回溯算法

❶ 24点问题，回溯算法

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为： 1、定义一个解空间，它包含问题的解。 2、利用适于搜索的方法组织解空间。 3、利用深度优先法搜索解空间。 4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。 问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。1.跳棋问题：33个方格顶点摆放着32枚棋子，仅中央的顶点空着未摆放棋子。下棋的规则是任一棋子可以沿水平或成垂直方向跳过与其相邻的棋子，进入空着的顶点并吃掉被跳过的棋子。试设计一个算法找出一种下棋方法，使得最终棋盘上只剩下一个棋子在棋盘中央。算法实现提示利用回溯算法，每次找到一个可以走的棋子走动，并吃掉。若走到无子可走还是剩余多颗，则回溯，走下一颗可以走动的棋子。当吃掉31颗时说明只剩一颗，程序结束。2.中国象棋马行线问题：中国象棋半张棋盘如图1(a)所示。马自左下角往右上角跳。今规定只许往右跳，不许往左跳。比如图4（a）中所示为一种跳行路线，并将所经路线打印出来。打印格式为：0，0->2,1->3,3->1,4->3,5->2,7->4,8…算法分析：如图1(b),马最多有四个方向，若原来的横坐标为j、纵坐标为i,则四个方向的移动可表示为：1: （i,j）→（i+2,j+1）； (i<3,j<8) 2: （i,j）→（i+1,j+2）； (i<4,j<7)3: （i,j）→（i-1,j+2）； (i>0,j<7) 4: （i,j）→（i-2,j+1）； (i>1,j<8)搜索策略：S1:Ａ[１]:=(0,0);S2:从Ａ[1]出发，按移动规则依次选定某个方向，如果达到的是（4,8）则转向S3,否则继续搜索下一个到达的顶点；S3:打印路径。算法设计：procere try(i:integer); var j:integer;beginfor j:=1 to 4 do if 新坐标满足条件 thenbegin记录新坐标;if 到达目的地 then print else try(i+1); 退回到上一个坐标，即回溯;end;end;

❷ 回溯算法的介绍

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为：1、定义一个解空间，它包含问题的解。2、利用适于搜索的方法组织解空间。3、利用深度优先法搜索解空间。4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。

❸ 回溯算法的基本思想及其在软件开发中的应用

回溯算法其实就是简单的枚举，只不过是加了一点技巧。回溯算法一般是已经完成的都是合法的，后续的操作不需要考虑先前已经完成的。短时间内通过文字也说不太明白，建议从一些题目去体会，八皇后、全排列。并综合递归去理解这样的话应该会有比较深刻的理解。
至于在软件开发中的应用，算法思想可以用在任何方面，最近甚至比较流行，将一些算法用到硬件中，算法提供的是一种思想，认真体会就会发现它会应用在任何方面。
希望能帮助到你。

❹ 什么是回溯算法

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为： 1、定义一个解空间，它包含问题的解。 2、利用适于搜索的方法组织解空间。 3、利用深度优先法搜索解空间。 4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。 问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。 1.跳棋问题： 33个方格顶点摆放着32枚棋子，仅中央的顶点空着未摆放棋子。下棋的规则是任一棋子可以沿水平或成垂直方向跳过与其相邻的棋子，进入空着的顶点并吃掉被跳过的棋子。试设计一个算法找出一种下棋方法，使得最终棋盘上只剩下一个棋子在棋盘中央。 算法实现提示 利用回溯算法，每次找到一个可以走的棋子走动，并吃掉。若走到无子可走还是剩余多颗，则回溯，走下一颗可以走动的棋子。当吃掉31颗时说明只剩一颗，程序结束。 2.中国象棋马行线问题： 中国象棋半张棋盘如图1(a)所示。马自左下角往右上角跳。今规定只许往右跳，不许往左跳。比如 图4（a）中所示为一种跳行路线，并将所经路线打印出来。打印格式为： 0，0->2,1->3,3->1,4->3,5->2,7->4,8… 算法分析： 如图1(b),马最多有四个方向，若原来的横坐标为j、纵坐标为i,则四个方向的移动可表示为： 1: （i,j）→（i+2,j+1）； (i<3,j<8) 2: （i,j）→（i+1,j+2）； (i<4,j<7) 3: （i,j）→（i-1,j+2）； (i>0,j<7) 4: （i,j）→（i-2,j+1）； (i>1,j<8) 搜索策略： S1:Ａ[１]:=(0,0); S2:从Ａ[1]出发，按移动规则依次选定某个方向，如果达到的是（4,8）则转向S3,否则继续搜索下 一个到达的顶点； S3:打印路径。 算法设计： procere try(i:integer); {搜索} var j:integer; begin for j:=1 to 4 do {试遍4个方向} if 新坐标满足条件 then begin 记录新坐标; if 到达目的地 then print {统计方案，输出结果} else try(i+1); {试探下一步} 退回到上一个坐标，即回溯; end; end;

