分治算法

一酗昼、基本概念

在計算機科學(xué)中杀捻，分治法是一種很重要的算法崔泵。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個復(fù)雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題险污，再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解痹愚，原問題的解即子問題的解的合并。

任何一個可以用計算機求解的問題所需的計算時間都與其規(guī)模有關(guān)蛔糯。問題的規(guī)模越小拯腮，越容易直接求解，解題所需的計算時間也越少渤闷。例如疾瓮，對于n個元素的排序問題，當n=1時飒箭，不需任何計算狼电。n=2時蜒灰，只要作一次比較即可排好序。n=3時只要作3次比較即可肩碟，…强窖。而當n較大時，問題就不那么容易處理了削祈。要想直接解決一個規(guī)模較大的問題翅溺，有時是相當困難的。

二髓抑、基本策略

對于一個規(guī)模為n的問題咙崎，若該問題可以容易地解決（比如說規(guī)模n較小）則直接解決吨拍，否則將其分解為k個規(guī)模較小的子問題褪猛。這些子問題互相獨立且與原問題形式相同，遞歸地解這些子問題羹饰，然后將各子問題的解合并得到原問題的解伊滋，這種算法設(shè)計策略叫做分治法。

如果原問題可分割成k個子問題队秩，1<k≤n,且這些子問題都可解并可利用這些子問題的解求出原問題的解笑旺，那么這種分治法就是可行的。由分治法產(chǎn)生的子問題往往是原問題的較小模式馍资，這就為使用遞歸技術(shù)提供了方便筒主。在這種情況下，反復(fù)應(yīng)用分治手段迷帜，可以使子問題與原問題類型一致而其規(guī)模卻不斷縮小物舒，最終使子問題縮小到很容易直接求出其解色洞，這自然導(dǎo)致遞歸過程的產(chǎn)生戏锹。分治與遞歸像一對孿生兄弟，經(jīng)常同時應(yīng)用在算法設(shè)計之中火诸，并由此產(chǎn)生許多高效算法锦针。

三、適用的情況

（1)該問題的規(guī)闹檬瘢縮小到一定的程度就可以容易地解決奈搜；

（2)該問題可以分解為若干個規(guī)模較小的相同問題，即該問題具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)盯荤；

（3)利用該問題分解出的子問題的解可以合并為該問題的解馋吗；

（4)該問題所分解出的各個子問題是相互獨立的，即子問題之間不包含公共的子子問題秋秤。

第一特征是絕大多數(shù)問題都可以滿足的宏粤，因為問題的計算復(fù)雜性一般是隨著問題規(guī)模的增加而增加脚翘。

第二特征是應(yīng)用分治法的前提它也是大多數(shù)問題可以滿足的，此特征反映了遞歸思想的應(yīng)用绍哎。

第三特征是關(guān)鍵来农，能否利用分治法完全取決于問題是否具有第三特征，如果具備了第一和第二特征崇堰，而不具備第三特征沃于，則可以考慮用貪心法或動態(tài)規(guī)劃法。

第四特征涉及到分治法的效率海诲，如果各子問題是不獨立的繁莹，則分治法要做許多不必要的工作，重復(fù)地解公共的子問題特幔，此時雖然可用分治法蒋困，但一般用動態(tài)規(guī)劃法較好。

四敬辣、基本步驟

step1分解：將原問題分解為若干個規(guī)模較小雪标，相互獨立，與原問題形式相同的子問題溉跃；

step2解決：若子問題規(guī)模較小而容易被解決則直接解村刨，否則遞歸地解各個子問題；

step3合并：將各個子問題的解合并為原問題的解撰茎。

它的一般的算法設(shè)計模式如下：

????Divide-and-Conquer(P)

? ? if?|P|≤n0

? ? ?then?return(ADHOC(P))

? ? 將P分解為較小的子問題?P1?,P2?,...,Pk

? ? ?for?i←1?to?k

? ? ?do?yi?←?Divide-and-Conquer(Pi)?△遞歸解決Pi

? ? T?←?MERGE(y1,y2,...,yk)?△合并子問題

? ? ?return(T)

