算法活结点
‘壹’ 阒愯堪锲炴函绠楁硶鍜屽垎鏋濋檺鐣岀畻娉旷殑鍏卞悓镣瑰拰涓嶅悓镣,鎻愰珮绠楁硶鏁堢巼镄勫叧阌鏄浠涔堬纻
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‘贰’ 回溯法的基本思想是什么
回溯法又称试探法。回溯法的基本做法是深度优先搜索，是一种组织得井井有条的、能避免不必要重复搜索的穷举式搜索算法。
回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
当我们遇到某一类问题时，它的问题可以分解，但是又不能得出明确的动态规划或是递归解法，此时可以考虑用回溯法解决此类问题。回溯法的优点在于其程序结构明确，可读性强，易于理解，而且通过对问题的分析可以大大提高运行效率。但是，对于可以得出明显的递推公式迭代求解的问题，还是不要用回溯法，因为它花宏历滑费的时间比较长。
对于用回溯法求解的问题，首先要将问题进行适当的转化，得出状态空间树。这棵树的每条完整路径都代表了一种解的可能。通过深度优先搜索这棵树，枚举每种可能的解的情况；从而得出结果。但是，回溯法中通过构造约束函数，可以大大提升程序效率，因为在深度优先搜索的过程中，不断的将每个解（并不一定是完整的，事实上这也就是构造约束函数的意义所在）与约束函数进行对照从而删除一些不可能的解，这样就不必继续把解的剩余部分列出从而节省部分时间。
回溯法中，首先需要明确下面三个概念：
（一）约束函数：约束函数是根据题意定出的。通过描述合法解的一般特征用于去除不合法的解，从而避免继续搜索出这个不合法解的剩余部分。因此，约束函数是对于任何状态空间树上的节点都有效、等价的。
（二）状态空间树：刚刚已经提到，状态空间树是一个对所有解的图形描述。树上的每个子节点的解都只有一个部分与父节点不同。
（三）扩展节点、活结点、死结点：所谓扩展节点，就是当前正在求出它的子节点的节点，在深度优先搜索中，烂乱只允许有一个扩展节点。活结点就是通过与约束函数的对照，节点本身和其父节点均满足约束函数要求的节点；死结点反之。由此很容易知道死结点是不必求出其子节点的（没有意义）。
利用回溯法解题的具体步骤
首先，要通过读题完成下面三个步骤：
(1)描述解的形式，定义一个解空间，它包含问题的所有解。
(2)构造状态空间树。
(3)构造约束函数（用于杀死节点）。
然后就要通蔽腊过深度优先搜索思想完成回溯，完整过程如下：
(1)设置初始化的方案（给变量赋初值，读入已知数据等）。
(2)变换方式去试探，若全部试完则转(7)。
(3)判断此法是否成功（通过约束函数），不成功则转(2)。
(4)试探成功则前进一步再试探。
(5)正确方案还未找到则转(2)。
(6)已找到一种方案则记录并打印。
(7)退回一步（回溯），若未退到头则转(2)。
(8)已退到头则结束或打印无解
‘叁’ 五大基本算法——回溯法
回溯法是一种选优搜索法（试探法）。
基本思想：将问题P的状态空间E表示成一棵高为n的带全有序树T，把求解问题简化为搜索树T。搜索过程采用 深度优先搜索 。搜索到某一结点时判断该结点是否包含原问题的解，如果包含则继续往下搜索，如果不包含则向祖先回溯。
通俗来说，就是利用一个树结构来表示解空间,然后从树的根开始深度优先遍历该树，到不满足要求的叶子结点时向上回溯继续遍历。
几个结点：
扩展结点：一个正在产生子结点的结点称为扩展结点
活结点：一个自身已生成但未全部生成子结点的结点
死结点：一个所有子结点已全部生成的结点
1、分析问题，定义问题解空间。
2、根据解空间，确定解空间结构，得 搜索树 。
3、从根节点开始深度优先搜索解空间（利用 剪枝 避免无效搜索）。
4、递归搜索，直到找到所要求的的解。
1、子集树
当问题是：从n个元素的集合S中找出满足某种性质的子集时，用子集树。
子集树必然是一个二叉树。常见问题：0/1背包问题、装载问题。
遍历子集树时间复杂度：O（2^n）
2、排列树
当问题是：确定n个元素满足某种排列时，用排列数。常见问题：TSP旅行商问题，N皇后问题。
遍历排列树时间复杂度：O（n!）
