实验6 子集和问题的回溯算法设计与实现(报告)

一、实验目的

1、掌握回溯法解题的基本思想； 2、掌握回溯算法的设计方法；

3、针对子集和数问题，熟练掌握回溯递归算法、迭代算法的设计与实现。

二、实验内容

1、认真阅读教材或参考书, 掌握回溯法解题的基本思想, 算法的抽象控制策略； 2、了解子集和数问题及解向量的定长和变长状态空间表示；

3、针对解向量的定长表示, 设计状态空间树节点扩展的规范(限界)函数及实现方法； 4、分析深度优先扩展状态空间树节点或回溯的条件； 5、分析和设计生成解向量各分量可选值的实现方法； 6、设计和编制回溯算法的递归和迭代程序。 【实验题】：

组合数问题：找出从自然数1，2，…，n中任取r个数的所有组合。

三、算法的原理方法

回溯法也称为试探法，该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。

当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解；倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。 如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时，该候选解就是问题的一个解。 在回溯法中，放弃当前候选解，寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模，以继续试探的过程称为向前试探。

可以采用回溯法找问题的解，将找到的组合以从小到大顺序存于a[0]，a[1]，…，a[r-1]中，组合的元素满足以下性质：

（1） a[i+1]>a[i]，后一个数字比前一个大； （2） a[i]-i<=n-r+1。

按回溯法的思想，找解过程可以叙述如下： 首先放弃组合数个数为r的条件，候选组合从只有一个数字1开始。因该候选解满足除问题规模之外的全部条件，扩大其规模，并使其满足上述条件（1），候选组合改为1，2。继续这一过程，得到候选组合1，2，3。该候选解满足包括问题规模在内的全部条件，因而是一

个解。在该解的基础上，选下一个候选解，因a[2]上的3调整为4，以及以后调整为5都满足问题的全部要求，得到解1，2，4和1，2，5。由于对5不能再作调整，就要从a[2]回溯到a[1]，这时，a[1]=2，可以调整为3，并向前试探，得到解1，3，4。重复上述向前试探和向后回溯，直至要从a[0]再回溯时，说明已经找完问题的全部解。

四、实验程序的功能模块

void comb(int n,int r); //计算排列函数，传入参数数组规模大小n，排列的规模大小r，输出排列结果。

五、详细代码

#include #include #define N 100

using namespace std;

int a[N]; //暂存结果数组，排列 void comb(int n,int r)

{ int i,j; i=0; a[i]=1; do { if(a[i]-i<=n-r+1)/*还可以向前试探*/ { if (i==r-1)/*已找到一个组合*/ { for (j=0;jint main(){ int n,r; cin>>n>>r; comb(n,r); return 0;

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}

六、测试数据和相应的实验结果

Input: 3 2 1 2 3 Output: 1 2 1 3 2 3

七、思考题

1、在3×3个方格的方阵中要填入数字1到N（N≥10）内的某9个数字，每个方格填一个整数，似的所有相邻两个方格内的两个整数之和为质数。试求出所有满足这个要求的各种数字填法。 答：

# include # define N 12 void write(int a[ ]) { int i,j;

for (i=0;i<3;i++) { for (j=0;j<3;j++) printf(\"%3d\ printf(\"\\n\"); }

scanf(\"%*c\"); }

int b[N+1]; int a[10];

int isprime(int m) { int i; int primes[]={2,3,5,7,11,17,19,23,29,-1}; if (m==1||m%2==0) return 0;

for (i=0;primes[i]>0;i++)

if (m==primes[i]) return 1; for (i=3;i*i<=m;)

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{ if (m%i==0) return 0;

i+=2;} return 1; }

int checmatrix[ ][3]={ {-1},{0,-1},{1,-1},{0,-1},{1,3,-1},

{2,4,-1},{3,-1},{4,6,-1},{5,7,-1}}; int selectnum(int start) { int j;

for (j=start;j<=N;j++) if (b[j]) return j; return 0; }

int check(int pos) { int i,j;

if (pos<0) return 0;

for (i=0;(j=checmatrix[pos][i])>=0;i++) if (!isprime(a[pos]+a[j])) return 0; return 1; }

int extend(int pos)

