回溯全集

回溯是啥

用爬山来比喻回溯，好比从山脚下找一条爬上山顶的路,起初有好几条道可走,当选择一条道走到某处时,又有几条岔道可供选择,只能选择其中一条道往前走,若能这样子顺利爬上山顶则罢了,否则走到一条绝路上时,只好返回到最近的一个路口,重新选择另一条没走过的道往前走。如果该路口的所有路都走不通,只得从该路口继续回返。照此规则走下去,要么找到一条到达山顶的路,要么最终试过所有可能的道,无法到达山顶。
回溯是一种穷举，但与brute force有一些区别，回溯带了两点脑子的，并不多，brute force一点也没带。
第一点脑子是回溯知道回头；相反如果是brute force,发现走不通立刻跳下山摔死，换第二条命从头换一条路走。
第二点脑子是回溯知道剪枝；如果有一条岔路上放了一坨屎，那这条路我们不走，就可以少走很多不必要走的路。

还有一些爱混淆的概念：递归，回溯，DFS。
回溯是一种找路方法，搜索的时候走不通就回头换路接着走，直到走通了或者发现此山根本不通。
DFS是一种开路策略，就是一条道先走到头，再往回走一步换一条路走到头，这也是回溯用到的策略。在树和图上回溯时人们叫它DFS。
递归是一种行为，回溯和递归如出一辙，都是一言不合就回到来时的路，所以一般回溯用递归实现；当然也可以不用，用栈。
以下以回溯统称，因为这个词听上去很文雅。

识别回溯

判断回溯很简单，拿到一个问题，你感觉如果不穷举一下就没法知道答案，那就可以开始回溯了。
一般回溯的问题有三种：

Find a path to success 有没有解
Find all paths to success 求所有解
- 求所有解的个数
- 求所有解的具体信息
Find the best path to success 求最优解

理解回溯：给一堆选择, 必须从里面选一个. 选完之后我又有了新的一组选择. This procedure is repeated over and over until you reach a final state. If you made a good sequence of choices, your final state is a goal state; if you didn't, it isn't.

回溯可以抽象为一棵树，我们的目标可以是找这个树有没有good leaf，也可以是问有多少个good leaf，也可以是找这些good leaf都在哪，也可以问哪个good leaf最好，分别对应上面所说回溯的问题分类。
good leaf都在leaf上。good leaf是我们的goal state，leaf node是final state，是解空间的边界。

对于第一类问题(问有没有解)，基本都是长着个样子的，理解了它，其他类别迎刃而解：

扫描二维码关注公众号，回复： 2378496 查看本文章

boolean solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, return true
        else return false
    } else {
        for each child c of n {
            if solve(c) succeeds, return true
        }
        return false
    }
}

请读以下这段话以加深理解：
Notice that the algorithm is expressed as a boolean function. This is essential to understanding the algorithm. If solve(n) is true, that means node n is part of a solution--that is, node n is one of the nodes on a path from the root to some goal node. We say that n is solvable. If solve(n) is false, then there is no path that includes n to any goal node.

还不懂的话请通读全文吧：Backtracking - David Matuszek

关于回溯的三种问题，模板略有不同，
第一种，返回值是true/false。
第二种，求个数，设全局counter，返回值是void；求所有解信息，设result，返回值void。
第三种，设个全局变量best，返回值是void。

第一种：

boolean solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, return true
        else return false
    } else {
        for each child c of n {
            if solve(c) succeeds, return true
        }
        return false
    }
}

第二种：

void solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, count++, return;
        else return
    } else {
        for each child c of n {
            solve(c)
        }
    }
}

第三种：

void solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, update best result, return;
        else return
    } else {
        for each child c of n {
            solve(c)
        }
    }
}

题目

八皇后 N-Queens

问题

1.给个n，问有没有解；
2.给个n，有几种解；(Leetcode N-Queens II)
3.给个n，给出所有解；(Leetcode N-Queens I)

解答

1.有没有解

怎么做：一行一行的放queen，每行尝试n个可能，有一个可达，返回true；都不可达，返回false.