通俗地讲，结合Java集合的概念，选择哪种树其实就是看最后所得结果是放入一个List（有序）里，还是放入一个Set（无序）里。
剪枝函数能极大提高搜索效率，遍历解空间树时，对于不满足条件的分支进行剪枝，因为这些分支一定不会在最后所求解中。
常见剪枝函数：
约束函数（对解加入约束条件）、限界函数（对解进行上界或下界的限定）
满足约束函数的解才是可行解。
1、0/1背包问题
2、TSP旅行商问题
3、最优装载问题
4、N-皇后问题
具体问题可网络详细内容。
‘肆’ 什么是分支算法
分支限界算法：
分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索，它的搜索策略是：
1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点；
2 ．在产生的孩子结点中，抛弃那些不可能产生可行解（或最优解）的结点；
3 ．将其余的孩子结点加入活结点表；
4 ．从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点。
如此循环，直到找到问题的可行解（最优解）或活结点表为空。
从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点，根据选择方式的不同，分支定界算法通常可以分为两种形式：
1 ． FIFO(First In First Out) 分支定界算法：按照先进先出原则选择下一个活结点作为扩展结点，即从活结点表中取出结点的顺序与加入结点的顺序相同。
2 ．最小耗费或最大收益分支定界算法：在这种情况下，每个结点都有一个耗费或收益。如果要查找一个具有最小耗费的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最小耗费的活结点；如果要查找一个具有最大收益的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最大收益的活结点。
又称分支定界搜索法。过程系统综合的一类方法。该法是将原始问题分解，产生一组子问题。分支是将一组解分为几组子解，定界是建立这些子组解的目标函数的边界。如果某一子组的解在这些边界之外，就将这一子组舍弃（剪枝）。分支定界法原为运筹学中求解整数规划(或混合整数规划)问题的一种方法。用该法寻求整数最优解的效率很高。将该法原理用于过程系统综合可大大减少需要计算的方案数日。
分支定界法的思想是：首先确定目标值的上下界，边搜索边减掉搜索树的某些支，提高搜索效率。
在竞赛中，我们有时会碰到一些题目，它们既不能通过建立数学模型解决，又没有现成算法可以套用，或者非遍历所有状况才可以得出正确结果。这时，我们就必须采用搜索算法来解决问题。
搜索算法按搜索的方式分有两类，一类是深度优先搜索，一类是广度优先搜索。我们知道，深度搜索编程简单，程序简洁易懂，空间需求也比较低，但是这种方法的时间复杂度往往是指数级的，倘若不加优化，其时间效率简直无法忍受；而广度优先搜索虽然时间复杂度比前者低一些，但其庞大的空间需求量又往往让人望而却步。
所以，对程序进行优化，就成为搜索算法编程中最关键的一环。
本文所要讨论的便是搜索算法中优化程序的一种基本方法枣“剪枝”。
什么是剪枝
相信刚开始接触搜索算法的人，都做过类似迷宫这样的题目吧。我们在“走迷宫”的时候，一般回溯法思路是这样的：
1、这个方向有路可走，我没走过
2、往这个方向前进
3、是死胡同，往回走，回到上一个路口
4、重复第一步，直到找着出口
这样的思路很好理解，编程起来也比较容易。但是当迷宫的规模很大时，回溯法的缺点便暴露无遗：搜索耗时极巨，无法忍受。
我们可不可以在向某个方向前进时，先一步判断出这样走会不会走到死胡同里呢？这样一来，搜索的时间不就可以减少了吗？
答案是：可以的。
剪枝的概念，其实就跟走迷宫避开死胡同差不多。若我们把搜索的过程看成是对一棵树的遍历，那么剪枝顾名思义，就是将树中的一些“死胡同”，不能到达我们需要的解的枝条“剪”掉，以减少搜索的时间。