其中|P|表示問題P的規(guī)模嵌牺，n0為一閾值，表示當問題P的規(guī)模不超過n0時龄糊，問題已容易直接解出逆粹，不必再繼續(xù)分解。ADHOC(P)是該分治法中的基本子算法炫惩，用于直接解小規(guī)模的問題P僻弹，因此，當P的規(guī)模不超過n0時直接用算法ADHOC(P)求解他嚷。算法MERGE(y1,y2,...,yk)是該分治法中的合并子算法蹋绽，用于將P的子問題P1?,P2?,...,Pk的相應(yīng)的解y1,y2,...,yk合并為P的解。

五筋蓖、復(fù)雜性分析

一個分治法將規(guī)模為n的問題分成k個規(guī)模為n／m的子問題去解卸耘。設(shè)分解閥值n0=1，且adhoc解規(guī)模為1的問題耗費1個單位時間粘咖，再設(shè)將原問題分解為k個子問題以及用merge將k個子問題的解合并為原問題的解需用f(n)個單位時間蚣抗。用T(n)表示該分治法解規(guī)模為|P|=n的問題所需的計算時間，則有：

T（n）=?k?T(n/m)+f(n)

通過迭代法求得方程的解：

遞歸方程及其解只給出n等于m的方冪時T(n)的值瓮下，但是如果認為T(n)足夠平滑翰铡，那么由n等于m的方冪時T(n)的值可以估計T(n)的增長速度设哗。通常假定T(n)是單調(diào)上升的，從而當mi≤n<mi+1時两蟀，T(mi)≤T(n)<T(mi+1)网梢。

六、依據(jù)分治法設(shè)計程序時的思維過程

實際上就是類似于數(shù)學(xué)歸納法赂毯，找到解決本問題的求解方程公式战虏，然后根據(jù)方程公式設(shè)計遞歸程序。

1党涕、一定是先找到最小問題規(guī)模時的求解方法

2烦感、然后考慮隨著問題規(guī)模增大時的求解方法

3、找到求解的遞歸函數(shù)式后（各種規(guī)奶诺蹋或因子）手趣，設(shè)計遞歸程序即可。

動態(tài)規(guī)劃

一肥荔、基本概念

每次決策依賴于當前狀態(tài)绿渣，又隨即引起狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，一個決策序列就是在變化的狀態(tài)中產(chǎn)生出來的燕耿，所以中符，這種多階段最優(yōu)化決策解決問題的過程就稱為動態(tài)規(guī)劃。

二誉帅、基本思想

基本思想：與分治法類似淀散，也是將待求解的問題分解為若干個子問題，按順序求解子問題蚜锨，前一子問題的解档插，為后一子問題的求解提供了有用的信息。在求解任一子問題時亚再，列出各種可能的局部解郭膛，通過決策保留那些有可能達到最優(yōu)的局部解，丟棄其他局部 解针余，依次解決各子問題饲鄙，最后一個子問題就是初始問題的解。

與分治法最大的差別：適合于用動態(tài)規(guī)劃法求解的問題圆雁，經(jīng)分解后得到的子問題往往不是互相獨立的（即下一個子階段的求解是建立在上一個子階段的解的基礎(chǔ)上，進行進一步的求解）帆谍。

三伪朽、適用的情況

（1）最優(yōu)化原理：如果問題的最優(yōu)解所包含的子問題的解也是最優(yōu)的，就稱該問題具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)汛蝙，即滿足最優(yōu)化原理烈涮。

（2）無后效性：即某階段狀態(tài)一旦確定朴肺，就不受這個狀態(tài)以后決策的影響，也就是說坚洽，某狀態(tài)以后的過程不會影響以前的狀態(tài)戈稿，只與當前狀態(tài)有關(guān)。

