回溯算法:
回溯算法实际上是一个类似枚举的搜索尝试方法,它的思想是在搜索尝试中寻找问题的解,当发现不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。之前介绍的基础算法中的贪婪算法,动态规划等都具有“无后效性”,也就是在分段处理问题时,某状态一旦确定,将不再改变。而多数问题很难找到”无后效性”的阶段划分和相应决策,而是通过深入搜索尝试和回溯操作完成的。
八皇后问题:8*8的国际象棋棋盘中放八个皇后,是任意两个皇后不能互相吃掉。规则:皇后能吃掉同一行,同一列,同一对角线的任意棋子。
模型建立:不妨设八个皇后分别在第i行,那么解空间就是一个八个皇后所在列的序号,为n元一维向量(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8),搜索空间是1<=Xi<=8,共8^8个状态。但正如之前所说,回溯法采用“走不通就掉头”,故实际算法不必搜索那么多的状态,例如,(1,1,x3,x4,x5,x6,x7,x8)的状态共有8^6个,由于1,2皇后不能在同一列,那么这8^6个状态是不会搜索的。
算法设计1:加约束条件的枚举算法
约束条件有三个:
不在同一列(Xi不等于Xj)
不在同一主对角线(Xi-i不等于Xj-j)
不在同以负对角线(Xi+i不等于Xj+j)
后两项可合并为fabs(Xi-Xj)不等于fabs(i-j)
那么直接贴代码了(此处代码较多,故以4皇后为例)
#include <iostream> #include <cmath> #include <cstdio> using namespace std; int check(int a[],int n); int main() { int a[9],i; for(a[1]=1;a[1]<=4;a[1]++) { for(a[2]=1;a[2]<=4;a[2]++) { if(check(a,2)==0)continue; for(a[3]=1;a[3]<=4;a[3]++) { if((check(a,3)==0))continue; for(a[4]=1;a[4]<=4;a[4]++) { if(check(a,4)==0)continue; else {for(i=1;i<=4;i++) cout << a[i]<< ' '; cout << endl;} } } } } return 0; } int check(int a[],int n) { int i; for(i=1;i<=n-1;i++) { if(fabs((double)(a[i]-a[n]))==fabs((double)(i-n))||a[i]==a[n])return 0; } return 1; }
运行结果:
2 4 1 3
3 1 4 2
八皇后问题模版(非递归回溯算法)
#include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int a[20],n,cnt=0; void backdate(int n); int check(int k); void output(int); int main() { cin >> n; backdate(n); return 0; } void backdate(int n) { int k; a[1]=0; k=1; while(k>0) { a[k]++; while( (a[k]<=n) && (check(k)==0) ) //为第k个皇后搜索位置 { a[k]++; } if(a[k]<=n) { if(k==n) //找到一组解 output(n); else { k=k+1; //前k个皇后找到位置,继续为第k+1个皇后找到位置 a[k]=0; //注意下一个皇后一定要从头开始搜索 } } else k=k-1; //回溯(务必留意,此算法精华尽在于此!) } } int check(int k) { int i; for(i=1;i<=k-1;i++) { if(fabs((double)(a[i]-a[k]))==fabs((double)(i-k))||a[i]==a[k]) return 0; } return 1; } void output(int) { int i; cnt++; //测试用格外加的计数器 for(i=1;i<=n;i++) { cout << a[i] << ' '; } cout << cnt << endl; }
运行结果:
4(enter|)
2 4 1 3
3 1 4 2