目的：ES6标准下的JS算法的一些实现代码。（作为记录和启发）内容：分而治之，动态规划，贪心算法，回溯算法及其著名算法问题。（未完成，待继续）所有源码在我的Github上（如果觉得不错记得给星鼓励我哦）：ES6的JavaScript算法思想实现之分而治之，动态规划，贪心算法和回溯算法（分别在divide and rule、dynamic programming、greedy、backtrackin
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2024-05-19 11:07:30
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解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题：1、路径：也就是已经做出的选择。2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。回溯法核心：找出解决问题的组织结构，是采用子集树解决，还是采用排列树解决；回溯法重点：根据问题，找出剪枝函数，避免无效的搜索，导致性能降低；回溯法缺点：比较慢，递归求解，排列树思想要搜索出所有的解
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2023-07-22 13:40:31
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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]时，可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船，而将集装箱3装在第二艘轮船；如果w=[20
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2023-08-05 11:26:32
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注意点定义清楚递归函数函数的作用，及需要的参数，参数一般有（要搜索的对象，当前访问位置index，当前已有的一个中间结果，总的结果res，访问标记变量visited）递归调用函数后，记得回退，把当前值从当前结果中弹出，把参数重新置为未访问。递归函数的结束条件是，当前结果的长度等于要求的长度，或当前访问位置等于遍历对象的长度（其实就是越界一位，说明遍历完成），把当前结果加入总结果列表后返回。数字对应
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2024-07-01 20:17:33
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LeetCode回溯算法的解题思路
回溯法概念回溯法：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。应用场景回溯算法可以搜索得到所有的方案，本质上它是一种穷举算法。回溯法的原理回溯算法 = dfs+剪枝dfs:深度优先遍
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2023-07-04 20:45:24
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有位大佬说：“回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。” 回溯法可以解决的问题：组合问题、切割问题、子集问题、排列问题、棋盘问题等。 回溯法的理解：回溯法可以抽象成树形结构。借用大佬的图： 回溯法的模板（伪代码）： void backtracking(参数) { if (终止条件) { 存放结果; ...
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2021-07-12 21:59:00
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回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。所以回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数因为回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改不了回溯法就是穷举的本质。回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构回溯法一般是在集合中递归搜索，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度构成的树的深度。for循环
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2023-07-02 23:31:55
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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”。 回溯法的基本思想
在回溯法中，每次扩大当前部分解时，都面临一个可选的状态集合，新的部分解就通过在该集合中选择构造而成。这样的状态集合，其结构是一棵多叉树
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2023-08-13 22:14:26
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回溯算法详解1. 前言2. 什么是回溯算法？3. 一道算法题走进回溯算法3.1 实现思路3.2 代码实现4. 回溯算法框架套路4.1. 穷举找规律，总结出回溯决策树4.2. 套用回溯算法框架5.leetcode案例分析5.1 思路5.2 代码实现附录 1. 前言我们刷leetcode的时候，经常会遇到回溯算法类型题目。回溯算法是五大基本算法之一，一般大厂也喜欢问。今天跟大家一起来学习回溯算法的套
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2024-01-06 21:50:21
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什么是回溯法回溯法(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”。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
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2023-11-29 17:18:27
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回溯法回溯法有“通用解题法”之称，用它可以系统地搜索问题的所有解。回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索(DFS)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。（其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法）。若用
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2023-11-26 17:26:56
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1 简介1.1 回溯算法原理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
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2023-11-27 20:46:56
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回溯算法刷题总结回溯法理论基础回溯算法的模板组合问题77.组合优化版本216.组合总和III17.电话号码的字母组合组合总和组合总和II分割131.分割回文串93.复原IP地址子集78.子集90.子集II491.递增子序列（和子集问题很像）排列全排列全排列II其他问题332.重新安排行程（深搜和回溯相辅相成） 回溯法理论基础回溯法一般可以解决如下几种问题：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数
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2023-11-27 01:29:00
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回溯法（Back Tracking Method）（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”。可以把回溯法看成是递归调用的一种特殊形式。代码方面，回溯算法的框架：result = []
def backtrac
参考链接关于回溯算法，你该了解这些！216. 组合总和 III17. 电话号码的字母组合39
原创
2023-07-01 10:58:36
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文章目录一、回溯法二、案例案例一：数字的全排列（没有重复数字）题目：分析：案例二：数字的全排列（有重复数字）题目：分析：案例三：矩阵中的路径题目：分析：案例四：子集案例五：电话号码的字母组合 一、回溯法回溯法可以看成穷举法的升级版。回溯法非常适合解决由多个步骤组成，并且每个步骤都有多个选项的问题。 当我们在某一步选择了其中一个选项后，就进入下一步，然后又面临新的选项。就这样重复选择，直至最终的状
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2023-11-06 13:40:49
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本篇文章根据labuladong的算法小抄汇总回溯算法的相关常见算法，采用python3实现回溯算法框架（DFS）回溯算法就是DFS算法（depth first searc，深度优先搜索算法），本质上是一种暴力穷举算法回溯问题实际上就是决策树的遍历过程：1、路径：已经做出的选择2、选择列表：当前可以做的选择3、结束条件：到达决策树底层，无法再做选择的条件回溯算法的框架result = []
def
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2023-11-30 15:24:33
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回溯算法1.概念2.基本思想3.用回溯法解题的一般步骤：4. 实例：解决N皇后问题 1.概念回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。 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，而满足
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2024-01-02 12:51:22
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1. 简单概述 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 【 分支限界法：广度优先搜索 思想类同于：图的广度优先遍历 二叉树的层序遍历 】 2
原创
2022-05-27 22:45:05
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#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#include <limits.h>
#define MAX 50
int a[MAX][MAX] = { {0},{0,9,2,7,8},{0,6,4,3,7},{0,5,8,1,8},{0,7,6,9,4} };//存成本
int n = 4;//n个人，n个任务
int x[
原创
2024-02-19 21:25:27
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