（3）有重疊子問題：即子問題之間是不獨立的讶舰，一個子問題在下一階段決策中可能被多次使用到鞍盗。（該性質(zhì)并不是動態(tài)規(guī)劃適用的必要條件，但是如果沒有這條性質(zhì)跳昼，動態(tài)規(guī)劃算法同其他算法相比就不具備優(yōu)勢）

四般甲、解題步驟

動態(tài)規(guī)劃所處理的問題是一個多階段決策問題，一般由初始狀態(tài)開始鹅颊，通過對中間階段決策的選擇敷存，達到結(jié)束狀態(tài)。這些決策形成了一個決策序列堪伍，同時確定了完成整個過程的一條活動路線(通常是求最優(yōu)的活動路線)锚烦。動態(tài)規(guī)劃的設(shè)計都有著一定的模式，一般要經(jīng)歷以下幾個步驟：

????初始狀態(tài)→│決策１│→│決策２│→…→│決策ｎ│→結(jié)束狀態(tài)

????(1)劃分階段：按照問題的時間特征帝雇，把問題分為若干個階段挽牢，在劃分階段時归苍，注意劃分后的階段一定要是有序的或者是可排序的喷户，否則問題就無法求解。

????(2)確定狀態(tài)和狀態(tài)變量：將問題發(fā)展到各個階段時所處于的各種客觀情況用不同的狀態(tài)表示出來晕窑，當然室叉，狀態(tài)的選擇要滿足無后效性睹栖。

????(3)確定決策并寫出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：因為決策和狀態(tài)轉(zhuǎn)移有著天然的聯(lián)系，狀態(tài)轉(zhuǎn)移就是根據(jù)上一階段的狀態(tài)和決策來導(dǎo)出本階段的狀態(tài)茧痕。所以如果確定了決策野来，狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程也就可寫出。但事實上常常是反過來做踪旷，根據(jù)相鄰兩個階段的狀態(tài)之間的關(guān)系來確定決策方法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程曼氛。

????(4)尋找邊界條件：給出的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程是一個遞推式，需要一個遞推的終止條件或邊界條件令野。

一般舀患，只要解決問題的階段、狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移決策確定了气破，就可以寫出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程聊浅。實際應(yīng)用中可以按以下幾個簡化的步驟進行設(shè)計：

（1）分析最優(yōu)解的性質(zhì)，并刻畫其結(jié)構(gòu)特征。

（2）遞歸的定義最優(yōu)解低匙。

（3）以自底向上或自頂向下的記憶化方式（備忘錄法）計算出最優(yōu)值旷痕。

（4）根據(jù)計算最優(yōu)值時得到的信息，構(gòu)造問題的最優(yōu)解顽冶。

五欺抗、算法實現(xiàn)的說明

動態(tài)規(guī)劃的主要難點在于上面4個步驟的確定，一旦設(shè)計完成强重，實現(xiàn)部分就會非常簡單绞呈。使用動態(tài)規(guī)劃求解問題，最重要的就是確定動態(tài)規(guī)劃三要素：

（1）問題的階段?

（2）每個階段的狀態(tài)

（3）從前一個階段轉(zhuǎn)化到后一個階段之間的遞推關(guān)系竿屹。

遞推關(guān)系必須是從次小的問題開始到較大的問題之間的轉(zhuǎn)化报强，從這個角度來說，動態(tài)規(guī)劃往往可以用遞歸程序來實現(xiàn)拱燃，不過因為遞推可以充分利用前面保存的子問題的解來減少重復(fù)計算秉溉，所以對于大規(guī)模問題來說，有遞歸不可比擬的優(yōu)勢碗誉，這也是動態(tài)規(guī)劃算法的核心之處召嘶。

確定了動態(tài)規(guī)劃的這三要素，整個求解過程就可以用一個最優(yōu)決策表來描述哮缺，最優(yōu)決策表是一個二維表弄跌，其中行表示決策的階段，列表示問題狀態(tài)尝苇，表格需要填寫的數(shù)據(jù)一般對應(yīng)此問題的在某個階段某個狀態(tài)下的最優(yōu)值（如最短路徑铛只，最長公共子序列，最大價值等）糠溜，填表的過程就是根據(jù)遞推關(guān)系淳玩，從1行1列開始，以行或者列優(yōu)先的順序非竿，依次填寫表格蜕着，最后根據(jù)整個表格的數(shù)據(jù)通過簡單的取舍或者運算求得問題的最優(yōu)解。

