import java.util.ArrayList;
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import java.util.List;
public class BackTrack {
public static void main(String[] args) {
//初始化一个集合,放在list里面
ListString list=new ArrayListString();
list.add("1");
list.add("2");
list.add("3");
list.add("f");
ListString li=new ArrayListString();
PowerSet(0,list,li);
}
//回溯法求幂集
public static void PowerSet(int i,ListString list,ListString li){
if(ilist.size()-1){System.out.println(li);}
else{
li.add(list.get(i));//左加
PowerSet(i+1,list,li); //递归方法
li.remove(list.get(i)); //右去
PowerSet(i+1, list, li);
}
}
}
注:该方法采用中序遍历二叉树(实际这棵树是不存在的)。对于第一个元素,左节点加进去,右节点去掉。对于第i一个节点,左加,右去。直到i大于元素的总个数。
输出结果:
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3]
[1, 2, 4]
[1, 2]
[1, 3, 4]
[1, 3]
[1, 4]
[1]
[2, 3, 4]
[2, 3]
[2, 4]
[2]
[3, 4]
[3]
[4]
[]
/*
*组合 回溯
*a为源数据,调用时用f(a,0,"")
*/
void f(int[] a,int n,String v){
if(n==a.length){
System.out.println(v);
}else{
f(a,n+1,v);
f(a,n+1,v+","+a[n]);
}
}
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限制,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。 1、回溯法的一般描述 可用回溯法求解的问题P,通常要能表达为:对于已知的由n元组(x1,x2,…,xn)组成的一个状态空间E={(x1,x2,…,xn)∣xi∈Si ,i=1,2,…,n},给定关于n元组中的一个分量的一个约束集D,要求E中满足D的全部约束条件的所有n元组。其中Si是分量xi的定义域,且 |Si| 有限,i=1,2,…,n。我们称E中满足D的全部约束条件的任一n元组为问题P的一个解。 解问题P的最朴素的方法就是枚举法,即对E中的所有n元组逐一地检测其是否满足D的全部约束,若满足,则为问题P的一个解。但显然,其计算量是相当大的。 我们发现,对于许多问题,所给定的约束集D具有完备性,即i元组(x1,x2,…,xi)满足D中仅涉及到x1,x2,…,xi的所有约束意味着j(ji)元组(x1,x2,…,xj)一定也满足D中仅涉及到x1,x2,…,xj的所有约束,i=1,2,…,n。换句话说,只要存在0≤j≤n-1,使得(x1,x2,…,xj)违反D中仅涉及到x1,x2,…,xj的约束之一,则以(x1,x2,…,xj)为前缀的任何n元组(x1,x2,…,xj,xj+1,…,xn)一定也违反D中仅涉及到x1,x2,…,xi的一个约束,n≥ij。因此,对于约束集D具有完备性的问题P,一旦检测断定某个j元组(x1,x2,…,xj)违反D中仅涉及x1,x2,…,xj的一个约束,就可以肯定,以(x1,x2,…,xj)为前缀的任何n元组(x1,x2,…,xj,xj+1,…,xn)都不会是问题P的解,因而就不必去搜索它们、检测它们。回溯法正是针对这类问题,利用这类问题的上述性质而提出来的比枚举法效率更高的算法。 回溯法首先将问题P的n元组的状态空间E表示成一棵高为n的带权有序树T,把在E中求问题P的所有解转化为在T中搜索问题P的所有解。树T类似于检索树,它可以这样构造: 设Si中的元素可排成xi(1) ,xi(2) ,…,xi(mi-1) ,|Si| =mi,i=1,2,…,n。从根开始,让T的第I层的每一个结点都有mi个儿子。这mi个儿子到它们的双亲的边,按从左到右的次序,分别带权xi+1(1) ,xi+1(2) ,…,xi+1(mi) ,i=0,1,2,…,n-1。