{ a[++pos]=selectnum(1); b[a[pos]]=0; return pos; }

int change(int pos) { int j;

while (pos>=0&&(j=selectnum(a[pos]+1))==0) b[a[pos--]]=1; if(pos<0) return -1; b[a[pos]]=1; a[pos]=j; b[j]=0; return pos; }

void find()

{ int ok=0,pos=0; a[pos]=1; b[a[pos]]=0; do{if (ok)

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if (pos==8) { write(a);pos=change(pos); }

else pos=extend(pos); else pos=change(pos); ok=check(pos); }while (pos>=0); }

void main() { int i;

for (i=1;i<=N;i++) b[i]=1; find(); }

（1） （2） (3) 4,9,8 1,2,5 2,1,4 1,2,3 4,3,8 5,6,7 6,11,16 7,10,9 8,11,12

2、试针对0/1背包问题设计回溯算法，比较与子集和数问题的算法差异。

答：0/1背包问题是子集树，是满二叉树，而子集和数问题是排列树。就以本实验的题目来说，两者解空间构成的树如下：

0/1背包问题 解空间树：a[i]表示第i件物品，边0表示不放入背包，边1表示放入背包

子集和数问题 解空间树：a[i]表示第i个数，从根节点到叶节点表示一个排列

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3、求出在一个n×n的棋盘上，放置n个不能互相捕捉的国际象棋“皇后”的所有布局。 思考题可选做一个。

答：一个合适的解应是在每列、每行上只有一个皇后，且一条斜线上也只有一个皇后。求解过程从空配置开始。在第1列至第m列为合理配置的基础上，再配置第m+1列，直至第n列配置也是合理时，就找到了一个解。接着改变第n列配置，希望获得下一个解。另外，在任一列上，可能有n种配置。开始时配置在第1行，以后改变时，顺次选择第2行、第3行、…、直到第n行。当第n行配置也找不到一个合理的配置时，就要回溯，去改变前一列的配置。

为使程序在检查皇后配置的合理性方面简易方便，引入以下三个工作数组： （1） 数组a[ ]，a[k]表示第k行上还没有皇后；

（2） 数组b[ ]，b[k]表示第k列右高左低斜线上没有皇后； （3） 数组 c[ ]，c[k]表示第k列左高右低斜线上没有皇后； 棋盘中同一右高左低斜线上的方格，他们的行号与列号之和相同；同一左高右低斜线上的方格，他们的行号与列号之差均相同。

初始时，所有行和斜线上均没有皇后，从第1列的第1行配置第一个皇后开始，在第m列col[m]行放置了一个合理的皇后后，准备考察第m+1列时，在数组a[ ]、b[ ]和c[ ]中为第m列，col[m]行的位置设定有皇后标志；当从第m列回溯到第m-1列，并准备调整第m-1列的皇后配置时，清除在数组a[ ]、b[ ]和c[ ]中设置的关于第m-1列，col[m-1]行有皇后的标志。一个皇后在m列，col[m]行方格内配置是合理的，由数组a[ ]、b[ ]和c[ ]对应位置的值都为1来确定。

得到求解皇后问题的算法如下： # include # include

# define MAXN 20 int n,m,good;

int col[MAXN+1],a[MAXN+1],b[2*MAXN+1],c[2*MAXN+1]; void main() { int j;

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char awn;

printf(\"Enter n: \"); scanf(\"%d\ for (j=0;j<=n;j++) a[j]=1;

for (j=0;j<=2*n;j++) b[j]=c[j]=1;

m=1; col[1]=1; good=1; col[0]=0; do {

if (good)

if (m==n)

{ printf(\"列\行\"); for (j=1;j<=n;j++)

printf(\"%3d\%d\\n\

printf(\"Enter a character (Q/q for exit)!\\n\"); scanf(\"%c\

if (awn=='Q'||awn=='q') exit(0); while (col[m]==n) { m--;

a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=1; }

col[m]++; } else

{ a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=0; col[++m]=1; } else

{ while (col[m]==n) { m--;

a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=1; }

col[m]++; }

good=a[col[m]]&&b[m+col[m]]&&c[n+m-col[m]]; } while (m!=0); }

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