概述
解空间:解空间就是所有解的可能取值构成的空间,一个解往往包含了得到这个解的每一步,往往就是对应解空间树中一条从根节点到叶子节点的路径。子集树和排列树都是一种解空间,它们不是真是存在的数据结构,也就是说并不是真的有这样一棵树,只是抽象出的解空间
算法思想: 在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根节点出发深度优先搜索解空间树。当搜索到某一节点时,要先判断该节点是否包含问题的解,如果包含就从该节点出发继续深度搜索下去,否则逐层向上回溯。一般在搜索的过程中都会添加相应的剪枝函数,避免无效解的搜索,提高算法效率。
子集树解决问题的时间复杂度为O(2^n)。
例题:给定一组树,打印出这组数中的子集数
解题思路:可以使用二叉树进行解题,左子树代表被选择的节点,右子树代表未被选择的节点。使用递归回溯遍历整个二叉树。如下图:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
int arr[] = { 1, 2, 3 };
const int length = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
vector<int> x;
void func(int i)
{
if (i == length)//遍历到叶子节点
{
for (int j : x)
{
cout << j << " ";
}
cout << endl;
}
else
{
x.push_back(arr[i]);
func(i + 1);//遍历左子树,选择节点 //A
x.pop_back();
func(i + 1);//遍历右子树,未选择节点 //B
}
}
int main()
{
func(0);
system("pause");
return 0;
}
结果:
最后
以上就是仁爱月饼为你收集整理的1.递归回溯算法的全部内容,希望文章能够帮你解决1.递归回溯算法所遇到的程序开发问题。
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