回溯:一種強大的解決問題技術
回溯是一種通用的演算法方法,可用於各種程式語言,系統地探索問題的所有潛在解決方案。 它對於處理具有多種可能結果的複雜場景特別有效,例如迷宮導航、解決 N 皇后難題或破解數獨。
為什麼要用回溯?
當面對包含大量潛在解決方案的問題時,手動驗證變得不切實際。 雖然迭代循環看起來像是一種替代方案,但它們通常會導致計算資源緊張。回溯提供了一個優雅的解決方案。它有效地探索每種可能性;如果一條路徑被證明無效,它會回溯其步驟(「回溯」)以探索替代選項,直到找到有效的解決方案。
範例:數獨
考慮經典的數獨謎題:每行、列和 3x3 子網格必須包含數字 1 到 9,且不能重複。
使用回溯解數獨謎題涉及以下步驟:
- 驗證函數:函數檢查將數字放入特定儲存格中是否符合所有數獨規則。
- 遞歸探索:一旦確認了有效的位置,演算法就會遞歸地探索剩餘空單元格的可能性。
- 回溯機制:如果放置導致稍後發生衝突,演算法將回溯,刪除不正確的數字,並嘗試不同的數字。 這個迭代過程持續進行,直到所有單元格都被正確填充。
回溯的核心原則
- 選擇:在每一步評估所有可行的選擇。
- 約束檢查:驗證所選選項是否符合問題的規則。
- 目標檢定:確定目前解是否符合所有條件。
- 回溯:如果某個選擇導致無效狀態,則回溯以探索其他替代方案。
JavaScript 數獨求解器(範例程式碼)
// Partially filled Sudoku board (empty cells represented by ".") const board = [ ["5", "3", ".", "6", "7", "8", "9", "1", "2"], ["6", "7", "2", "1", "9", "5", "3", "4", "8"], ["1", "9", "8", "3", "4", "2", "5", "6", "7"], ["8", "5", "9", "7", "6", "1", "4", "2", "3"], ["4", "2", "6", "8", ".", "3", "7", "9", "1"], ["7", "1", "3", "9", "2", "4", "8", "5", "6"], ["9", "6", "1", "5", "3", "7", "2", "8", "4"], ["2", "8", "7", "4", "1", "9", "6", "3", "5"], ["3", "4", "5", "2", "8", "6", "1", ".", "9"] ]; // Valid Sudoku digits const possibleNumbers = ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]; // Function to check validity of a number placement function isValid(number, row, col, board) { // ... (Implementation to check row, column, and subgrid constraints) ... } // Recursive backtracking function to solve Sudoku function solveSudoku(board, emptySpaces, emptySpaceIndex) { // ... (Implementation of recursive backtracking logic) ... } // ... (Rest of the code to find empty spaces and initiate the solving process) ...
重點
回溯提供了一種系統且有效的方法來探索解決方案空間,同時遵守約束。它的遞歸性質使其特別適合約束滿足問題。 提供的程式碼片段演示了使用這種強大技術的數獨求解器的基本框架。
圖片來源: 圖片來自 Freepik 上的 Storyset
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