概述: 最大团问题(Maximum Clique Problem, MCP)是图论中一个经典的组合优化问题,也是一类NP完全问题.最大团问题又称为最大独立集问题(Maximum Independent Set Problem).目前,求解MCP问题的算法主要分为两类:确定性算法和启发式算法.确定性算法有回溯法.分支限界法等,启发式算法.蚁群算法.顺序贪婪算法.DLS-MC算法和智能搜索算法等. 问题描述: 给定无向图G=(V,E),其中V是顶点集:E是V边集.如果U属于V,且对任意两个顶点u,v

一.实验内容及要求 1．要求用回溯法原理求解问题: 2．要求手工输入t1[10]及t2[10],t1[i]是任务i在机器1上的执行时间,t2[i]是任务i在机器2上的执行时间: 3．求出最优批处理作业调度总时间及作业安排顺序.二.实验步骤 1.手工输入任务执行时间数组: 2.输出作业总时间和作业的安排顺序. package saunfafenxi; import java.util.Scanner; public class shiyan5 { static int worknum=3; //作

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,sum; int c[100]; void search(int cur){ if(cur==n) sum++; else for(int i=0;i<n;i++) { bool ok=1; c[cur]=i; for(int j=0;j<cur;j++){ if(c[cur]==c[j]||c[cur]-cur==c[j]-j||c[cur]+cur==c[j]+j){ ok=0

1.问题描述:      有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2).装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船.如果有,找出一种装载方案.     例如,当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时,可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船,而将集装箱3装在第二艘轮船:如果w=[20,40,40],则无法将这3个集装箱都装上轮船. 容易证明,如果一个给定的

学习链接: 回溯法解旅行商问题(TSP).贪心算法:旅行商问题(TSP) 今天早上做了无数个梦,然后被紧紧地吸附在床上.挣扎一番后爬起来,已经是9点了.然后我开始研究旅行商问题. 在一个无向图中找到一个可以遍历所有节点的一个最短回路.理论上说可以用全排列列出所有解的下标,然后一个一个试,时间复杂度o(n!).但是可以用回溯法,用[约束函数](constraint)判断当前路径是否连通,用[界限函数](bound)判断当前路径是否比已经求得的最短路径小.这两个判断任意一个不符,则做“剪枝操作”(不

回溯法一种选优搜索法,又称试探法.利用试探性的方法,在包含问题所有解的解空间树中,将可能的结果搜索一遍,从而获得满足条件的解.搜索过程采用深度遍历策略,并随时判定结点是否满足条件要求,满足要求就继续向下搜索,若不满足要求则回溯到上一层,这种解决问题的方法称为回溯法. 回溯法解求解问题步骤 针对给定问题,定义问题的解空间树: 确定易于搜索的解空间结构: 以深度优先方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索: 用回溯法求解问题,重点是设计问题的解空间树,其解题过程则是深度遍历解空间树的过

Leetcode之回溯法专题-37. 解数独(Sudoku Solver) 编写一个程序,通过已填充的空格来解决数独问题. 一个数独的解法需遵循如下规则: 数字 1-9 在每一行只能出现一次.数字 1-9 在每一列只能出现一次.数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次.空白格用 '.' 表示. 解法: 分析: 给定一个9*9的char型的二维数组,数组里已经填好了一些数字,要求生成一个数独. 本题可以用回溯法,在空的格子里填下1-9数字,全部填完后,判断是否为数独,是->保

以4皇后为例,其他的N皇后问题以此类推.所谓4皇后问题就是求解如何在4×4的棋盘上无冲突的摆放4个皇后棋子.在国际象棋中,皇后的移动方式为横竖交叉的,因此在任意一个皇后所在位置的水平.竖直.以及45度斜线上都不能出现皇后的棋子,例子 要求编程求出符合要求的情况的个数.四皇后问题有很多种解法,这里主要介绍一种经典的解决方法:回溯法 回溯法的基本思想是:可以构建出一棵解空间树,通过探索这棵解空间树,可以得到四皇后问题的一种或几种解.这样的解空间树有四棵 在如上图所示的4×4的棋盘上,按列来摆放棋子,

题目: A binary watch has 4 LEDs on the top which represent the hours (0-11), and the 6 LEDs on the bottom represent the minutes (0-59). Each LED represents a zero or one, with the least significant bit on the right. For example, the above binary watch

回溯法 百度百科: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,就退回一步又一次选择,这样的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". 在包括问题的全部解的解空间树中,依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,要先推断该结点是否包括问题的解,假设包括,就从该结点出发继续探索下去,假设该结点不包括问题的解,则逐层向其祖先结点回溯.(事实上回溯法就

回溯法是剪了枝的穷举,这是字面上的说法,不太好理解,不如讲解实例来的酸爽,于是引出了N阶可达问题: 有N个国家,每个国家有若干城市,小明要从中国(任意一个城市)出发,遍历所有国家(假设这个遍历顺序已经定了),最终到达美利坚(任意一个城市).而城市之间有可能不可达,只有小明尝试过才知道(就是后面的check()函数),求满足要求的一条路径? 从上面的表述中我们已经嗅到了浓浓的穷举屌丝气质——遍历所有组合,但是我们的回溯思想总是基于这样一个简单的事实:如果当前选择导致你走进了死胡同,那么这个选择一定

