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回溯法--装载问题

问题描述:

  有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船,其中集装箱i的重量是wi,且不能超。

算法思想:

  最优装载方案: 将第一艘轮船尽可能的装满;  然后将剩余的装载第二艘船上

算法描述:

template <class Type>class Loading{    friend Type MaxLoading(Type [],Type,int);    private:        void Backtrack(int i);        int n;        Type * w,c,cw,bestw;};template <class Type>void Loading<Type>::Backtrack(int i){    if(i>n)    {        if(cw>bestw)            bestw = cw;        return;    }    if(cw+w[i] <= c)    {        cw += w[i];        Backtrack(i+1);        cw -= w[i];    }    Backtrack(i+1);}template <class Type>Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n){    Loading<Type> X;    X.w = w;    X.c = c;    X.n = n;    X.bestw = 0;    X.cw = 0;    X.Backtrack(1);    return X.bestw;}

上界函数:

引入上界函数,用于剪去不含最优解的子树:

template <class Type>class Loading{    friend Type MaxLoading(Type [],Type,int);    private:        void Backtrack(int i);        int n;        Type * w,            c,            cw,            bestw,            r;//剩余集装箱重量};template <class Type>void Loading<Type>::Backtrack(int i){    if(i>n)    {        if(cw>bestw)            bestw = cw;        return;    }    r-=w[i];//计算剩余的集装箱的重量    if(cw+w[i] <= c)    {        cw += w[i];        Backtrack(i+1);        cw -= w[i];    }    Backtrack(i+1);    r+=w[i];//如果得不到最优解,再取消当前的集装箱,表示未选,因此剩余容量要再加上当前集装箱重量}template <class Type>Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n){    Loading<Type> X;    X.w = w;    X.c = c;    X.n = n;    X.bestw = 0;    X.cw = 0;    X.r = 0;    for(int i=1;i<=n;i++)//计算总共的剩余集装箱重量        X.r += w[i];    X.Backtrack(1);    return X.bestw;}

构造最优解:

   为了构造最优解,必须在算法中保存最优解的记录。因此需要两个成员数组 x ,bestx,一个用于记录当前的选择,一个用于记录最优记录。

改进后的算法描述如下:

template <class Type>class Loading{    friend Type MaxLoading(Type [],Type,int);    private:        void Backtrack(int i);        int n,            * x,            * bestx;        Type * w,            c,            cw,            bestw,            r;//剩余集装箱重量};template <class Type>void Loading<Type>::Backtrack(int i){    if(i>n)    {        if(cw>bestw)        {            for(j=1;j<=n;j++)                bestx[j] = x[j];            bestw = cw;        }        return;    }    r-=w[i];//计算剩余的集装箱的重量    if(cw+w[i] <= c)    {        x[i] =1;        cw += w[i];        Backtrack(i+1);        cw -= w[i];    }    if(cw+r > bestw)    {        x[i] = 0;        Backtrack(i+1);    }    r+=w[i];//如果得不到最优解,再取消当前的集装箱,表示未选,因此剩余容量要再加上当前集装箱重量}template <class Type>Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n){    Loading<Type> X;    X.w = w;    X.c = c;    X.n = n;    X.bestx = bestx;    X.bestw = 0;    X.cw = 0;    X.r = 0;    for(int i=1;i<=n;i++)//计算总共的剩余集装箱重量        X.r += w[i];    X.Backtrack(1);    delete []X,x;    return X.bestw;}

迭代回溯方式:

利用数组x所含的信息,可将上面方法表示成非递归的形式。省去O(n)递归栈空间。

template <class Type>Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n,int bestx[]){    //迭代回溯法,返回最优装载量及其相应解,初始化根节点    int i =1;    int *x = new int[n+1];    Type bestw = 0,        cw = 0,        r = 0;    for(int j=1;j<=n;j++)        r+=w[j];    while(true)    {        while(i<=n && cw+w[i]<=c)        {            r -= w[i];            cw +=w[i];            x[i] =1;            i++;        }        if(i>n)        {            for(int j=1;j<=n;j++)                bestx[j] = x[j];            bestw = cw;        }        else        {            r -= w[i];            x[i] = 0;            i++;        }        while(cw+w[i] <= bestw)        {            i--;            while(i>0 && !x[i])            {                r+=w[i];                i--;            }            if(i == 0)            {                delete[] x;                return bestw;            }            x[i] =0;            cw -= w[i];            i++;        }    }}

回溯法--装载问题