❺ 回溯算法，用c语言实现

这个算法应该不难，基本和全排列的算法类似，只不过判断条件不是n=1， 而是在判断已经取得的数的和>=M为终止条件。

具体的算法，我给个大概流程吧

int lst[N]; //保存选取的数
int index = 0; //lst中最后的一个数的位置

func(W, N)
{
if(N == 0) //遍历完毕 返回
return;
for(i=0 to N)
{
if( W[i][1] != -1 ) //判断是否已经读取当前值
{
lst[index++] = W[i][0] //当前值加入到保存数组
W[i][1] = -1; //设置当前值已经读取，不可再读
if(check() == 0)
{
func(W, N-1); //大小不够M，继续往下读
}
else if(check() == 1)
{
print(lst); //和为M，输出
}
lst[--index] = 0; //回溯，寻找下一组解
W[i][1] = 0;
}
}
}

check()
{
if(sum(lst) > W)
return -1;

if(sum(lst) < W)
return 0;
return 1;
}

❻ c语言回溯算法

if(n==7||a[n+1][i]!=1&&a[n+1][i+1]!=1&&a[n+1][i-1]!=1)
这行的代码是判断是否可以放皇后的句子。如果可以就将所在位置置 1 。后面也就是这样做判断的。这个程序应当有问题，其中try应当是C语言中一个关键字啊，不可以这么用。
就我的看法：八皇后的问题应当用递归加回溯会都到更好的代码，我写过，不过也快忘了。

❼ 请问什么是回溯算法

回溯（backtracking）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。
下一步是组织解空间以便它能被容易地搜索。典型的组织方法是图(迷宫问题)或树(N皇后问题)。
一旦定义了解空间的组织方法，这个空间即可按深度优先的方法从开始节点进行搜索。

回溯方法的步骤如下：
1) 定义一个解空间，它包含问题的解。
2) 用适于搜索的方式组织该空间。
3) 用深度优先法搜索该空间，利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。
回溯算法的一个有趣的特性是在搜索执行的同时产生解空间。在搜索期间的任何时刻，仅保留从开始节点到当前节点的路径。因此，回溯算法的空间需求为O（从开始节点起最长路径的长度）。这个特性非常重要，因为解空间的大小通常是最长路径长度的指数或阶乘。所以如果要存储全部解空间的话，再多的空间也不够用。

❽ 遗传算法，回溯算法，贪心算法以及动态规划是什么通俗点

回溯就是不断的尝试各种可能，贪心就是一直往下走，拿最优的，答案不一定就是全局最优。动态规划就是枚举最优的子状态得到当前状态...具有阶段性，答案保证是全局最优的。但用空间换时间

❾ 回溯算法的基本思想

回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。八皇后问题就是回溯算法的典型，第一步按照顺序放一个皇后，然后第二步符合要求放第2个皇后，如果没有位置符合要求，那么就要改变第一个皇后的位置，重新放第2个皇后的位置，直到找到符合条件的位置就可以了。回溯在迷宫搜索中使用很常见，就是这条路走不通，然后返回前一个路口，继续下一条路。回溯算法说白了就是穷举法。不过回溯算法使用剪枝函数，剪去一些不可能到达 最终状态（即答案状态）的节点，从而减少状态空间树节点的生成。回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先的策略，从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时，总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的系统搜索，逐层向其祖先结点回溯。否则，进入该子树，继续按深度优先的策略进行搜索。回溯法在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。而回溯法在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法，它适用于解一些组合数较大的问题。

❿ 谁能解释一下回溯算法

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
初识回溯算法是在解决8皇后问题时候，第一步按照顺序放一个皇后，然后第二步符合要求放第2个皇后，如果没有符合位置符合要求，那么就要改变第一个皇后的位置，重新放第2个皇后的位置，直到找到符合条件的位置就可以了
回溯在迷宫搜索中使用很常见，就是这条路走不通，然后返回前一个路口，继续下一条路。