目录
前言
一、算法思路
二、分析过程
三、代码实现
伪代码:
C++:
总结
前言
【问题描述】考虑定义如下的PARTITION问题中的一个变型。给定一个n个整数的集合X={x1,x2,…,xn}和整数y,找出和等于y的X的子集Y。
一、算法思路
基本思想:确定了解空间的组织结构后,回溯法从开始结点(根结点)出发,以深度优先方式搜索整个解空间。这个开始结点成为活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已无活结点时为止。
二、分析过程
重要❗❗❗
解的n元组:
解是一个包含0和1的n元组,其中每个元素对应集合X中对应位置的元素是否包含在子集Y中。
x的取值范围:
x为集合X中的每个元素,取值为正整数。
约束条件:
子集Y中元素之和等于给定整数y。
目标函数:
找出和等于y的X的子集Y。
三、代码实现
伪代码:
代码如下(示例):这个代码很重要!!!
INPUT:X集合(数组), 整数y OUTPUT:X集合对应的n元布尔向量,使得对应的元素为1的xi之和为y。 1. 初始化n元布尔向量c[n],值为-1;s=0 2. flag ←false 3. k ←1 4. while k≥ 1 5. while c[k]≤0 6. c[k] ← c[k] +1 7. if c[k]=1 then s=s+X[k] 8. if s=y then set flag ←true, c[k+1]~c[n]←0 且从两个while循环退出 9. else if s<y then k k+1 10. end while 11. s=s-X[k] 12. c[k] ←-1 13. k ←k-1 14. end while 15. if flag then output c 16. else output “no solution”
C++:
#include <iostream> #include <vector> void subsetSumUtil(std::vector<int>& X, std::vector<int>& currSubset, std::vector<int>& result, int target, int currSum, int index) { if (currSum == target) { result = currSubset; return; } if (currSum > target || index >= X.size()) { return; } // Include the current element currSubset.push_back(X[index]); subsetSumUtil(X, currSubset, result, target, currSum + X[index], index + 1); currSubset.pop_back(); // Exclude the current element subsetSumUtil(X, currSubset, result, target, currSum, index + 1); } std::vector<int> findSubsetSum(std::vector<int>& X, int y) { std::vector<int> result; std::vector<int> currSubset; subsetSumUtil(X, currSubset, result, y, 0, 0); return result; } int main() { std::vector<int> X = {3, 34, 4, 12, 5, 2}; int y = 9; std::vector<int> subset = findSubsetSum(X, y); if (!subset.empty()) { std::cout << "Subset with sum " << y << " exists: "; for (int num : subset) { std::cout << num << " "; } std::cout << std::endl; } else { std::cout << "No subset with sum " << y << " exists." << std::endl; } return 0; }
结果:
总结
在考虑PARTITION问题的变种,即找出和等于给定整数y的X的子集Y时,可以使用回溯法来解决。算法的思路是通过搜索所有可能的子集组合,尝试包含或排除每个元素,直到找到合适的子集使得和等于给定整数y。算法的时间复杂度可能为指数级的O(2^n),因为需要搜索所有可能的子集。需要注意的是,回溯法的时间复杂度通常较高,特别是在面对大规模输入时。因此,在实际应用中需要考虑性能问题,并且可能需要对算法进行优化或者考虑其他更高效的解决方案。