Comment utiliser l'algorithme de backtracking en C++
Comment utiliser l'algorithme de backtracking en C++
L'algorithme de backtracking est un algorithme qui résout un problème en essayant toutes les solutions possibles. Il est souvent utilisé pour résoudre des problèmes combinatoires, où le but est de trouver toutes les combinaisons possibles satisfaisant un ensemble de contraintes.
Prenons le problème de permutation comme exemple. Supposons qu'il existe un tableau nums et que nous devons y trouver toutes les permutations possibles. Ce qui suit présentera comment utiliser l'algorithme de backtracking pour résoudre ce problème à travers un exemple de code C++.
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; void backtrack(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& res, vector<bool>& visited, vector<int>& permutation) { // 如果当前排列的长度等于数组长度,说明已经找到一种解法 if (permutation.size() == nums.size()) { res.push_back(permutation); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 如果当前数字已经被访问过,跳过继续下一次尝试 if (visited[i]) { continue; } // 将当前数字添加到排列中 permutation.push_back(nums[i]); visited[i] = true; // 继续尝试下一个数字 backtrack(nums, res, visited, permutation); // 回溯,从排列中移除当前数字,重新标记为未访问状态 permutation.pop_back(); visited[i] = false; } } vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<vector<int>> res; vector<bool> visited(nums.size(), false); vector<int> permutation; backtrack(nums, res, visited, permutation); return res; } int main() { vector<int> nums = {1, 2, 3}; vector<vector<int>> res = permute(nums); // 打印结果 for (vector<int> permutation : res) { for (int num : permutation) { cout << num << " "; } cout << endl; } return 0; }
Exécutez le code ci-dessus, le résultat de sortie est :
1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1
Dans le code ci-dessus, nous utilisons l'algorithme de retour en arrière pour résoudre le problème de permutation. Fonction Backtrack backtrack
通过深度优先搜索的方式尝试所有可能的排列,同时使用visited
tableau pour marquer les numéros qui ont été visités afin d'éviter la duplication. Lorsque la longueur de la permutation est égale à la longueur du tableau, la permutation actuelle est ajoutée au résultat.
À travers cet exemple, nous pouvons voir que l'idée centrale de l'algorithme de backtracking est d'essayer toutes les solutions possibles et de revenir en arrière lorsque la solution ne remplit pas les conditions. Dans les applications réelles, certaines optimisations peuvent être effectuées en fonction des exigences de problèmes spécifiques, telles que des opérations d'élagage pour réduire les tentatives inutiles. L’algorithme de backtracking possède de puissantes capacités de résolution de nombreux problèmes combinatoires. Pour les débutants, la maîtrise de l’algorithme de backtracking est très bénéfique.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

C Structure des données du langage: La représentation des données de l'arborescence et du graphique est une structure de données hiérarchique composée de nœuds. Chaque nœud contient un élément de données et un pointeur vers ses nœuds enfants. L'arbre binaire est un type spécial d'arbre. Chaque nœud a au plus deux nœuds enfants. Les données représentent StrustReenode {intdata; structTreenode * gauche; structureReode * droite;}; L'opération crée une arborescence d'arborescence arborescence (prédécision, ordre dans l'ordre et ordre ultérieur) Le nœud d'insertion de l'arborescence des arbres de recherche de nœud Graph est une collection de structures de données, où les éléments sont des sommets, et ils peuvent être connectés ensemble via des bords avec des données droites ou peu nombreuses représentant des voisins.

Cet article explique la bibliothèque de modèles standard C (STL), en se concentrant sur ses composants principaux: conteneurs, itérateurs, algorithmes et fonctors. Il détaille comment ces interagissent pour permettre la programmation générique, l'amélioration de l'efficacité du code et de la lisibilité

Cet article détaille l'utilisation efficace de l'algorithme STL en c. Il met l'accent sur le choix de la structure des données (vecteurs vs listes), l'analyse de la complexité des algorithmes (par exemple, STD :: Srieur vs std :: partial_sort), l'utilisation des itérateurs et l'exécution parallèle. Pièges communs comme

Cet article détaille la gestion efficace des exceptions en C, couvrant les mécanismes d'essai, de capture et de lancement. Il met l'accent sur les meilleures pratiques comme RAII, en évitant les blocs de capture inutiles et en enregistrant des exceptions pour un code robuste. L'article aborde également Perf

L'article discute de l'utilisation efficace des références de référence en C pour la sémantique de déplacement, le transfert parfait et la gestion des ressources, mettant en évidence les meilleures pratiques et les améliorations des performances. (159 caractères)

La vérité sur les problèmes de fonctionnement des fichiers: l'ouverture des fichiers a échoué: les autorisations insuffisantes, les mauvais chemins de mauvais et les fichiers occupés. L'écriture de données a échoué: le tampon est plein, le fichier n'est pas écrivatif et l'espace disque est insuffisant. Autres FAQ: traversée de fichiers lents, encodage de fichiers texte incorrect et erreurs de lecture de fichiers binaires.

Les plages de c 20 améliorent la manipulation des données avec l'expressivité, la composibilité et l'efficacité. Ils simplifient les transformations complexes et s'intègrent dans les bases de code existantes pour de meilleures performances et maintenabilité.

L'article discute de l'utilisation de Move Semantics en C pour améliorer les performances en évitant la copie inutile. Il couvre la mise en œuvre de constructeurs de déplace