??????????f(n,m)=max{f(n-1,m),?f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}

貪心算法

一红柱、基本概念

在對問題求解時承匣，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說锤悄，不從整體最優(yōu)上加以考慮韧骗，他所做出的僅是在某種意義上的局部最優(yōu)解。

貪心算法沒有固定的算法框架铁蹈，算法設(shè)計的關(guān)鍵是貪心策略的選擇宽闲。必須注意的是众眨，貪心算法不是對所有問題都能得到整體最優(yōu)解握牧，選擇的貪心策略必須具備無后效性容诬，即某個狀態(tài)以后的過程不會影響以前的狀態(tài)，只與當前狀態(tài)有關(guān)沿腰。所以览徒，對所采用的貪心策略一定要仔細分析其是否滿足無后效性。

二颂龙、基本思路

1.建立數(shù)學(xué)模型來描述問題习蓬。

2.把求解的問題分成若干個子問題。

3.對每一子問題求解措嵌，得到子問題的局部最優(yōu)解躲叼。

4.把子問題的解局部最優(yōu)解合成原來解問題的一個解。

三企巢、貪心算法適用的問題

貪心策略適用的前提是：局部最優(yōu)策略能導(dǎo)致產(chǎn)生全局最優(yōu)解枫慷。實際上，貪心算法適用的情況很少浪规。一般或听，對一個問題分析是否適用于貪心算法，可以先選擇該問題下的幾個實際數(shù)據(jù)進行分析笋婿，就可做出判斷誉裆。

四、貪心算法的實現(xiàn)框架

從問題的某一初始解出發(fā)缸濒；

while（能朝給定總目標前進一步）

????{?

利用可行的決策足丢，求出可行解的一個解元素；

????}

由所有解元素組合成問題的一個可行解庇配；

五斩跌、貪心策略的選擇

因為用貪心算法只能通過解局部最優(yōu)解的策略來達到全局最優(yōu)解，因此讨永，一定要注意判斷問題是否適合采用貪心算法策略滔驶，找到的解是否一定是問題的最優(yōu)解。

六卿闹、例題分析——[背包問題]

有一個背包揭糕，背包容量是M=150。有7個物品锻霎，物品可以分割成任意大小著角。要求盡可能讓裝入背包中的物品總價值最大，但不能超過總?cè)萘俊?/p>

物品?A?B?C?D?E?F?G

重量?35?30?60?50?40?10?25

價值?10?40?30?50?35?40?30

分析：

目標函數(shù)：?∑pi最大? ?約束條件是裝入的物品總重量不超過背包容量：∑wi<=M(?M=150)

（1）根據(jù)貪心的策略旋恼，每次挑選價值最大的物品裝入背包吏口，得到的結(jié)果是否最優(yōu)？

（2）每次挑選所占重量最小的物品裝入是否能得到最優(yōu)解？

（3）每次選取單位重量價值最大的物品产徊，成為解本題的策略昂勒。

值得注意的是，貪心算法并不是完全不可以使用舟铜，貪心策略一旦經(jīng)過證明成立后戈盈，它就是一種高效的算法。貪心算法還是很常見的算法之一谆刨，這是由于它簡單易行塘娶，構(gòu)造貪心策略不是很困難。

可惜的是痊夭，它需要證明后才能真正運用到題目的算法中刁岸。一般來說，貪心算法的證明圍繞著：整個問題的最優(yōu)解一定由在貪心策略中存在的子問題的最優(yōu)解得來的她我。對于例題中的3種貪心策略虹曙，都是無法成立（無法被證明）的，解釋如下：