照这种构造方式,E中的一个n元组(x1,x2,…,xn)对应于T中的一个叶子结点,T的根到这个叶子结点的路径上依次的n条边的权分别为x1,x2,…,xn,反之亦然。另外,对于任意的0≤i≤n-1,E中n元组(x1,x2,…,xn)的一个前缀I元组(x1,x2,…,xi)对应于T中的一个非叶子结点,T的根到这个非叶子结点的路径上依次的I条边的权分别为x1,x2,…,xi,反之亦然。特别,E中的任意一个n元组的空前缀(),对应于T的根。 因而,在E中寻找问题P的一个解等价于在T中搜索一个叶子结点,要求从T的根到该叶子结点的路径上依次的n条边相应带的n个权x1,x2,…,xn满足约束集D的全部约束。在T中搜索所要求的叶子结点,很自然的一种方式是从根出发,按深度优先的策略逐步深入,即依次搜索满足约束条件的前缀1元组(x1i)、前缀2元组(x1,x2)、…,前缀I元组(x1,x2,…,xi),…,直到i=n为止。 在回溯法中,上述引入的树被称为问题P的状态空间树;树T上任意一个结点被称为问题P的状态结点;树T上的任意一个叶子结点被称为问题P的一个解状态结点;树T上满足约束集D的全部约束的任意一个叶子结点被称为问题P的一个回答状态结点,它对应于问题P的一个解。 【问题】 组合问题 问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。 例如n=5,r=3的所有组合为: (1)1、2、3 (2)1、2、4 (3)1、2、5 (4)1、3、4 (5)1、3、5 (6)1、4、5 (7)2、3、4 (8)2、3、5 (9)2、4、5 (10)3、4、5 则该问题的状态空间为: E={(x1,x2,x3)∣xi∈S ,i=1,2,3 } 其中:S={1,2,3,4,5} 约束集为: x1x2x3 显然该约束集具有完备性。 问题的状态空间树T: 2、回溯法的方法 对于具有完备约束集D的一般问题P及其相应的状态空间树T,利用T的层次结构和D的完备性,在T中搜索问题P的所有解的回溯法可以形象地描述为: 从T的根出发,按深度优先的策略,系统地搜索以其为根的子树中可能包含着回答结点的所有状态结点,而跳过对肯定不含回答结点的所有子树的搜索,以提高搜索效率。具体地说,当搜索按深度优先策略到达一个满足D中所有有关约束的状态结点时,即“激活”该状态结点,以便继续往深层搜索;否则跳过对以该状态结点为根的子树的搜索,而一边逐层地向该状态结点的祖先结点回溯,一边“杀死”其儿子结点已被搜索遍的祖先结点,直到遇到其儿子结点未被搜索遍的祖先结点,即转向其未被搜索的一个儿子结点继续搜索。 在搜索过程中,只要所激活的状态结点又满足终结条件,那么它就是回答结点,应该把它输出或保存。由于在回溯法求解问题时,一般要求出问题的所有解,因此在得到回答结点后,同时也要进行回溯,以便得到问题的其他解,直至回溯到T的根且根的所有儿子结点均已被搜索过为止。 例如在组合问题中,从T的根出发深度优先遍历该树。当遍历到结点(1,2)时,虽然它满足约束条件,但还不是回答结点,则应继续深度遍历;当遍历到叶子结点(1,2,5)时,由于它已是一个回答结点,则保存(或输出)该结点,并回溯到其双亲结点,继续深度遍历;当遍历到结点(1,5)时,由于它已是叶子结点,但不满足约束条件,故也需回溯。 3、回溯法的一般流程和技术 在用回溯法求解有关问题的过程中,一般是一边建树,一边遍历该树。在回溯法中我们一般采用非递归方法。下面,我们给出回溯法的非递归算法的一般流程: 在用回溯法求解问题,也即在遍历状态空间树的过程中,如果采用非递归方法,则我们一般要用到栈的数据结构。这时,不仅可以用栈来表示正在遍历的树的结点,而且可以很方便地表示建立孩子结点和回溯过程。 例如在组合问题中,我们用一个一维数组Stack[ ]表示栈。开始栈空,则表示了树的根结点。如果元素1进栈,则表示建立并遍历(1)结点;这时如果元素2进栈,则表示建立并遍历(1,2)结点;元素3再进栈,则表示建立并遍历(1,2,3)结点。这时可以判断它满足所有约束条件,是问题的一个解,输出(或保存)。这时只要栈顶元素(3)出栈,即表示从结点(1,2,3)回溯到结点(1,2)。
因为你把n和c 定义为static ,而且初始化为0,。数组也为静态的,一个类中静态的变量在这个类加载的时候就会执行,所以当你这类加载的时候,你的数组static int[] v = new int[n];
static int[] w = new int[n];
就已经初始化完毕,而且数组大小为0。在main方法里动态改变n的值是改变不了已经初始化完毕的数组的大小的,因为组已经加载完毕。
我建议你可以在定义n,c是就为其赋初值。比如(static int n=2 static int c=3)