學習筆記 回溯演算法與貪心演算法

2021-07-28 00:12:19 字數 3344 閱讀 6012

回溯和貪心

回溯

意義:程式設計解決問題時,常遇到需要例遍所有可能性來求解問題的情況。此時,回溯將是不錯的選擇。

**示例:

#include #include #include /*這個程式用來測試回溯演算法在解決問題中的應用*/

/*八皇后問題:

經典的八皇后問題,即在乙個8*8的棋盤上放8個皇后,

使得這8個皇后無法互相攻擊( 任意2個皇后不能處於同一行,同一列或是對角線上),

輸出所有可能的擺放情況。

*//*

將以上問題引申成在n*n的棋盤上擺放n個皇后的問題。

以下**就使用了回溯法解決n皇后問題。

*/int place(int*,int);//判斷當前位置擺放皇后是否可行

void nqueens(int*,int);//n皇后問題演算法核心

void printsolution(int*,int);//用於輸出已求出的解決方案

int main()

int place(int *x,int k)//形參x為模擬棋盤的陣列,k為當前放置皇后的行數

}else//如果列數超標,說明當前行無法擺放皇后。

k--;//使k減一,下次迴圈時將重新擺放第k行的皇后

}}void printsolution(int *x,int n)//用於輸出結果的函式

printf("\n");

}printf("\n");

}

結果:

解析:

1.對於place函式中兩個判斷條件的解析:

第乙個判斷條件很好理解:兩個皇后不能在同一列上.

第二個判斷條件是通過線的表示式推斷的。將棋盤視為平面直角座標系,每個皇后作為座標系上乙個特殊的點。則能以每個皇后的座標畫出兩條斜率分別為1和-1的直線

。要保證兩個皇后的位置不衝突,只要保證兩個皇后衍生出的所有直線上都不出現另乙個皇后即可

。(例如:x[i]和x[k]兩個皇后的座標分別是:(i,x[i]),(k,x[k])。則如果兩個皇后出現在同一直線上,必有:y=x+(x[i]-i)y=x+(x[k]-k)是同一條直線。或y=-x+(x[i]+i)y=-x+(x[k]+k)是同一條直線

。則可得:x[i]-x[k]=i-kx[i]-x[k]=k-i。即:|x[i]-x[k]|=|i-k|

2.以上**中的x陣列第0個元素不使用,陣列下標n代表棋盤的第n行,其中的陣列值m代表第n行第m列放置乙個皇后。這種設計保證每行有且只有乙個皇后,規避了大量重複判斷的同時也比二維陣列更節省資源。

3.以上**中nqueens函式使用了迴圈加回溯保證例遍每一種皇后擺放情況。如無法直接理解,可使用單步除錯觀察。

貪心演算法

定義:通過區域性最優達到全域性最優

**示例1:

#include #include /*這個程式用來測試貪心演算法*/

/*對於以下問題:

有3種硬幣,面值分別為1元、5角和1角,各自的數量不限。

設計自動售貨機時,需要為顧客找零錢,請設計程式進行計算,

要求給顧客的硬幣枚數最少

*/int main()

;//儲存著以分為單位的各種貨幣

int x;//x用於儲存需要找零的金錢總數

int i=0,n=0,m;//n用於儲存零錢總枚數

scanf("%d",&x);

/*只要需要找零的金錢數還未歸零,並且還存在面值更小的零錢,就繼續迴圈*/

while(x>0&&money[i]!=0)

if(x==0)//最終,如果成功找零

printf("%d\n",n);//輸出零錢枚數

else

printf("fail\n");//否則,輸出失敗

return 0;

}

結果:

解析:

1.以上程式的核心是:首先用面值較大的零錢進行找零。直到無法找零,再用面值較小的找零。

2.貪心思路:不從整體最優考慮,而是保證所做的每一步選擇都是區域性最優的方案,最終將所有的區域性最優糅合為整體最優。

**示例2:

#include #include /*

貨船裝箱問題

已知一批貨櫃的重量,要將它們裝入乙個載重量為c的貨船中,

在貨船裝載體積不限的前提下,怎樣才能將最多的貨櫃裝上船?

*//*使用貪心法能解決此問題*/

/*設貨船重量c為13,共5個貨櫃重量依次為5,7,6,3,2

只要優先將重量輕的裝上船即可。

*/#define n 50

int main()

/*從小到大將貨櫃裝入貨船,直到無法再裝*/

for(i=0;i結果:

解析:

同樣是很容易理解的貪心思路:要裝入的箱子數目最多,只要將重量小的箱子優先裝入即可。

貪心演算法的核心是:

每次抉擇時,都「貪便宜」。無視這個選擇對未來的抉擇的影響,只選擇當前最優的選項。

這種演算法在大多數情況下並不能使最終結果「最優」,但常常能得到「 較優」的結果。在實際應用時,難點不在於貪心的實現,而在於判斷題目是否可以用貪心來解。以及怎樣的選擇才是「當前最優」的。

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