（1）貪心策略：選取價值最大者鸦难。反例：

????W=30? ?物品：A?B?C? ? ? 重量：28?12?12? ? ? 價值：30?20?20

根據(jù)策略根吁，首先選取物品A，接下來就無法再選取了合蔽，可是击敌，選取B、C則更好拴事。

（2）貪心策略：選取重量最小沃斤。它的反例與第一種策略的反例差不多。

（3）貪心策略：選取單位重量價值最大的物品刃宵。反例：

????W=30? ?物品：A?B?C? ? ? 重量：28?20?10? ? ? 價值：28?20?10

根據(jù)策略衡瓶，三種物品單位重量價值一樣，程序無法依據(jù)現(xiàn)有策略作出判斷牲证，如果選擇A哮针，則答案錯誤。

回溯法（DFS）

一坦袍、基本概念

回溯算法實際上一個類似枚舉的搜索嘗試過程十厢，主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當發(fā)現(xiàn)已不滿足求解條件時捂齐，就“回溯”返回蛮放，嘗試別的路徑。

回溯法是一種選優(yōu)搜索法奠宜，按選優(yōu)條件向前搜索包颁，以達到目標瞻想。但當探索到某一步時，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達不到目標娩嚼，就退回一步重新選擇蘑险，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態(tài)的點稱為“回溯點”待锈。許多復(fù)雜的漠其，規(guī)模較大的問題都可以使用回溯法嘴高，有“通用解題方法”的美稱竿音。

二、基本思想

在包含問題的所有解的解空間樹中拴驮，按照深度優(yōu)先搜索的策略春瞬，從根結(jié)點出發(fā)深度探索解空間樹。當探索到某一結(jié)點時套啤，要先判斷該結(jié)點是否包含問題的解宽气，如果包含，就從該結(jié)點出發(fā)繼續(xù)探索下去潜沦，如果該結(jié)點不包含問題的解萄涯，則逐層向其祖先結(jié)點回溯。

若用回溯法求問題的所有解時唆鸡，要回溯到根涝影，且根結(jié)點的所有可行的子樹都要已被搜索遍才結(jié)束。而若使用回溯法求任一個解時争占，只要搜索到問題的一個解就可以結(jié)束燃逻。

三、解題步驟

（1）針對所給問題臂痕，確定問題的解空間：首先應(yīng)明確定義問題的解空間伯襟，問題的解空間應(yīng)至少包含問題的一個（最優(yōu)）解；

（2）確定結(jié)點的擴展搜索規(guī)則握童；

（3）以深度優(yōu)先方式搜索解空間姆怪，并在搜索過程中用剪枝函數(shù)避免無效搜索。

四澡绩、算法框架

（1）問題框架

設(shè)問題的解是一個n維向量(a1,a2,………,an),約束條件是ai(i=1,2,3,…..,n)之間滿足某種條件稽揭，記為f(ai)。

（2）非遞歸回溯框架

? 1.int?a[n],i;

? 2.初始化數(shù)組a[];

? 3. i?=?1;

? 4:?while(i>0(有路可走)???and??(未達到目標))??//還未回溯到頭

? 5:?{

? 6:?????if(i?>?n)??????????????????????????????????????????????//搜索到葉結(jié)點

? 7:?????{???

? 8:???????????搜索到一個解英古，輸出淀衣；

? 9:?????}

?10:?????else???????????????????????????????????????????????????//處理第i個元素

??11:?????{?

??12:a[i]第一個可能的值；

??13:???????????while(a[i]在不滿足約束條件且在搜索空間內(nèi))

??14:???????????{

??15:a[i]下一個可能的值召调；

??16:???????????}

??17:???????????if(a[i]在搜索空間內(nèi))

??18:??????????{

??19:???????????????標識占用的資源膨桥；

??20:???????????????i?=?i+1;??????????????????????????????//擴展下一個結(jié)點

??21:??????????}

??22:??????????else?

??23:?????????{

??24:???????????????清理所占的狀態(tài)空間蛮浑；????????????//回溯

??25:i?=?i–1;?

