算法分析与设计复习-回溯法和分支限界法

2024-06-15 09:08

本文主要是介绍算法分析与设计复习-回溯法和分支限界法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

// 回溯法 and 分支限界法 : 解空间搜索技术 
#include <stdio.h>
//三着色问题:每次只产生一个子节点,深度优先;不需要存储整棵树,只需要存储根到当前活动节点的路径。int[] 3COLORREC(int n)
{int c[n];for(int k = 1; k <= n; k ++)c[k] = 0;bool flag = false;graphcolor(1);if(flag)for(int i = 1; i <= n ; i ++){printf("%d ",c[i]);}elseprintf("no solution\n");
} void graphcolor(int k)
{for(int color = 1; color<=3; color++){c[k] = color;if(c合法着色)  {flag = true;break;}else if(c是部分的)graphcolor(k+1);}
}void 3COLORITER()
{for(int k = 1; k <= n; k++)c[k] = 0;bool flag = false;int k =1;while(k >= 1){while(c[k] <= 2){c[k] = c[k] +1;if(c合法着色){flag = true;break;   //从两个循环中跳出 }else if(c是部分解)k = k+1; }c[k] = 0;k = k-1;  //回溯 }if(flag ) 输出c 
}//PARTITION问题:给定一个集合X={x1,x2,...xn}和整数Y,找出和等于y的X的子集。
/*x[i]为0/1, w[i]为具体的数值 
取第k+1个数的限制条件: 
1. SUM (w(i)*x(i) i:1~k)  + SUM(w(i) i:k+1~n) >= Y 
2. 假定w(i)已经按照升序排号后,SUM (w(i)*x(i) i:1~k) + w(k+1) <= Y
*/ int M;
int x[];
int w[];//r = w[1] + w[2] + ... + w[n]  PART(s,1,r)//s 前k个数的和   r w[k]+...+w[n]的和 
int PART(int s,int k, int r)
{x[k] = 1;// 刚好划分成功了 if(s + w[k] = M){//flag = true;for(int i = 0; i < n; i ++){printf("%d ",w[i]);} }else{if(s + w[k] + w[k+1] <= M)PART(s+w[k],k+1,r-w[k]);}if(s + r -w[k] >= M && s+w[k+1] <= M){x[k] = 0;PART(s,k+1,r-w[k]);}
} //分支限界法:关心使给定的函数最大化或者最小化,算法为每一节点x计算一个界,若比以前的界限更坏,不会再以x为根生成子节点。


这篇关于算法分析与设计复习-回溯法和分支限界法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1063016

相关文章

Nginx分布式部署流程分析

《Nginx分布式部署流程分析》文章介绍Nginx在分布式部署中的反向代理和负载均衡作用,用于分发请求、减轻服务器压力及解决session共享问题,涵盖配置方法、策略及Java项目应用,并提及分布式事... 目录分布式部署NginxJava中的代理代理分为正向代理和反向代理正向代理反向代理Nginx应用场景

深入理解Mysql OnlineDDL的算法

《深入理解MysqlOnlineDDL的算法》本文主要介绍了讲解MysqlOnlineDDL的算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小... 目录一、Online DDL 是什么?二、Online DDL 的三种主要算法2.1COPY(复制法)

Redis中的有序集合zset从使用到原理分析

《Redis中的有序集合zset从使用到原理分析》Redis有序集合(zset)是字符串与分值的有序映射,通过跳跃表和哈希表结合实现高效有序性管理,适用于排行榜、延迟队列等场景,其时间复杂度低,内存占... 目录开篇:排行榜背后的秘密一、zset的基本使用1.1 常用命令1.2 Java客户端示例二、zse

Redis中的AOF原理及分析

《Redis中的AOF原理及分析》Redis的AOF通过记录所有写操作命令实现持久化,支持always/everysec/no三种同步策略,重写机制优化文件体积,与RDB结合可平衡数据安全与恢复效率... 目录开篇:从日记本到AOF一、AOF的基本执行流程1. 命令执行与记录2. AOF重写机制二、AOF的

MyBatis Plus大数据量查询慢原因分析及解决

《MyBatisPlus大数据量查询慢原因分析及解决》大数据量查询慢常因全表扫描、分页不当、索引缺失、内存占用高及ORM开销,优化措施包括分页查询、流式读取、SQL优化、批处理、多数据源、结果集二次... 目录大数据量查询慢的常见原因优化方案高级方案配置调优监控与诊断总结大数据量查询慢的常见原因MyBAT

分析 Java Stream 的 peek使用实践与副作用处理方案

《分析JavaStream的peek使用实践与副作用处理方案》StreamAPI的peek操作是中间操作,用于观察元素但不终止流,其副作用风险包括线程安全、顺序混乱及性能问题,合理使用场景有限... 目录一、peek 操作的本质:有状态的中间操作二、副作用的定义与风险场景1. 并行流下的线程安全问题2. 顺

MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决

《MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决》MyBatis默认开启一级缓存,同一事务中循环调用查询方法时会重复使用缓存数据,导致获取的序列主键值均为1,... 目录问题原因解决办法如果是存储过程总结问题myBATis有如下代码获取序列作为主键IdMappe

Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析

《Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析》JavaIO流用于程序与外部设备的数据交互,分为字节流(InputStream/OutputStream)和字符流(Reader/Writer),处理... 目录IO流简介IO是什么应用场景IO流的分类流的超类类型字节文件流应用简介核心API文件输出流应用文

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、