//图着色问题回溯法
/*
无向图邻接矩阵示例
0 1 1 0 0
0 1 1 0 1
1 1 0 0 1
0 1 0 0 1
0 1 1 1 0
*/
#include
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精选
2013-01-03 16:33:48
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关于回溯算法：回溯算法本质上是一种“暴力”求解的穷举算法，并没有很高的效率。但是，对于“棋盘”、“排列组合”、“子集”、“切割”等问题，常规的暴力解法（比如循环嵌套）无法解决，这时回溯算法成为一种选择。回溯算法适合解决与“树”或者“图”有关的问题，比如“棋盘”问题是关于“图”的问题、而“排列组合”问题可以转化为“树”。提起树和图的暴力求解，我们一般联想到递归遍历，回溯法其实就是用递归实现的，具体来
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2023-12-13 09:55:47
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回溯算法是什么？回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。可以解决什么问题？排列、组合（子集、幂集、字符全排列）。 在传值时，对于排列问题，是要删掉单个用过的元素；组合问题，是删掉前面所有的元素。数组、字
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2023-11-06 19:48:03
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回溯算法也是常见的算法，使用回溯法要么是求所有的可行解要么是求最优解。无论哪一种，都需要找出所有的可行解，进行比较。因此回溯法本质上还是深度优先遍历。它是将问题转换成图的深度遍历。然后沿着一个方向遍历，遍历到某个和节点的时候，判断这个节点是否可行，如果可行，则以这个节点为根进行子节点深度搜索。如果不可行，则往后退一步到父节点，然后继续判断，也就是说回溯一般使用递推的方式实现。有上面可知，首先要将问
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2024-09-18 16:03:45
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View Code #include<iostream>using namespace std;#define N 100int x[N];//x[i]存储当前i节点的颜色种类 int a[N][N];//存储各个顶点之间的连接情况 int sum=0;//记录有多少种涂色方案 bool OK(int k,int n){ for(int j=1;j<=n;j++) if(a[k][j]==1&&x[j]==x[k])//如果找到一个与预想把K节点涂色为x[k]的相连节点，且该节点也涂色为x[k]，则涂色失败 return false; retu...
原创
2021-09-04 10:44:41
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图的m着色问题 【问题描述】 给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。如果有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色，则称这个图是m可着色的。图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色，找出所有不同的着色法。 【编程任务】 对于给定的无向连通图G和m种不同的
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2017-03-24 17:01:00
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图的着色问题 1、问题描述 图的m-着色判定问题——给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色? 图的m-着色优化问题——若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图...
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2013-05-16 10:12:00
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问题描述：图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP） 又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。数学定义：给定
原创
2022-05-27 22:40:57
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回溯法是一种常用的算法，可以用来解决图着色问题。图着色问题是将图的顶点上色，使得相邻的顶点颜色不同，并且使用尽可能少的颜色。接下来我将通过回溯法的实现过程来详细探讨如何用 Java 解决图着色问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境配置妥当，以下是所需技术栈：
- JDK 1.8 及以上
- Maven 3.x
### 技术栈兼容性
```bash
# 安装 Java
算法学习之回溯问题 文章目录算法学习之回溯问题概念算法框架（伪代码）例题全排列问题N皇后问题个人总结 解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程概念在解决回溯问题时，我们需要关注：路径：已经做出的选择选择列表：当前情况下可以做出的选择结束条件：到达决策树底层，无法再做选择的条件算法框架（伪代码）result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
if 满足结束条件:
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2024-02-05 03:22:47
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地图着色，需要每一个区域都使用一种颜色来进行填充，然后为了与相邻接壤的区域分开，就要求两个接壤的区域需要使用不同的颜色。四色定理的意思是，最多只需要四种颜色，就可以为所有的地图进行全部区域着色，且任意两个接壤的区域都是不同的颜色。在四色定理的指导下，我用Java来实现求解任意一副地图的所有可行的区域着色方案的算法，并求解下面这幅示例地图的所有着色方案： 算法思路：将所有的区域进行编号，从0开始，然
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2024-01-02 10:26:42
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1.原理回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法。在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问题的解，如果包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。（
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2023-12-14 09:57:20
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回溯算法小结1.回溯算法定义：回溯法采用试错的思想，它尝试分步的去解决一个问题。在分步解决问题的过程中，当它通过尝试发现现有的分步答案不能得到有效的正确的解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其它的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。回溯法通常用最简单的递归方法来实现，在反复重复上述的步骤后可能出现两种情况：找到一个可能存在的正确的答案； 在尝试了所有可能的分步方法后宣告该问题没有
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2023-11-23 16:57:18
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问题描述：给定无向连通图G=(V, E)和m种不同的颜色，用这些颜色为图G的各顶点着色，每
原创
2023-05-25 16:57:23
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一. 简单介绍1. 回溯算法简单介绍 回溯算法是基于递归函数之上的，本质是穷举所有可能符合答案的选项。和一般递归最大的区别是，本身带有撤销这一明显特征，即选择，递归，然后返回，撤销。虽然可以加一些剪枝的操作，但本身算法时间复杂度很高，没有改变穷举的本质。  
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2023-07-20 16:00:13
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本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作~
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。1 任务需求 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层，如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案，对该矢量图层各图斑进行着色，使得各相邻小
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2023-06-13 22:08:00
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1.问题描述：
有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2)。装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。如果有，找出一种装载方案。
例如，当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]
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2023-06-28 15:59:03
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/* 函数功能：求解图着色问题 * 作者 ：王宇虹 * 时间 ：2015年5月21日 12:02:00.000 * 编译环境：Dev-C++ 5.8.3 */#include#includeusing namespace std;int n,m,g,i; //n表示无向图...
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2015-05-21 13:12:00
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/* 函数功能：求解图着色问题 * 作者 ：王宇虹 * 时间 ：2015年5月21日 12:02:00.000 * 编译环境：Dev-C++ 5.8.3 */#include#includeusing namespace std;int n,m,g,i; //n表示无向图...
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2015-05-21 13:12:00
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/* 函数功能：求解图着色问题 * 作者 ：王宇虹 * 时间 ：2015年5月21日 12:02:00.000 * 编译环境：Dev-C++ 5.8.3 */#include#includeusing namespace std;int n,m,g,i; //n表示无向图...
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2015-05-21 13:12:00
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