??26:??????????}

??27:?}

（3）遞歸的算法框架

回溯法是對解空間的深度優(yōu)先搜索，在一般情況下使用遞歸函數(shù)來實現(xiàn)回溯法比較簡單只嚣，其中i為搜索的深度沮稚，框架如下：

???1:?int?a[n];

???2:?try(int?i)

???3:?{

???4:?????if(i>n)

???5:輸出結(jié)果;

???6:??????else

???7:?????{

???8:????????for(j?=下界;?j?<=?上界;?j=j+1)??//枚舉i所有可能的路徑

???9:????????{

??10:????????????if(fun(j))?????????????????//滿足限界函數(shù)和約束條件

??11:??????????????{

??12:?????????????????a[i]?=?j;

??13:???????????????...?????????????????????????//其他操作

??14:?????????????????try(i+1);

??15:回溯前的清理工作（如a[i]置空值等）;

??16:???????????????}

??17:??????????}

??18:??????}

??19:?}

分支限界法（BFS）

一、基本概念

類似于回溯法册舞，也是一種在問題的解空間樹T上搜索問題解的算法蕴掏，但在一般情況下，分支限界法與回溯法的求解目標不同调鲸∈⒔埽回溯法的求解目標是找出T中滿足約束條件的所有解，而分支限界法的求解目標則是找出滿足約束條件的一個解藐石，或是在滿足約束條件的解中找出使某一目標函數(shù)值達到極大或極小的解即供，即在某種意義下的最優(yōu)解。

二于微、一般過程

由于求解目標不同逗嫡，導(dǎo)致分支限界法與回溯法在解空間樹T上的搜索方式也不相同≈暌溃回溯法以深度優(yōu)先的方式搜索解空間樹T驱证，而分支限界法則以廣度優(yōu)先或以最小耗費優(yōu)先的方式搜索解空間樹T。

分支限界法的搜索策略：在擴展結(jié)點處恋腕，先生成其所有的兒子結(jié)點（分支）抹锄，然后再從當前的活結(jié)點表中選擇下一個擴展對點。為了有效地選擇下一擴展結(jié)點吗坚，以加速搜索的進程祈远，在每一活結(jié)點處，計算一個函數(shù)值（限界）商源，并根據(jù)這些已計算出的函數(shù)值车份，從當前活結(jié)點表中選擇一個最有利的結(jié)點作為擴展結(jié)點，使搜索朝著解空間樹上有最優(yōu)解的分支推進牡彻，以便盡快地找出一個最優(yōu)解扫沼。

分支限界法常以廣度優(yōu)先或以最小耗費（最大效益）優(yōu)先的方式搜索問題的解空間樹。問題的解空間樹是表示問題解空間的一棵有序樹庄吼，常見的有子集樹和排列樹缎除。在搜索問題的解空間樹時，分支限界法與回溯法對當前擴展結(jié)點所使用的擴展方式不同总寻。在分支限界法中器罐，每一個活結(jié)點只有一次機會成為擴展結(jié)點〗バ校活結(jié)點一旦成為擴展結(jié)點轰坊，就一次性產(chǎn)生其所有兒子結(jié)點铸董。在這些兒子結(jié)點中，那些導(dǎo)致不可行解或?qū)е路亲顑?yōu)解的兒子結(jié)點被舍棄肴沫，其余兒子結(jié)點被子加入活結(jié)點表中粟害。此后，從活結(jié)點表中取下一結(jié)點成為當前擴展結(jié)點颤芬，并重復(fù)上述結(jié)點擴展過程悲幅。這個過程一直持續(xù)到找到所求的解或活結(jié)點表為空時為止。

三站蝠、回溯法和分支限界法的區(qū)別

回溯法深度優(yōu)先搜索堆椞撸活結(jié)點的所有可行子結(jié)點被遍歷后才被從棧中彈出找出滿足約束條件的所有解。

分支限界法廣度優(yōu)先或最小消耗優(yōu)先搜索隊列沉衣、優(yōu)先隊列每個結(jié)點只有一次成為活結(jié)點的機會找出滿足約束條件的一個解或特定意義下的最優(yōu)解郁副。

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