搜索算法，绝大部分需要用到剪枝。然而，不是所有的枝条都可以剪掉，这就需要通过设计出合理的判断方法，以决定某一分支的取舍。在设计判断方法的时候，需要遵循一定的原则。
剪枝的原则
1、正确性
正如上文所述，枝条不是爱剪就能剪的。如果随便剪枝，把带有最优解的那一分支也剪掉了的话，剪枝也就失去了意义。所以，剪枝的前提是一定要保证不丢失正确的结果。
2、准确性
在保证了正确性的基础上，我们应该根据具体问题具体分析，采用合适的判断手段，使不包含最优解的枝条尽可能多的被剪去，以达到程序“最优化”的目的。可以说，剪枝的准确性，是衡量一个优化算法好坏的标准。
3、高效性 设计优化程序的根本目的，是要减少搜索的次数，使程序运行的时间减少。但为了使搜索次数尽可能的减少，我们又必须花工夫设计出一个准确性较高的优化算法，而当算法的准确性升高，其判断的次数必定增多，从而又导致耗时的增多，这便引出了矛盾。
因此，如何在优化与效率之间寻找一个平衡点，使得程序的时间复杂度尽可能降低，同样是非常重要的。倘若一个剪枝的判断效果非常好，但是它却需要耗费大量的时间来判断、比较，结果整个程序运行起来也跟没有优化过的没什么区别，这样就太得不偿失了。
综上所述，我们可以把剪枝优化的主要原则归结为六个字：正确、准确、高效。
剪枝算法按照其判断思路可大致分成两类：可行性剪枝及最优性剪枝。
对于分支定界算法,上界是已求得的可行解的目标函数值中的最小者,分为初始上界和在探测过程中产生的动态上界.分支定界法在求最优解的迭代过程中, 若某结点估计的下界不小于已知的上界, 则不必从该节点往下继续搜索. 因此若能产生一个较好的上界, 可以消除许多不必要的列举计算.
分支定界算法的实现
在描述分支定界算法步骤之前, 先对算法涉及到的有关术语进行定义如下:
p —— 分支层数;
C*—— 当前最优目标函数值;
P*—— 相应于C*的工件顺序;
P1—— 当前节点(现在需要进行分支的节点)所对应的部分序列.
分支定界算法的实施步骤如下:
步骤1 初始化: 设置p = 0, P 1 = Á (空集) , C* = ∞.设当前节点总是与P 1 相对应. 此时, 当前节点即根节点.
步骤2 计算从当前节点分支得到的各个子节点的下界, 并按下界值由小到大对各子节点排序. 令p ←p + 1.
步骤3 如果当前节点被探测尽, 令p ←p - 1, 转步骤6. 否则, 设当前层(第p 层) 各活动子节点中具有最小下界值的节点为Q , 则在P 1末尾加入Q 对应第p 位置上的工件, 此时的当前节点转为Q , 转步骤4.
步骤4 因为当前节点是同层同父节点具有最小下界值的节点, 如果当前节点下界值大于或等于C* , 则不必再搜索当前节点及其同层同父的活动节点, 这样, 当前节点的上一层节点(父节点)被探测尽, p ←p - 1, 去掉P 1 中的最后一个工件,转步骤6. 否则, 转步骤5.
步骤5 如果p = n, 则得到一个较优顺序.令P* = P 1, C* 是当前节点的下界值, p ←p - 1,去掉P 1 中最后一个工件, 转步骤6; 否则转步骤2.
步骤6 若p ≠ 0, 去掉P 1 中最后一个工件,转步骤3; 否则, 算法停止. C* 是最优的目标函数值, P* 是最优顺序.
分支结构算法的实现(编程基础)
我现在学到了分支结构了。又遇到问题了，不知道你还在不在,可以帮我吗?(可以，没问题.)
1、用Pascal语言表示下列的条件表达式：
（1）：x小于10；
（2）：0<=y<=5;(‘小于等于’不会打)
（3）：x大于5或x为负数；
（4）：ch在“A”和“Z”之间（包括“A”和“Z”）；
（5）：年龄（age)不小于18，国籍(natioality)不是中国“CHINA”,也不是朝鲜“KOREA”的男性公民(sex=`maie`);
（6）：正数，在2～100之间且不能被2，或3，或5整除。
2、试写出下列各项的Pascal语句：
（1）：如果wage大于10000，便减去10%的wage.
（2）：如果Choice的值为1，则读取x的值，并打印x的平方；否则读取y的值，并打印y的平方。