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本篇内容介绍了“Java回溯法怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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回溯法思路的简单描述是：把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示，然后使用深度优先搜索策略进行遍历，遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解。
基本思想类同于：
图的深度优先搜索
二叉树的后序遍历
详细的描述则为：
回溯法按深度优先策略搜索问题的解空间树。首先从根节点出发搜索解空间树，当算法搜索至解空间树的某一节点时，先利用剪枝函数判断该节点是否可行（即能得到问题的解）。如果不可行，则跳过对该节点为根的子树的搜索，逐层向其祖先节点回溯；否则，进入该子树，继续按深度优先策略搜索。
回溯法的基本行为是搜索，搜索过程使用剪枝函数来为了避免无效的搜索。剪枝函数包括两类：1. 使用约束函数，剪去不满足约束条件的路径；2.使用限界函数，剪去不能得到最优解的路径。
问题的关键在于如何定义问题的解空间，转化成树（即解空间树）。解空间树分为两种：子集树和排列树。两种在算法结构和思路上大体相同。
回溯法的实现方法有两种：递归和递推（也称迭代）。一般来说，一个问题两种方法都可以实现，只是在算法效率和设计复杂度上有区别。
【类比于图深度遍历的递归实现和非递归（递推）实现】
思路简单，设计容易，但效率低，其设计范式如下：
void backtrack (int t)
{
if (t>n) output(x); //叶子节点，输出结果，x是可行解 else for i = 1 to k//当前节点的所有子节点 {
x[t]=value(i); //每个子节点的值赋值给x //满足约束条件和限界条件 if (constraint(t)&&bound(t))
backtrack(t+1); //递归下一层 }
}void iterativeBacktrack ()
{
int t=1;
while (t>0) {
if(ExistSubNode(t)) //当前节点的存在子节点 {
for i = 1 to k //遍历当前节点的所有子节点 {
x[t]=value(i);//每个子节点的值赋值给x if (constraint(t)&&bound(t))//满足约束条件和限界条件 {
//solution表示在节点t处得到了一个解 if (solution(t)) output(x);//得到问题的一个可行解，输出 else t++;//没有得到解，继续向下搜索 }
}
}
else //不存在子节点，返回上一层 {
t--;
}
}
}“Java回溯法怎么实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
