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*组合 回溯
*a为源数据，调用时用f(a,0,"")
*/
void f(int[] a,int n,String v){
if(n==a.length){
System.out.println(v);
}else{
f(a,n+1,v);
f(a,n+1,v+","+a[n]);
}
}
因为你把n和c 定义为static ,而且初始化为0,。数组也为静态的,一个类中静态的变量在这个类加载的时候就会执行，所以当你这类加载的时候，你的数组static int[] v = new int[n];
static int[] w = new int[n];
就已经初始化完毕，而且数组大小为0。在main方法里动态改变n的值是改变不了已经初始化完毕的数组的大小的，因为组已经加载完毕。
我建议你可以在定义n,c是就为其赋初值。比如（static int n=2 static int c=3）
以java为例，希望能够帮到你。
电路板排列问题
问题描述
将n块电路板以最佳排列方式插入带有n个插槽的机箱中。n块电路板的不同排列方式对应于不同的电路板插入方案。设B={1, 2, …, n}是n块电路板的集合，L={N1, N2, …, Nm}是连接这n块电路板中若干电路板的m个连接块。Ni是B的一个子集，且Ni中的电路板用同一条导线连接在一起。设x表示n块电路板的一个排列，即在机箱的第i个插槽中插入的电路板编号是x[i]。x所确定的电路板排列Density (x)密度定义为跨越相邻电路板插槽的最大连线数。
例：如图，设n=8, m=5，给定n块电路板及其m个连接块：B={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}，N1={4, 5, 6}，N2={2, 3}，N3={1, 3}，N4={3, 6}，N5={7, 8};其中两个可能的排列如图所示，则该电路板排列的密度分别是2，3。
左上图中，跨越插槽2和3,4和5，以及插槽5和6的连线数均为2。插槽6和7之间无跨越连线。其余插槽之间只有1条跨越连线。在设计机箱时，插槽一侧的布线间隙由电路板的排列的密度确定。因此，电路板排列问题要求对于给定的电路板连接条件(连接块)，确定电路板的最佳排列，使其具有最小密度。
问题分析
电路板排列问题是NP难问题，因此不大可能找到解此问题的多项式时间算法。考虑采用回溯法系统的搜索问题解空间的排列树，找出电路板的最佳排列。设用数组B表示输入。B[i][j]的值为1当且仅当电路板i在连接块Nj中。设total[j]是连接块Nj中的电路板数。对于电路板的部分排列x[1:i]，设now[j]是x[1:i]中所包含的Nj中的电路板数。由此可知，连接块Nj的连线跨越插槽i和i+1当且仅当now[j]0且now[j]！=total[j]。用这个条件来计算插槽i和i+1间的连线密度。
重点难点
算法具体实现如下：
//电路板排列问题 回溯法求解
#include "stdafx.h"
#include iostream
#include fstream
using namespace std;
ifstream fin("5d11.txt");
class Board
{
friend int Arrangement(int **B, int n, int m, int bestx[]);
private:
void Backtrack(int i,int cd);
int n, //电路板数
m, //连接板数
*x, //当前解
*bestx,//当前最优解
bestd, //当前最优密度
*total, //total[j]=连接块j的电路板数
*now, //now[j]=当前解中所含连接块j的电路板数
**B; //连接块数组
};
template class Type
inline void Swap(Type a, Type b);
int Arrangement(int **B, int n, int m, int bestx[]);
int main()
{
int m = 5,n = 8;
int bestx[9];
//B={1,2,3,4,5,6,7,8}
//N1={4,5,6},N2={2,3},N3={1,3},N4={3,6},N5={7,8}
cout"m="m",n="nendl;
cout"N1={4,5,6},N2={2,3},N3={1,3},N4={3,6},N5={7,8}"endl;
cout"二维数组B如下："endl;
//构造B
int **B = new int*[n+1];
for(int i=1; i=n; i++)
{
B[i] = new int[m+1];
}
for(int i=1; i=n; i++)
{
for(int j=1; j=m ;j++)
{
finB[i][j];
coutB[i][j]" ";
}
coutendl;
}
cout"当前最优密度为:"Arrangement(B,n,m,bestx)endl;
cout"最优排列为："endl;
for(int i=1; i=n; i++)
{
coutbestx[i]" ";
}
coutendl;
for(int i=1; i=n; i++)
{
delete[] B[i];
}
delete[] B;
return 0;
}
//核心代码
void Board::Backtrack(int i,int cd)//回溯法搜索排列树
{
if(i == n)
{
for(int j=1; j=n; j++)
{
bestx[j] = x[j];
}
bestd = cd;
}
else
{
for(int j=i; j=n; j++)
{
//选择x[j]为下一块电路板
int ld = 0;
for(int k=1; k=m; k++)
{
now[k] += B[x[j]][k];
if(now[k]0 total[k]!=now[k])
{
ld ++;
}
}
//更新ld
if(cdld)
{
ld = cd;
}
if(ldbestd)//搜索子树
{
Swap(x[i],x[j]);
Backtrack(i+1,ld);
Swap(x[i],x[j]);
//恢复状态
for(int k=1; k=m; k++)
{
now[k] -= B[x[j]][k];
}
}
}
}
}
int Arrangement(int **B, int n, int m, int bestx[])
{
Board X;
//初始化X
X.x = new int[n+1];
X.total = new int[m+1];
X.now = new int[m+1];
X.B = B;
X.n = n;
X.m = m;
X.bestx = bestx;
X.bestd = m+1;
//初始化total和now
for(int i=1; i=m; i++)
{
X.total[i] = 0;
X.now[i] = 0;
}
//初始化x为单位排列并计算total
for(int i=1; i=n; i++)
{
X.x[i] = i;
for(int j=1; j=m; j++)
{
X.total[j] += B[i][j];
}
}
//回溯搜索
X.Backtrack(1,0);
delete []X.x;
delete []X.total;
delete []X.now;
return X.bestd;
}
template class Type
inline void Swap(Type a, Type b)
{
Type temp=a;
a=b;
b=temp;
}
算法效率
在解空间排列树的每个节点处，算法Backtrack花费O(m)计算时间为每个儿子节点计算密度。因此计算密度所消耗的总计算时间为O(mn!)。另外，生成排列树需要O(n!)时间。每次更新当前最优解至少使bestd减少1，而算法运行结束时bestd=0。因此最优解被更新的额次数为O(m)。更新最优解需要O(mn)时间。综上，解电路板排列问题的回溯算法Backtrack所需要的计算时间为O(mn!)。
程序运行结果为：
