python 回溯法 子集树模板 系列 —— 12、选排问题

简介:

问题

从n个元素中挑选m个元素进行排列,每个元素最多可重复r次。其中m∈[2,n],r∈[1,m]。

如:从4个元素中挑选3个元素进行排列,每个元素最多可重复r次。

分析

解x的长度是固定的,为m。

对于解x,先排第0个位置的元素x[0],再排第1个位置的元素x[1]。我们把后者看作是前者的一种状态,即x[1]是x[0]的一种状态!!

一般地,把x[k]看作x[k-1]的状态空间a中的一种状态,我们要做的就是遍历a[k-1]的所有状态。

那么,套用子集树模板即可。

代码

'''
选排问题

从n个元素中挑选m个元素进行排列,每个元素最多可重复r次。其中m∈[2,n],r∈[1,m]。

作者:hhh5460
时间:2017年6月2日 09时05分
声明:此算法版权归hhh5460所有

'''

n = 4
a = ['a','b','c','d']

m = 3   # 从4个中挑3个
r = 2   # 每个元素最多可重复2

x = [0]*m   # 一个解(m元0-1数组)
X = []      # 一组解

    
# 冲突检测
def conflict(k):
    global n, r, x, X, a
    
    # 部分解内的元素x[k]不能超过r
    if  x[:k+1].count(x[k]) > r:
        return True
        
    return False # 无冲突
    
    
# 用子集树模板实现选排问题
def perm(k): # 到达第k个元素
    global n,m, a, x, X
    
    if k == m:  # 超出最尾的元素
        print(x)
        #X.append(x[:]) # 保存(一个解)
    else:
        for i in a: # 遍历x[k-1]的状态空间a,其它的事情交给剪枝函数!
            x[k] = i
            if not conflict(k): # 剪枝
                perm(k+1)


# 测试
perm(0) # 从x[0]开始排列

效果图

本文转自罗兵博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/6931710.html ,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
7月前
|
SQL 安全 算法
解读 Python 3.14:模板字符串、惰性类型、Zstd压缩等7大核心功能升级
Python 3.14 引入了七大核心技术特性,大幅提升开发效率与应用安全性。其中包括:t-strings(PEP 750)提供更安全灵活的字符串处理;类型注解惰性求值(PEP 649)优化启动性能;外部调试器API标准化(PEP 768)增强调试体验;原生支持Zstandard压缩算法(PEP 784)提高效率;REPL交互环境升级更友好;UUID模块扩展支持新标准并优化性能;finally块语义强化(PEP 765)确保资源清理可靠性。这些改进使Python在后端开发、数据科学等领域更具竞争力。
292 5
解读 Python 3.14:模板字符串、惰性类型、Zstd压缩等7大核心功能升级
|
8月前
|
算法 Java Python
使用Python来绘制樱花树
本文以林徽因的《你是人间的四月天》为引,将春日意象与现代职场编程艺术结合,通过Python的Turtle模块绘制分形树和花瓣图案。文章详细解析了Turtle模块的使用方法、递归算法及随机性在图形生成中的应用,展示了如何用代码创造自然美感。核心代码包含tree函数(绘制分形树)和petal函数(绘制花瓣),最终生成一幅生动的春日画卷。项目不仅帮助读者掌握Turtle绘图技巧,更激发对编程艺术的兴趣,鼓励探索数字世界的无限可能。
244 5
|
12月前
|
Python
Seaborn 教程-模板(Context)
Seaborn 教程-模板(Context)
203 4
|
11月前
|
程序员 Linux Python
python中模板和包的使用
本文介绍了 Python 模块和包的基本概念及使用方法。模块是 Python 程序结构的核心,每个以 `.py` 结尾的源文件都是一个模块,包含可重用的代码。文章详细讲解了模块的导入方式(如 `import` 和 `from...import`),模块的搜索顺序,以及如何创建和发布自己的模块。此外,还介绍了包的概念,包是包含多个模块的特殊目录,并通过 `__init__.py` 文件定义对外提供的模块列表。最后,文章简述了如何使用 `pip` 工具管理第三方模块的安装与卸载。作者:大石头的笔记;来源:稀土掘金。
162 0
|
存储 大数据 索引
解锁Python隐藏技能:构建高效后缀树Suffix Tree,处理大数据游刃有余!
通过构建高效的后缀树,Python程序在处理大规模字符串数据时能够游刃有余,显著提升性能和效率。无论是学术研究还是工业应用,Suffix Tree都是不可或缺的强大工具。
187 6
|
存储 算法 数据挖掘
高效文本处理新纪元:Python后缀树Suffix Tree,让数据分析更智能!
在大数据时代,高效处理和分析文本信息成为关键挑战。后缀树作为一种高性能的数据结构,通过压缩存储字符串的所有后缀,实现了高效的字符串搜索、最长公共前缀查询等功能,成为文本处理的强大工具。本文探讨Python中后缀树的应用,展示其在文本搜索、重复内容检测、最长公共子串查找、文本压缩及智能推荐系统的潜力,引领数据分析迈入新纪元。虽然Python标准库未直接提供后缀树,但通过第三方库或自定义实现,可轻松利用其强大功能。掌握后缀树,即掌握开启文本数据宝藏的钥匙。
180 5
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
273 2
|
存储 算法 搜索推荐
Python进阶必备:字典树Trie与后缀树Suffix Array,效率提升的神器!
在Python编程中,掌握高效的数据结构对于提升程序性能至关重要。本文将深入探讨两种强大的字符串处理数据结构——字典树(Trie)与后缀数组(Suffix Array)。字典树,又称前缀树,适用于自动补全和拼写检查等功能。例如,在文本编辑器中实现自动补全时,字典树能够即时提供单词补全选项。后缀数组则用于存储字符串的所有后缀并按字典序排序,结合最长公共前缀(LCP)数组,可以高效解决许多字符串问题,如查找最长重复子串等。通过实际案例,我们将展示这两种数据结构的强大功能,帮助你在Python编程中更进一步。
273 2
|
存储 开发者 Python
从理论到实践:Python中Trie树与Suffix Tree的完美结合,开启编程新篇章!
在编程领域,高效的数据结构对于解决问题至关重要。本文通过一个案例分析,介绍如何在Python中结合使用Trie树(前缀树)和Suffix Tree(后缀树)。案例聚焦于开发具备高效拼写检查和文本相似度检测功能的文本编辑器。首先,通过构建Trie树快速检查单词是否存在;接着,利用Suffix Tree检测文本相似度。尽管Python标准库未直接提供Suffix Tree,但可通过第三方库或自定义实现。本文展示了高级数据结构在实际应用中的强大功能,并强调了理论与实践相结合的重要性。
187 1
|
存储 算法 Python
逆袭之路:掌握Python字典树Trie与后缀树,成为技术圈的耀眼新星!
在编程的征途上,每个人都渴望成为那个能够独当一面、解决复杂问题的技术高手。而掌握高级数据结构,如字典树(Trie)与后缀树(Suffix Tree),无疑是你逆袭路上的重要一步。这些数据结构不仅能够提升你的编码技能,还能让你在解决特定问题时游刃有余,从而在技术圈中脱颖而出,成为那颗耀眼的新星。
147 1

推荐镜像

更多