算法第五章回溯法作业

[听风如旧]

1. 用回溯法分析“最小重量机器设计问题”

1.1 说明“最小重量机器设计问题”的解空间

“最小重量机器设计问题”是一个典型的组合优化问题，其核心在于选择一组零件（每个零件有一定的重量和价值），使得总重量不超过给定的限制，同时总价值最大。解空间由所有可能的零件组合构成。

假设有 n 个零件，每个零件有一个重量 w[i] 和一个价值 v[i]，并且给定一个最大重量限制 W。目标是找到一种选择方式，使得总重量不超过 W 的前提下，总价值最大。

1.2 说明“最小重量机器设计问题”的解空间树

解空间树可以看作是一棵多叉树，每个节点代表一种选择状态。树的每一层对应一个零件，每个节点可以有两个状态：选择该零件或不选择该零件。从根节点到叶节点的路径代表一种零件选择组合。

• 根节点：代表开始状态，没有任何零件被选择。
• 中间节点：代表在某一阶段已经选择了一些零件，并且当前总重量和总价值已知。
• 叶节点：代表所有零件都已经考虑完毕，形成了一种具体的选择组合。

1.3 在遍历解空间树的过程中，每个结点的状态值是什么

在遍历解空间树的过程中，每个节点的状态值通常包括：

• 当前已选择的零件集合：表示到目前为止已经选择了哪些零件。
• 当前总重量：表示已选择零件的总重量。
• 当前总价值：表示已选择零件的总价值。
• 当前深度：表示当前节点在树中的深度，即已经考虑了多少个零件。

这些状态值帮助算法在遍历过程中跟踪当前的选择和状态，以便进行下一步的决策和剪枝。

1.4 如何利用限界函数进行剪枝

在回溯法中，限界函数用于在遍历解空间树的过程中提前排除不可能得到最优解的路径，从而减少不必要的计算。对于“最小重量机器设计问题”，限界函数可以基于以下原则：

• 上界剪枝：如果当前节点的总重量已经超过最大重量限制 W，则无需继续扩展该节点的子节点，因为任何进一步的添加都会超过限制。
• 下界剪枝：如果当前节点的总价值加上剩余零件中可能获得的最大价值（即剩余零件中价值最高的几个零件的价值之和）仍然小于当前已知的最优解，则无需继续扩展该节点的子节点，因为即使选择所有剩余零件，也无法得到更优的解。

2. 你对回溯算法的理解

回溯算法是一种通过探索所有可能的解来求解问题的算法。它通常用于解决组合优化问题，如排列、组合、子集和等。回溯算法的核心思想是在搜索过程中逐步构建解，并通过递归或迭代的方式逐步扩展解空间。

• 递归结构：回溯算法通常使用递归函数来实现，递归函数会在每一步尝试不同的选择，并递归地调用自身来处理下一步的选择。
• 剪枝技术：为了提高效率，回溯算法通常结合剪枝技术来提前排除不可能得到最优解的路径。这可以通过限界函数、可行性检查等方式实现。
• 状态记录：在回溯过程中，需要记录当前的状态（如已选择的元素、当前的总重量和总价值等），以便在回溯到上一层时能够恢复之前的状态。
• 解空间树：回溯算法可以看作是在解空间树上进行遍历的过程，每个节点代表一种选择状态，树的深度代表选择的步骤数。