搜索的剪枝技巧之三个原则
上一篇中说到的剪枝的三个原则不是很详细,这篇在重新说一下。
原则一:正确性
我们知道,剪枝方法之所以能够优化程序的执行效率,正如上一篇说的,它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”。然而,倘若在剪枝时将有正确的答案的情况去掉了,那么我们做的优化也都是白费力气,可能还保龄!所以,我们在剪枝的时候一定要确保答案的正确性,如果答案是错的,还不如不剪枝。
原则二:准确性
如果答案正确了,那么,接下来就要考虑准确性了,我们要尽可能多地排除错误的答案(枝条),但是,要确保正确性!!!如果我们的剪枝准确性高,能准确地排除错误的方向,才能让剪枝达到尽量好的效果。
原则三:高效性
一般来说,涉及好剪枝判断方法后之后,我们对搜索树的每个枝条都要执行一次判断操作。然而,由于是利用解出的判断条件进行判断,所以,必然有很多错误解没有被舍去,在这样的情况下进行剪枝,结果往往会适得其反。所以,为了尽量减少剪枝判断的副作用,我们除了要下功夫改善判断的准确性外,经常还需要提高判断操作本身的时间复杂度。
然而这就带来了一个矛盾:我们为了加强优化的效果,就必须提高剪枝判断本身的准确性,因此,常常不得不提高判断操作的复杂度,也就同时降低了剪枝判断的时间效率;但是,如果剪枝判断的时间消耗过多,就有可能降低、甚至完全抵消提高判断准确性所带来的优化效果,这恐怕会得不偿失。很多情况下,能否较好地解决这个矛盾,成为了搜索优化算法的关键。
所以,我们在做剪枝优化的时候一定要注意:正确、准确、高效
做道题目:
LOJ #10018. 「一本通 1.3 例 1」数的划分
一本通题库 1440
洛谷 P1025 [NOIP2001 提高组] 数的划分
题面:
题目描述
将整数 n n n 分成 k k k 份,且每份不能为空,任意两个方案不相同(不考虑顺序)。
例如: n = 7 n=7 n=7, k = 3 k=3 k=3,下面三种分法被认为是相同的。
1
,
1
,
5
1,1,5
1,1,5;
1
,
5
,
1
1,5,1
1,5,1;
5
,
1
,
1
5,1,1
5,1,1.
问有多少种不同的分法。
输入格式
n , k n,k n,k ( 6 < n ≤ 200 6<n \le 200 6<n≤200, 2 ≤ k ≤ 6 2 \le k \le 6 2≤k≤6)
输出格式
1 1 1 个整数,即不同的分法。
样例 #1
样例输入 #1
7 3
样例输出 #1
4
提示
四种分法为:
1
,
1
,
5
1,1,5
1,1,5;
1
,
2
,
4
1,2,4
1,2,4;
1
,
3
,
3
1,3,3
1,3,3;
2
,
2
,
3
2,2,3
2,2,3.
【题目来源】
NOIP 2001 提高组第二题
题目解法:
为了确保出现过的方案不重复,可以规定在后面的分组中的数必须要大于前面分组中的数, n o w now now 代表上一个出现过的数,初值为 1 1 1,只要让下一个数从 n o w now now 开始循环,便可达成上述方案。
p a r t part part 代表还需多少次递归,即要分成几份,初值为 k k k,递归 k k k 次,即分为 k k k 份后便可退出循环。
n u m num num 代表到此次还剩多大的数可以分,初值定为 n n n。
同时循环最大只能进行到 t s \large\frac{t}{s} st,避免出现因前面的数过大而导致后面的数无法取的情况,其实这就是剪枝的方法。
下面就放代码了:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,k;
int dfs(int num,int part,int now)//剩余待分的数,分的个数,要选出的数
{
if(part==1) return 1;
int cnt=0;
for (int i=now;i<=num/part;i++) cnt+=dfs(num-i,part-1,i);
return cnt;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&k);
printf("%d",dfs(n,k,1));
return 0;
}
题外话:人类的本质是什么啊qwq
while True: print(input())