边界条件leaf:放完第n行或者该放第n+1行(出界，返回)

目标条件goal:n行放满且isValid，即目标一定在leaf上

helper函数：
boolean solve(int i, int[][] matrix)
在进来的一瞬间，满足property：第i行还没有被放置，前i-1行放置完毕且valid
solve要在给定的matrix上试图给第i行每个位置放queen。

public static boolean solve1(int i, List<Integer> matrix, int n) {
    if (i == n) {
        if (isValid(matrix))
            return true;
        return false;
    } else {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            matrix.add(j);
            if (isValid(matrix)) {    //剪枝
                if (solve1(i + 1, matrix, n)) 
                    return true;
            }
            matrix.remove(matrix.size() - 1);
        }
        return false;
    }
}

2.求解的个数

怎么做：一行一行的放queen，每行尝试n个可能。这回因为要找所有，返回值就没有了意义，用void即可。在搜索时，如果有一个可达，仍要继续尝试；每个子选项都试完了，返回.

边界条件leaf:放完第n行或者该放第n+1行(出界，返回)

目标条件goal:n行放满且isValid，即目标一定在leaf上

helper函数：
void solve(int i, int[][] matrix)
在进来的一瞬间，满足property：第i行还没有被放置，前i-1行放置完毕且valid
solve要在给定的matrix上试图给第i行每个位置放queen。
这里为了记录解的个数，设置一个全局变量(static)int是比较efficient的做法。

public static void solve2(int i, List<Integer> matrix, int n) {
    if (i == n) {
        if (isValid(matrix))
            count++;
        return;
    } else {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            matrix.add(j);
            if (isValid(matrix)) {    //剪枝
                solve2(i + 1, matrix, n); 
            }
            matrix.remove(matrix.size() - 1);
        }
    }
}

3.求所有解的具体信息

怎么做：一行一行的放queen，每行尝试n个可能。返回值同样用void即可。在搜索时，如果有一个可达，仍要继续尝试；每个子选项都试完了，返回.

边界条件leaf:放完第n行或者该放第n+1行(出界，返回)

目标条件goal:n行放满且isValid，即目标一定在leaf上

helper函数：
void solve(int i, int[][] matrix)
在进来的一瞬间，满足property：第i行还没有被放置，前i-1行放置完毕且valid
solve要在给定的matrix上试图给第i行每个位置放queen。
这里为了记录解的具体情况，设置一个全局变量(static)集合是比较efficient的做法。
当然也可以把结果集合作为参数传来传去。

public static void solve3(int i, List<Integer> matrix, int n) {
    if (i == n) {
        if (isValid(matrix))
            result.add(new ArrayList<Integer>(matrix));
        return;
    } else {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            matrix.add(j);
            if (isValid(matrix)) {    //剪枝
                solve3(i + 1, matrix, n); 
            }
            matrix.remove(matrix.size() - 1);
        }
    }
}

优化

上面的例子用了省空间的方法。
由于每行只能放一个，一共n行的话，用一个大小为n的数组，数组的第i个元素表示第i行放在了第几列上。

Utility(给一个list判断他的最后一行是否和前面冲突):

public static boolean isValid(List<Integer> list){
    int row = list.size() - 1;
    int col = list.get(row);
    for (int i = 0; i <= row - 1; i++) {
        int row1 = i;
        int col1 = list.get(i);
        if (col == col1)
            return false;
        if (row1 - row == col1 - col)
            return false;
        if (row1 - row == col - col1)
            return false;
    }
    return true;
    
}

新浪微博
微信
Twitter
Facebook

赞 | 9收藏 | 21

你可能感兴趣的文章

leetcode62. Unique Pathsraledongdynamic-programming math arraylist java leetcode
（一）Android Studio 安装部署华丽躲坑guo289702431android
有向图欧拉回路的快速算法（POJ 2230题解）Michael_Lin图论 poj 算法
Combination Sum和深度优先搜索Depth-First-Search发条橙子算法 javascript 前端
技术人攻略访谈十一： CSDN社区技术大总管的十年技术人攻略技术人攻略访谈程序员
Uninformed search Python实现【译】fireflow算法
《深入浅出机器学习》之强化学习方老司机器学习
[LeetCode] #206: Reverse Linked List (递代&递归解法)海滩边儿的Codylinkedlist leetcode java

https://segmentfault.com/a/1190000006121957

[Leetcode] Backtracking回溯法(又称DFS,递归)全解

回溯全集

回溯是啥

识别回溯

题目

八皇后 N-Queens

猜你喜欢