算法优化中的剪枝技术详解
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@小白创作中心
算法优化中的剪枝技术详解
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/2203_76003626/article/details/145357936
剪枝与优化
剪枝,形象地说,就是剪掉搜索树的分支,从而减小搜索树的规模,排除掉搜索树中没有必要的分支,优化时间复杂度。在深度优先遍历中,有几种常见的剪枝方法:
- 排除等效冗余:如果在搜索过程中,通过某一个节点往下的若干分支中,存在最终结果等效的分支,那么就只需要搜索其中一条分支。
- 可行性剪枝:如果在搜索过程中,发现有一条分支是无论如何都拿不到最终解,此时就可以放弃这个分支,转而搜索其它的分支。
- 最优性剪枝:在最优化的问题中,如果在搜索过程中,发现某一个分支已经超过当前已经搜索过的最优解,那么这个分支往后的搜索,必定不会拿到最优解。此时应该停止搜索,转而搜索其它情况。
- 优化搜索顺序:在有些搜索问题中,搜索顺序是不影响最终结果的,此时搜索顺序的不同会影响搜索树的规模。因此,应当先选择一个搜索分支规模较小的搜索顺序,快速拿到一个最优解之后,用最优性剪枝剪掉别的分支。
- 记忆化搜索:记录每一个状态的搜索结果,当下一次搜索到这个状态时,直接找到之前记录过的搜索结果。记忆化搜索,有时也叫动态规划。
1. 数的划分
P1025 [NOIP2001 提高组] 数的划分
解法:剪枝与优化
搜索策略:
- 将 [1, n] 个数放在 k 个坑里面,使的坑里面的所有数的总和是 n。
- 其中,不同的坑里面的数可能相同。
- 但是 [1, 2] 与 [2, 1] 是同一种分法,因此,应该是一种组合型枚举。针对每一个坑里面的数应该放谁的时候,应该从上一个坑里面的数开始枚举。
剪枝策略:当我们填了 cnt 个坑时,此时总和是 sum,如果后续坑位全部都填上最小值都会超过 n。说明我们之前填的数太大了,导致后面怎么填都会超过 n,直接剪掉。
注意:剪枝位置的不同,而导致搜索树的不同:
- 如果在进入递归之前剪枝,我们不会进入不合法的递归函数中。
- 但是如果在进入递归之后剪枝,我们就会多进⼊很多不合法的递归函数中。
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int n, k;
vector<int> path;
int sum;
int ret;
void dfs(int pos)
{
if(path.size() == k)
{
if(sum == n) ret++;
return;
}
//if(sum + pos * (k - path.size()) > n) return; //放在这里会超时
for(int i = pos; i <= n; i++)
{
if(sum + i * (k - path.size()) > n) return; //可行性剪枝
path.push_back(i);
sum += i;
dfs(i);
//回溯:恢复现场
sum -= i;
path.pop_back();
}
}
int main()
{
cin >> n >> k;
dfs(1);
cout << ret << endl;
return 0;
}
2. 小猫爬山
P10483 小猫爬山
解法:剪枝与优化
搜索策略:依次处理每一只猫,对于每一只猫,我们都有两种处理方式:
- 要么把这只猫放在已经租好的缆车上。
- 要么重新租一个缆车,把这只猫放上去。
剪枝:
- 在搜索过程中,我们用全局变量记录已经搜索出来的最小缆车数量。如果当前搜索过程中,已经用的缆车数量大于全局记录的最小缆车数量,那么这个分支一定不会得到最优解,剪掉。
- 优化枚举顺序一:从大到小安排每一只猫
- 重量较大的猫能够快速把缆车填满,较快得到一个最小值。
- 通过这个最小值,能够提前把分支较大的情况提前剪掉。
- 优化枚举策略二:先考虑把小猫放在已有的缆车上,然后考虑重新租一辆车。如果反着来,我们会先把缆车较大的情况枚举出来,这样就起不到剪枝的效果了。
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 20;
int n, w;
int a[N]; //小猫的重量信息
int cnt; //缆车的数量
int st[N]; //第i个缆车上小猫的总重量
int ret = N; //最优解
//pos: 第pos只小猫
void dfs(int pos)
{
if(cnt >= ret) return; //最优性剪枝:若缆车的数量大于等于最优解->直接结束
if(pos > n) //递归结束:枚举完所有的小猫->更新最优解
{
ret = cnt;
return;
}
//优化搜索顺序
//先在已有的缆车上放置小猫
for(int i = 1; i <= cnt; i++)
{
if(st[i] + a[pos] > w) continue; //可行性剪枝
st[i] += a[pos];
dfs(pos + 1); //递归下一只小猫
st[i] -= a[pos]; //回溯:恢复现场
}
//重新开一辆缆车
++cnt;
st[cnt] = a[pos];
dfs(pos + 1); //递归下一只小猫
st[cnt] = 0; //回溯:恢复现场
--cnt;
}
int main()
{
cin >> n >> w;
for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
sort(a + 1, a + 1 + n, [&](int a, int b){ return a > b; }); //降序->优化搜索顺序
dfs(1);
cout << ret << endl;
return 0;
}
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