1、普遍地适用于解决需要检测有限但是大量的可能的解的组合问题。
2、基本框架:深度优先搜索,从顶点逐层遍历;针对当前节点,遍历取值范围,若为合法部分解,则递归进入下一层,否则更换本层的其他顶点;若本层顶点遍历完后,均无合法部分解,则回溯到上一层。
给定一个无向图G=<V,E>,需要对其中的每一个顶点着1、2、3三种颜色之一,使得任意两个相邻顶点不是同种颜色。
输入:图G=<V,E>,三种颜色
输出:若存在合法的着色方案,输出所有解向量c=<c1,c2,...,cn>, 1<=ci<=3,表示第i个顶点的着色。
1、针对n个顶点的图,以深度优先的策略进行搜索,对当前节点着色,判断是否合法,若合法则进行下一层,若不合法,则变换当前节点的着色。
2、若遍历颜色后,均不合法,则回溯到当前节点的父节点,变换着色。(回溯过程)
3、若从根到叶子的着色方案合法,输出合法解。
经典8-皇后问题:在一个8*8的棋盘上放置8个皇后,使得任意两个皇后之间不能相互攻击。若两个皇后同处于1行、1列或者1个斜线上,则可以相互攻击。
n-皇后问题:对任意的n>1,有n个皇后,放置在n*n的棋盘上,使其任意两个不能相互攻击。
输入:棋盘规模n
输出:棋盘合法布局,x=<x1,x2,...,xn>
1、由于不能同处于一行或者一列,则棋盘上每行每列均只能放置一个皇后。
2、可以用向量x=<x1,x2,...,xn>表示棋盘上第i行的皇后放置的列的位置,一个x即为一个解。由于不能同列,则x实际上是x1,x2,...,xn的一个排列。
3、利用深度优先搜索,树根表示为放置任何皇后。第一层表示第一行的皇后放置的列的位置,第二层表示第二行的皇后放置的列的位置,依次类推。
4、从根节点开始遍历,逐层监测对应列放置的位置,若监测到该行的合法位置则继续下一行,否则回溯到上一层。
在一个无向图G=<V,E>中,寻求中顶点s出发,经过G中每一个顶点一次,最后回到顶点d的回路。
输入:具有n个顶点的无向图G=<V,E>,起始顶点s。
输出:合法Hamilton回路,向量x=<x1,x2,...,xn>
1、以起始顶点s为根节点,按深度优先原则搜索。
2、逐次遍历当前顶点的相邻顶点,判断是否可以扩展成下一个分量。
3、若可以扩展,则递归进入下一层;若与当前顶点相邻的顶点均不能扩展,则回溯到上一层。
1、在一个整数集合A={a1,a2,...,an}中,寻找一个子集合A`中元素的和等于给定元素C。
输入:整数集合A={a1,a2,...,an},整数值C
输出:向量x=<x1,x2,...,xn>,xi=0或者1,表明a1是否属于子集合。
1、从根节点开始,按深度优先搜索;
2、对当前节点,分别用0、1检测是否构成合法的部分解;
3、若是,则进入下一层;若0和1均不能构成合法部分解,则回溯到上一层。