背朝追蹤是解決問題的一種演算法,其中通過在解決方案的過程中回溯並反悔,以避免訪問無用的狀態和降低演算法的複雜性。這個演算法通常在求解組合問題(如最短路徑、旅行商問題、數獨)和搜索問題(如填字、八皇后)時使用。
在背朝追蹤中,我們開始尋找問題的解決方案,並假定解決方案是正確的。如果發現某個部分無法通過限制條件,則回溯到先前考慮的狀態並嘗試其他解決方案。在這個過程中,我們保留了先前的計算和結果,以節省計算成本。
舉一個背朝追蹤演算法的例子,考慮以下問題:從一個起點開始,找到一條到達終點的最短路徑。我們可以使用深度優先搜索來找到路徑,並通過回溯來避免重複搜索相同的狀態。以下是一個簡單的背向搜索算法,在網格上搜索從起點到終點的最短路徑:
def backtrack(start, end, grid, visited):
# Base case: we have reached the end
if start == end:
return [end]
# Check if we already visited this state
if start in visited:
return []
visited.add(start)
# Try moving in all directions
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
x, y = start
candidates = []
for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and grid[nx][ny]:
candidates.append((nx, ny))
# Try to backtrack using each candidate
for next_pos in candidates:
path = backtrack(next_pos, end, grid, visited)
if path:
return [start] + path
# No valid path found, so backtrack
return []
使用背向搜索算法,我們可以以線性時間和空間複雜度找到從一個起點到另一個終點的最短路徑。
確定問題的解空間:確定問題的可行解空間。
確定解的表示:將解表示成某種數據結構(例如:數組、集合等)。
確定約束條件:確定可行解的限制條件。
確定搜索路徑:攤開搜索樹,決定搜索路徑。
確定搜索順序:通常按照某種順序進行搜索,例如,深度優先、廣度優先、最小衝突等。
遞歸搜索:根據搜索路徑和搜索順序進行遞歸搜索,直到找到可行解或者搜索完整個解空間。
回溯:當發現不符合約束條件或無法執行下去時,則回溯到上一個選擇點且檢查下一個選擇。
全排列问题(Permutations Problem)
给定数字集合,找到所有可能的排列。
答案:https://www.geeksforgeeks.org/write-a-c-program-to-print-all-permutations-of-a-given-string/
组合总数问题(Combination Sum Problem)
给定一组数字集合和一个目标数字,找到集合中所有相加等于目标数字的组合。
答案:https://leetcode.com/problems/combination-sum/
单词搜索问题(Word Search Problem)
给定一个矩阵和一个单词,找到该单词是否存在于矩阵中。单词可以是垂直或水平排列的。
答案:https://leetcode.com/problems/word-search/
n皇后问题(N-Queens Problem)
给定棋盘大小n和皇后的数量,找到皇后可以互相攻击的所有可能排列位置。
答案:https://leetcode.com/problems/n-queens/
数独问题(Sudoku Problem)
给定一个9x9的空数独游戏板,找到解决方案。
答案:https://leetcode.com/problems/sudoku-solver/