概述
1.问题描述:
设某一机器由n个部件组成,每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设 wij 是从供应商j 处购得的部件i的重量,cij 是相应的价格。
试设计一个回溯算法,对于给定的机器部件重量和机器部件价格,计算总价格不超过c的最小重量机器设计。
2.解题思路:
由于题目已经给出总价格的上限,因此算法通过使用回溯来选择合适的机器使得在总价格不超过d时得到的机器重量最小。首先初始化当前价格cp=0,当前重量cw=0,此外,还要设置一个变量sum表示选择机器的总重量,初始化其为每个部件从1号供应商购买的重量。在循环选择i号机器时,判断从j号供应商购买机器后的价格是否大于总价格,如果不大于则选择,否则不选,继续选择下一供应商进行判断。在得到一个合适的供应商后,继续选择下一机器的供应商,从第一个选到最后一个供应商。当所有机器选择结束后,判断得到的总重量是否比之前的sum小,如果小就赋给sum,然后从这一步开始,回溯到上一机器,选择下一合适供应商,继续搜索可行解,直到将整个排列树搜索完毕。这样,最终得到的sum即为最优解。
当然,考虑到算法的时间复杂度,还可以加上一个剪枝条件,即在每次选择某一机器时,再判断选择后的当前重量是否已经大于之前的sum,如果大于就没必要继续搜索了,因为得到的肯定不是最优解。
3.算法设计:
回溯法要求要给出约束条件,很明显:总价格不超过c,
设当前已选部件的重量和为cw,价格之和为cc,
当前最优重量用bestw表示,初始化bestw=∞;
限界条件:cw<bestw;
a.部件有n个,供应商有m个,分别用w[i][j]和c[i][j]存储从供应商j 处购得的部件i的重量和相应价格,d为总价格的上限。
b.用递归函数backtrack(i)来实现回溯法搜索排列树(形式参数i表示递归深度)。
① 若cp>d,则为不可行解,剪去相应子树,返回到i-1层继续执行。
② 若cw>=sum,则不是最优解,剪去相应子树,返回到i-1层继续执行。
③ 若i>n,则算法搜索到一个叶结点,用sum对最优解进行记录,返回到i-1层继续执行;
④ 用for循环对部件i从m个不同的供应商购得的情况进行选择(1≤j≤m)。
c.主函数调用一次Knapsack(1)即可完成整个回溯搜索过程,最终得到的sum即为所求最小总重量。
4.代码:
程序中最大的循环出现在递归函数backtrack(i)中,而此函数遍历排列树的时间复杂度为O(n!),故该算法的时间复杂度为O(n!)。
- #include<iostream>
- #define N 1000
- using namespace std;
- int n,m,d,cp=0,cw=0,sum=0;
- int c[N][N],w[N][N];
- void backtrack(int i){
- if(i>n){
- if(cw<sum)
- sum = cw;
- return ;
- }
- for(int j=1;j<=m;j++){
- cw+=w[i][j];
- cp+=c[i][j];
- if(cw<sum && cp<=d)
- backtrack(i+1);
- cw-=w[i][j];
- cp-=c[i][j];
- }
- }
- int main(){
- cin>>n>>m>>d;
- for(int i=1;i<=n;i++){
- for(int j=1;j<=m;j++)
- cin>>c[i][j];
- sum+=c[i][1];
- }
- for(int i=1;i<=n;i++)
- for(int j=1;j<=m;j++)
- cin>>w[i][j];
- backtrack(1);
- cout<<sum<<endl;
- system("pause");
- return 0;
- }
最后
以上就是美满玫瑰为你收集整理的回溯法解决最小机器重量问题的全部内容,希望文章能够帮你解决回溯法解决最小机器重量问题所遇到的程序开发问题。
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