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如

那些要求列举所有的情况,或者说所有的情况都要探讨一下的例题,一般都可以考虑回溯法. 当遇到一个可以用到回溯法的时候需要按照如下步骤进行: 1.确定问题一个可以用到回溯法的时候需要按照如下步骤进行: 1.确定问题的一个解空间树,这个解空间树至少包括一个你需要的那个解,否则这个树就完全 没有意义了 2.组织好这棵树,弄明白这棵树的每个节点代表什么,每个分支代表什么 3.从这棵树的根节点不断的向下深搜,当遇到不合适的节点的时候直接跳过以这个节点为根的子树 4.当搜索到了叶子节点的时候就回溯 5.不断的

问题 在河的左岸有N个传教士.N个野人和一条船,传教士们想用这条船把所有人都运过河去,但有以下条件限制: (1)修道士和野人都会划船,但船每次最多只能运M个人: (2)在任何岸边以及船上,野人数目都不能超过修道士,否则修道士会被野人吃掉. 假定野人会服从任何一种过河安排,请规划出一个确保修道士安全过河的计划. 分析 百度一下,网上全是用左岸的传教士和野人人数以及船的位置这样一个三元组作为状态,进行考虑,千篇一律. 我换了一种考虑,只考虑船的状态. 船的状态:(x, y) x表示船上x个传教士,y

问题 将马放到国际象棋的8*8棋盘board上的某个方格中,马按走棋规则进行移动,走遍棋盘上的64个方格,要求每个方格进入且只进入一次,找出一种可行的方案. 分析 说明:这个图是5*5的棋盘. 图片来源:这里 类似于迷宫问题,只不过此问题的解长度固定为64 每到一格,就有[(-2,1),(-1,2),(1,2),(2,1),(2,-1),(1,-2),(-1,-2),(-2,-1)]顺时针8个方向可以选择. 走到一格称为走了一步,把每一步看作元素,8个方向看作这一步的状态空间. 套用回溯法子集树

问题 有面额10元.5元.2元.1元的硬币,数量分别为3个.5个.7个.12个.现在需要给顾客找零16元,要求硬币的个数最少,应该如何找零?或者指出该问题无解. 分析 元素--状态空间分析大法:四种面额的硬币看作4个元素,对应的数目看作各自的状态空间,遍历状态空间,其它的事情交给剪枝函数. 解的长度固定:4 解的编码:(x1,x2,x3,x4) 其中x1∈[0,1,2,3], x2∈[0,1,2,3,4,5], x3∈[0,1,2,...,7], x4∈[0,1,2,...,12] 求最优解,增

问题 某楼梯有n层台阶,每步只能走1级台阶,或2级台阶.从下向上爬楼梯,有多少种爬法? 分析 这个问题之前用分治法解决过.但是,这里我要用回溯法子集树模板解决它. 祭出元素-状态空间分析大法:每一步是一个元素,可走的步数[1,2]就是其状态空间.不难看出,元素不固定,状态空间固定. 直接上代码. 代码 '''爬楼梯''' n = 7 # 楼梯阶数 x = [] # 一个解(长度不固定,1-2数组,表示该步走的台阶数) X = [] # 一组解 # 冲突检测 def conflict(k): gl

作者:hhh5460 时间:2017年6月3日 用回溯法子集树模板解决了这么多问题,这里总结一下使用回溯法子集树模板的步骤: 1.确定元素及其状态空间(精髓) 对每一个元素,遍历它的状态空间,其它的事情交给剪枝函数!!!(正是这一点,使得它无愧于"通用解题法"这个称号!) 2.确定解的编码及解的长度是否固定 若解的长度固定,那么x[k] = i 若解的长度不固定,那么x.append(i) ... x.pop(i) 3.确定是求最优解,任一解,还是全部解 如果是求最优解,额外增加两个全

问题 输入 第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000) 输出 输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个. 输入示例 belong cnblogs 输出示例 blog 分析 既然打算套用回溯法子集树模板,那就要祭出元素-状态空间分析大法. 以长度较小的字符串中的字符作为元素,以长度较大的字符串中的字符作为状态空间,对每一个元素,遍历它的状态空间,其它的事情交给剪枝函数!!! 解x的长度不固定,xi表示字符串b中的序号. 在处理每一个元素时,如果没有一个状态被选择(cnb

问题 给定 n 个作业,每一个作业都有两项子任务需要分别在两台机器上完成.每一个作业必须先由机器1 处理,然后由机器2处理. 试设计一个算法找出完成这n个任务的最佳调度,使其机器2完成各作业时间之和达到最小. 分析: 看一个具体的例子: tji 机器1 机器2 作业1 2 1 作业2 3 1 作业3 2 3 最优调度顺序:1 3 2 处理时间:18 这3个作业的6种可能的调度方案是1,2,3:1,3,2:2,1,3:2,3,1:3,1,2:3,2,1: 它们所相应的完成时间和分别是19,18,2