回溯法——以皇后摆放问题为例
回溯法
(通用的解题法)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,当发现不满足求解条件时就回退,尝试其他路径
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回溯法的解题步骤:
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针对给定问题确定问题的解空间树,至少包含问题的一个解或者最优解
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确定结点的扩展搜索规则
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以深度优先搜索解空间树,并采取剪枝手段。
框架:
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非递归回溯框架
int x[n] //x存放解向量,全局变量
void backtrack(int n){
int i = 1; //根节点的层次为1
while(i>=1){ //尚未回溯到头
if(ExistSubNode(t)){ //当前结点存在子节点
for(j=下界;j<=上界;j++){ //对于子集树,j从0到1循环
x[i]取一个可能的值;
if(constraint(i)&&bound(i)){ //x[i]满足约束条件和界限函数
if(x是一个可行的解)
输出x;
else i++; //进入下一个层次
}
}
}
else i--; //不存在子节点,返回上一层
}
} -
递归回溯框架
int x[n]
void backtrack(int i){
if(i>n) //搜索叶子结点,输出一个可行解
输出结果;
else{
for(j=下界;j<=上界;j++){ //用j枚举i所有可能的路径
x[i] = j; //产生一个可能的解分量
...
if(constraint(i)&&bound(i))
backtrack(i+1) //满足约束条件继续下一层
}
}
}result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
if 满足结束条件:
result.add(路径)
return
for 选择 in 选择列表:
做选择
backtrack(路径, 选择列表)
撤销选择
例题:皇后摆放问题:
题目描述
国际象棋的棋盘可以看做是一个 8 × 8 的矩阵,上面每一个格子仅能放一枚棋子,现在给出一个 8 × 8 的由 0 和 1 组成的矩阵,代表象棋棋盘,1 代表当前位置放置了一个皇后,0 则代表什么都没有放,上面有 n(n 为小于 8 的正整数)个位置已经放上了皇后棋子(相互之间不冲突,合理摆放),现在另外给你 8 - n 个皇后,问你有多少合理的摆法。
输入描述
一个 8 × 8 的由 0 和 1 组成的矩阵。
输出描述
一个整数,为摆放的种类数。
样例输入
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
样例输出
4
问题分析
判断某位置是否可以摆放皇后
假设i行j列处已摆放上一个皇后,则下面摆放的皇后(x,y)则不能在i行和j列(即x!=i && y!=j),且不能在已摆放皇后对角线上(即abs(x-i)!=abs(y-j))。
搜索算法
通过初始化,我们可以知道哪些位置有了皇后。通过一个路径数组path[9]来记录(1~8)行哪一列有皇后。还未探索到的行,数组赋值0。
用回溯法,从第一行开始往下,测试1~8列是否能够摆放,能则继续往下探索,不能则返回上一层。
AC代码:
网站标题:回溯法——以皇后摆放问题为例
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