi的取值限定。隐约束:为满足问题的解而对不同分量之间施加的约束。 解空间:对于问题的一个实例,解向量满足显式约束条件的所有多元组,构成了该实例的一个解空间。为了避免生成那些不可能产生最佳解的问题状态,要不断地利用限界凼数来处死那些实际上不可能产生所需解的活结点,以减少问题的计算量。 解空间:子集树。可行性约束凼数:Σwixi≤C 上界凼数: Bound() 子集树回溯框架:void backtrack (int t){if(t>n) output(x);elsefor(int i=f(n,t);i<=g(n,t);i++) {x[t]=h(i);if (constraint(t)&&bound(t)) backtrack(t+1);}}//递归方法 void iterativeBacktrack(){int t=1;while(t>0){if(f(n,t)<=g(n,t)) for (int i=f(n,t);i<=g(n,t);i++) {x[t]=h(i);if(constraint(t)&&bound(t)) {if(solution(t)) output(x);elset++;}}elset--;}}//迭代方法 回溯法求解步骤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凼数避免无效搜索。 限界凼数(上界的计算方法) :r是当前尚未考虑的剩余物品价值总和,cp是当前价值,bestp是当前最优价值. 当cp+r<=bestp时,可剪去右子树贪心策略计算方法:将剩余物品按照单位重量价值排序,然后依次装入物品,直至装不下时,再装入该物品的一部分而装满背包.该价值是右子树中解的一个上界. Bound(int i){ Typew cleft=c-cw; Typep b=cp; while(i<=n&&w[i]<=cleft){cleft-=w[i]; b+=p[i]; i++;}if (i<=n) b+=p[i]/w[i]*cleft;return b;}//计算上界算法设计与分析:回溯法-实验报告
回溯法实验(0-1背包问题)
实验6 子集和问题的回溯算法设计与实现(报告)
回溯法实验(最大团问题)
回溯法实验报告
回溯法实验(n皇后问题)
回溯搜索算法
回溯法实验报告
回溯算法实例一
第一章回溯法(习题二
实验五 回溯法
算法之回溯法实现
回溯法实验(n皇后问题)(迭代法)
回溯算法的一些例题
大学计算机基础第五章
算法分析与设计实验四回溯法
实验报告:回溯法求解N皇后问题(Java实现)
回溯法实验(最优装载)
算法设计与分析第五章重点