一、回溯法
1. 什么是回溯法?
相信"迷宫"是许多人儿时的回忆,大家小时候一定都玩过迷宫游戏。我们从不用别人教,都知道走迷宫的策略是:
当遇到一个岔路口,会有以下两种情况:
存在没走过的路。此时可以任意选一条没走过的路深入,只要记住我们所走过的路径即可。
倘若下次再来到这个路口,便不再沿着走过的路径继续深入,而是沿着没走过的路径深入下去;
所有路都已经走过。如果所有岔路口都已经遍历,则回退至上一个最近的岔路口。
当遇到死胡同,便回退到刚才距离最近的岔路口。
不断前进并重复该过程,直到找到终点或回退到起点位置。
其实,这就是回溯法:一个基于深度优先搜索和约束函数的问题求解方法。
(1)、n皇后问题
📢 非递归求解n皇后问题
#include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 4 int q[N + 1]; // 存储皇后的列号 int check(int j) { // 检查第i个皇后的位置是否合法 int i; for (i = 1; i < j; i++) { if (q[i] == q[j] || abs(i - j) == abs(q[i] - q[j])) { // 判断是否在同一斜线上 return 0; } } return 1; } void queen() { // int i; for (i = 1; i <= N; i++) { q[i] = 0; } int answer = 0; // 方案数 int j = 1; // 表示正在摆放第j个皇后 while (j >= 1) { q[j] = q[j] + 1; // 让第j个皇后向后一列摆放 while (q[j] <= N && !check(j)) { // 判断第j个皇后的位置是否合法 q[j] = q[j] + 1; // 不合法就往后一个位置摆放 } if (q[j] <= N) { // 表示第j个皇后的找到一个合法的位置 if (j == N) { // 找到了一组皇后的解 answer = answer + 1; printf("放案%d:", answer); for (i = 1; i <= N; i++) { printf("%d", q[i]); } printf("\n"); } else { // 继续摆放下一个皇后 j = j + 1; } } else{ // 表示第j个皇后找不到一个合法的位置 q[j] = 0; // 还原第j个皇后的位置 j = j - 1; // 回溯 } } } int main() { queen(); return 0; }
📢 递归求解n皇后问题
#include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 4 int answer=0; int q[N + 1]; // 存储皇后的列号 int check(int j) { // 检查第i个皇后的位置是否合法 int i; for (i = 1; i < j; i++) { if (q[i] == q[j] || abs(i - j) == abs(q[i] - q[j])) { // 判断是否在同一斜线上 return 0; } } return 1; } void queen(int j){ int i; for(i=1;i<=N;i++){ q[j]=i; if(check(j)){// 当摆放的皇后位置为合法时 if(j==N){//找到了N皇后的一组解 answer=answer+1; printf("方案%d:",answer); for(i=1;i<=N;i++){ printf("%d",q[i]); } printf("\n"); }else{ queen(j+1);//递归摆放下一个位置 } } } } int main() { queen(1); return 0; }
二、分治法
递归的概念
分治法的基本思想
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三、动态规划
动态规划法的基本思想:
动态规划—背包问题
01背包问题
#include <stdio.h> #define N 4 // 物品数量 #define W 5 // 背包容量 int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } int main() { int v[] = {0, 2, 4, 5, 6}; // 物品价值数组 int w[] = {0, 1, 2, 3, 4}; // 物品重量数组 int f[N + 1][W + 1] = {}; // 子问题解数组 int i, j; for (i = 1; i <= N; i++) { for (j = 1; j <= W; j++) { f[i][j] = f[i - 1][j]; // 默认不选第i个物品 if (j >= w[i]) { // 选第i个物品的前提条件 // 等于 不选第i个物品 和选第i个物品 两者的较大值 f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - w[i]] + v[i]); } } } printf("%d\n", f[N][W]); for (i = 0; i <= N; i++) { for (j = 0; j <= W; j++) { printf("%d", f[i][j]); } printf("\n"); } return 0; }
0-1背包问题时间复杂度和空间复杂度
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📢矩阵相乘问题:算法策略动态规划法,时间复杂度为O(n^3)
,空间复杂度O(n^2)
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记住:
四、贪心法
贪心法的基本思想
部分背包问题
部分背包问题代码实现
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答案:C B B A,不理解的看up算法的P31个视频
五、算法总和
📢贪心法
📢📢回溯法
📢📢📢分支限界法
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