Python常用算法思想--回溯算法思想详解【附源码】
通过回溯算法解决“组合”问题、“排序”问题、“搜索”之八皇后问题、“子集和”之0-1背包问题、字符串匹配等六个经典案例进行介绍:
一、解决“组合”问题
从给定的一组元素中找到所有可能的组合,这段代码中的 backtrack_combinations
函数使用了回溯思想,调用 backtrack_combinations
函数并返回结果。使用了一组给定的元素 [1, 2, 3, 4]
,并要求找到所有包含 3 个元素的组合,具体代码如下:
def backtrack_combinations(nums, k, start, path, result):
if k == 0:
result.append(path[:])
return
for i in range(start, len(nums)):
path.append(nums[i])
backtrack_combinations(nums, k - 1, i + 1, path, result)
path.pop()
def combinations(nums, k):
result = []
backtrack_combinations(nums, k, 0, [], result)
return result
# 测试示例
nums = [1, 2, 3, 4]
k = 3
print(f"All combinations of {k} elements from {nums}:")
print(combinations(nums, k))
二、解决“排序”问题
找到一组元素的所有可能的排列。这段代码中,backtrack_permutations
函数使用了回溯思想来递归地生成排列,调用 backtrack_permutations
函数并返回结果。使用了一组给定的元素 [1, 2, 3,4]
,并找到了所有可能的排列,具体代码如下:
def backtrack_permutations(nums, path, visited, result):
if
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