天津科技大学算法设计与分析第8章回溯法

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1、第8章回溯法8.1概述8.2图问题中的回溯法8.3组合问题中的回溯法9/2/20211算法设计与分析--回溯法8.1概述8.1.1问题的解空间8.1.2解空间树的动态搜索(1)8.1.3回溯法的求解过程8.1.4回溯法的时间性能9/2/20212算法设计与分析--回溯法复杂问题常常有很多的可能解,这些可能解构成了问题的解空间。解空间也就是进行穷举的搜索空间,所以,解空间中应该包括所有的可能解。8.1.1问题的解空间确定正确的解空间很重要,如果没有确定正确的解空间就开始搜索,可能会增加很多重复解,或者根本就搜索不到正确的解。9/2/20213算法设计与分析--回溯法(a

2、)二维搜索空间无解(b)三维搜索空间的解图8.1错误的解空间将不能搜索到正确答案例如:桌子上有6根火柴棒,要求以这6根火柴棒为边搭建4个等边三角形。9/2/20214算法设计与分析--回溯法对于任何一个问题,可能解的表示方式和它相应的解释隐含了解空间及其大小。例如,对于有n个物品的0/1背包问题,其可能解的表示方式可以有以下两种:(1)可能解由一个不等长向量组成,当物品i(1≤i≤n)装入背包时,解向量中包含分量i,否则,解向量中不包含分量i,当n=3时,其解空间是:{(),(1),(2),(3),(1,2),(1,3),(2,3),(1,2,3)}(2)可能解由一个

3、等长向量{x1,x2,…,xn}组成,其中xi=1(1≤i≤n)表示物品i装入背包,xi=0表示物品i没有装入背包,当n=3时,其解空间是:{(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}9/2/20215算法设计与分析--回溯法为了用回溯法求解一个具有n个输入的问题,一般情况下,将其可能解表示为满足某个约束条件的等长向量X=(x1,x2,…,xn),其中分量xi(1≤i≤n)的取值范围是某个有限集合Si={ai1,ai2,…,airi},所有可能的解向量构成了问题的解空间。9/2/20

4、216算法设计与分析--回溯法问题的解空间一般用解空间树(SolutionSpaceTrees,也称状态空间树)的方式组织。树的根结点位于第1层,表示搜索的初始状态,第2层的结点表示对解向量的第一个分量做出选择后到达的状态,第1层到第2层的边上标出对第一个分量选择的结果,依此类推,从树的根结点到叶子结点的路径就构成了解空间的一个可能解。9/2/20217算法设计与分析--回溯法对于n=3的0/1背包问题,其解空间树如图所示,树中的8个叶子结点分别代表该问题的8个可能解。对物品1的选择对物品3的选择对物品2的选择11111100000001123457811121415

5、310699/2/20218算法设计与分析--回溯法对于n=4的TSP问题,其解空间树如图所示,树中的24个叶子结点分别代表该问题的24个可能解,例如结点5代表一个可能解,路径为1→2→3→4→1,长度为各边代价之和。243422343413142412123312134131312321214241434322434123124134图8.3n=4的TSP问题的解空间树5710121517212326283133373942444749535558606365469111416202225273032363841434648525457596264381319242

6、9354045515661218345011234349/2/20219算法设计与分析--回溯法8.1.2解空间树的动态搜索(1)回溯法从根结点出发,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。在搜索至树中任一结点时,先判断该结点对应的部分解是否满足约束条件,或者是否超出目标函数的界,也就是判断该结点是否包含问题的(最优)解,如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的搜索,即所谓剪枝(Pruning);否则,进入以该结点为根的子树,继续按照深度优先策略搜索。9/2/202110算法设计与分析--回溯法例如,对于n=3的0/1背包问题,三个物品的重量为{20,

7、15,10},价值为{20,30,25},背包容量为25,从图所示的解空间树的根结点开始搜索,搜索过程如下:1不可行解价值=20价值=55价值=30价值=25价值=01111000000112811121415131069不可行解9/2/202111算法设计与分析--回溯法再如,对于n=4的TSP问题,其代价矩阵如下所示,C=∞36712∞2886∞2376∞图8.5TSP问题的代价矩阵9/2/202112算法设计与分析--回溯法2344221231341313123212142414322434123124134图8.6TSP问题的搜索空间5475

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