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

本例将随机产生一个10*10的迷宫输出后,在下面输出此迷宫的解法. 解法为从坐标(1,1)处进入,从(8,8,)出去,优先线路为先右后下再上最后为左. 不少人求解此题时运用的栈的相关知识,本例寻找线路的过程不运用进栈出栈,而是用回溯法"抹去"判断不行的线路. 话不多说,上代码. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h>//包括根据当前时间产生随机数的函数 ][]; //创建迷宫

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:

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

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

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

在LeetCode上面有一组非常经典的题型--Combination Sum,从1到4.其实就是类似于给定一个数组和一个整数,然后求数组里面哪几个数的组合相加结果为给定的整数.在这个题型系列中,1.2.3都可以通过回溯法来解决,其实4也可以,不过由于递归地比较深,采用回溯法会出现TLE.因此本文只讨论前三题. 什么是回溯法?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.当探索到某一步时,发现原先的选择并不优或达不到目标,就退回异步重新选择.回溯法是深度优先搜索的一种,但回溯法在求解过程不

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

问题 一个图: A --> B A --> C B --> C B --> D B --> E C --> A C --> D D --> C E --> F F --> C F --> D 从图中的一个节点E出发,不重复地经过所有其它节点后,回到出发节点E,称为一条路径.请找出所有可能的路径. 分析 将这个图可视化如下: 本问题涉及到图,那首先要考虑图用那种存储结构表示.邻接矩阵.邻接表....都不太熟. 百度一下,在这里发现了一个最爱.

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

转自 图的m着色问题 图的m-着色判定问题——给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色,是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色? 图的m-着色优化问题——若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色,则称这个数m为该图的色数.求一个图的最小色数m的问题称为m-着色优化问题. 算法描述(迭代算法) color[n]存储n个顶点的着色方案,可以选择的颜色为1到m t=1->n 对当前第t个顶点开始着色: if: t>n  则已

(转自:http://blog.csdn.net/lican19911221/article/details/26264471) 图的m着色问题的Java实现(回溯法) 具体问题描述以及C/C++实现参见网址 http://blog.csdn.NET/lican19911221/article/details/26228345 /** * 着色问题 * @author Lican * */ public class Coloring { int n;//图的顶点数 int m;//可用颜色数 i

1. 题目描述 /* 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径. 路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子. 如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则该路径不能再进入该格子. 举个栗子: 例如在下面的3*4的矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径. 但矩阵中不包含字符串“abcb”的路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二格子之后,路径不能再次进入这个格子. a b c e s f c s a d

学习链接:算法 图的M着色问题 虽然今早9点才醒来,10点才来教室,但是coding得很高效.吃个早餐,拉个粑粑的时间,就把算法书上的[图的m着色]问题看明白了,大脑里也形成了解决问题的框架. 其实这个问题很简单,也是使用回溯法的解题方案.半局LOL的功夫,就coding完成.经过简单调试后得到了与书上一样的输出. Java代码: import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { //

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

不多说了,直接上代码,代码中有注释,应该不难看懂. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> typedef char ELE_TYPE; #define ELE_FMT "%c" //元素类型和格式符号使用宏定义,很容易改为其他数据类型,如数组类型改为int,则格式符改为"%d ". void printCombo(int idx_arr[], ELE_TYPE eArr[],int m) { int i

回溯法是一种搜索算法,从某一起点出发按一定规则探索,当试探不符合条件时则返回上一步重新探索,直到搜索出所求的路径. 回溯法所求的解可以看做解向量(n皇后坐标组成的向量,迷宫路径点组成的向量等),所有解向量的几何称为解空间.理论上说,回溯法可以遍历有限个解组成的解空间. 首先介绍回溯法中所需的几个要素: 起点 解向量中第一个元素,第一个可能取得的值. 如迷宫的起点或者假设第一个皇后在(1,1)的位置. 遍历解向量中下一个元素所有可能取值的方法 如迷宫中四个方向沿顺时针试探,n皇后中行优先遍历二维数

回溯法是个很无聊的死算方法,没什么技巧,写这篇博客主要原因是以前思路不太清晰,现在突然想用回溯法解决一个问题时,无法快速把思路转换成代码. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- N-皇后问题描述:在N*N的棋盘上,每一行放置一个皇后,使得任意皇后之间不能互相攻击.求放置

假如现在有n个数,分别从里面选择m个出来,那么一共有多少种不同的组合呢,分别是哪些呢? 利用计算机的计算力,采用回溯算法很容易求解 程序源代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>using namespace std;bool ok(int get[],int k){ for(int i=0;i<k;i++)if(get[i]>=get[k])return false; return true;}void print(int

/* 题目: 设计一个函数,判断一个矩阵中是否存在一条包含该字符串所有字符的路径. 路径可从字符串的任意一格开始,每一步可向上.下.左.右移动一格. 如果一条路径经过了矩阵中的某一格,那么该路径不能再次经过该格. */ /* 思路: 采用回溯法. 遍历数组,当选中其中一个格子时,若与当前字符串的指定位置匹配, 则检测它四周的格子是否匹配,若匹配,继续深入,不匹配,则回退一格. */ #include <iostream> #include<vector> #include<s

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