回溯演算法的視頻

A. 回溯演算法的基本思想及其在軟體開發中的應用

回溯演算法其實就是簡單的枚舉，只不過是加了一點技巧。回溯演算法一般是已經完成的都是合法的，後續的操作不需要考慮先前已經完成的。短時間內通過文字也說不太明白，建議從一些題目去體會，八皇後、全排列。並綜合遞歸去理解這樣的話應該會有比較深刻的理解。
至於在軟體開發中的應用，演算法思想可以用在任何方面，最近甚至比較流行，將一些演算法用到硬體中，演算法提供的是一種思想，認真體會就會發現它會應用在任何方面。
希望能幫助到你。

B. pascal編程回溯演算法

program e;
var
n,t:longint;
a:array[1..8] of integer;
flag:array[1..8] of boolean;
procere search(depth:integer); {depth變數表示正在搜索第幾個元素}
var
i:integer;
begin
if(depth>n) then {depth>n表明已經搜索到了第n個數，那麼輸出結果}
begin
for i:=1 to n do write(a［i］:4);
writeln;
inc(t);
exit; {此種結果輸出後，退出該層搜索}
end;
for i:=1 to n do {枚舉下一個出現的元素}
if flag［i］=false then {判斷是否已經出現過}
begin
a[depth]:=i; {沒有出現，則把第depth個數設為i}
flag［i］:=true; {給這個標志變數給出出現的標志}
search(depth+1); {遞歸搜索下一個元素}
flag［i］:=false; {回溯，此時恢復這個標志變數為沒出現的標志}
end;
end;
begin
writeln('input N:');
read(n);
t:=0;
fillchar(flag,sizeof(flag),false); {賦初值，設定全部沒有出現過}
search(1);
writeln('Total=',t);
end.
下面一題只要略作修改就行了，自己編吧……………^_^

C. 24點問題，回溯演算法

回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。用回溯演算法解決問題的一般步驟為： 1、定義一個解空間，它包含問題的解。 2、利用適於搜索的方法組織解空間。 3、利用深度優先法搜索解空間。 4、利用限界函數避免移動到不可能產生解的子空間。 問題的解空間通常是在搜索問題的解的過程中動態產生的，這是回溯演算法的一個重要特性。1.跳棋問題：33個方格頂點擺放著32枚棋子，僅中央的頂點空著未擺放棋子。下棋的規則是任一棋子可以沿水平或成垂直方向跳過與其相鄰的棋子，進入空著的頂點並吃掉被跳過的棋子。試設計一個演算法找出一種下棋方法，使得最終棋盤上只剩下一個棋子在棋盤中央。演算法實現提示利用回溯演算法，每次找到一個可以走的棋子走動，並吃掉。若走到無子可走還是剩餘多顆，則回溯，走下一顆可以走動的棋子。當吃掉31顆時說明只剩一顆，程序結束。2.中國象棋馬行線問題：中國象棋半張棋盤如圖1(a)所示。馬自左下角往右上角跳。今規定只許往右跳，不許往左跳。比如圖4（a）中所示為一種跳行路線，並將所經路線列印出來。列印格式為：0，0->2,1->3,3->1,4->3,5->2,7->4,8…演算法分析：如圖1(b),馬最多有四個方向，若原來的橫坐標為j、縱坐標為i,則四個方向的移動可表示為：1: （i,j）→（i+2,j+1）； (i<3,j<8) 2: （i,j）→（i+1,j+2）； (i<4,j<7)3: （i,j）→（i-1,j+2）； (i>0,j<7) 4: （i,j）→（i-2,j+1）； (i>1,j<8)搜索策略：S1:Ａ[１]:=(0,0);S2:從Ａ[1]出發，按移動規則依次選定某個方向，如果達到的是（4,8）則轉向S3,否則繼續搜索下一個到達的頂點；S3:列印路徑。演算法設計：procere try(i:integer); var j:integer;beginfor j:=1 to 4 do if 新坐標滿足條件 thenbegin記錄新坐標;if 到達目的地 then print else try(i+1); 退回到上一個坐標，即回溯;end;end;

D. 回溯演算法的來源

回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。
用回溯演算法解決問題的一般步驟：
1 針對所給問題，定義問題的解空間，它至少包含問題的一個（最優）解。
2 確定易於搜索的解空間結構,使得能用回溯法方便地搜索整個解空間 。
3 以深度優先的方式搜索解空間，並且在搜索過程中用剪枝函數避免無效搜索。
問題的解空間通常是在搜索問題解的過程中動態產生的，這是回溯演算法的一個重要特性。
確定了解空間的組織結構後，回溯法就從開始結點（根結點）出發，以深度優先的方式搜索整個解空間。這個開始結點就成為一個活結點，同時也成為當前的擴展結點。在當前的擴展結點處，搜索向縱深方向移至一個新結點。這個新結點就成為一個新的活結點，並成為當前擴展結點。如果在當前的擴展結點處不能再向縱深方向移動，則當前擴展結點就成為死結點。此時，應往回移動（回溯）至最近的一個活結點處，並使這個活結點成為當前的擴展結點。回溯法即以這種工作方式遞歸地在解空間中搜索，直至找到所要求的解或解空間中已沒有活結點時為止。

E. Free Pascal 中的回溯演算法，具體講一下

1 回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。用回溯演算法解決問題的一般步驟為： 一、定義一個解空間，它包含問題的解。 二、利用適於搜索的方法組織解空間。 三、利用深度優先法搜索解空間。 四、利用限界函數避免移動到不可能產生解的子空間。 問題的解空間通常是在搜索問題的解的過程中動態產生的，這是回溯演算法的一個重要特性。 回溯法是一個既帶有系統性又帶有跳躍性的的搜索演算法。它在包含問題的所有解的解空間樹中，按照深度優先的策略，從根結點出發搜索解空間樹。演算法搜索至解空間樹的任一結點時，總是先判斷該結點是否肯定不包含問題的解。如果肯定不包含，則跳過對以該結點為根的子樹的系統搜索，逐層向其祖先結點回溯。否則，進入該子樹，繼續按深度優先的策略進行搜索。回溯法在用來求問題的所有解時，要回溯到根，且根結點的所有子樹都已被搜索遍才結束。而回溯法在用來求問題的任一解時，只要搜索到問題的一個解就可以結束。這種以深度優先的方式系統地搜索問題的解的演算法稱為回溯法，它適用於解一些組合數較大的問題.遞歸回溯：由於回溯法是對解空間的深度優先搜索，因此在一般情況下可用遞歸函數來實現回溯法如下：procere try(i:integer);varbeginif i>n then 輸出結果else for j:=下界 to 上界 dobeginx:=h[j];if 可行{滿足限界函數和約束條件} then begin 置值；try(i+1); end;end;end; 說明：i是遞歸深度； n是深度控制，即解空間樹的的高度；可行性判斷有兩方面的內容：不滿約束條件則剪去相應子樹；若限界函數越界，也剪去相應子樹；兩者均滿足則進入下一層；搜索：全面訪問所有可能的情況，分為兩種：不考慮給定問題的特有性質，按事先頂好的順序，依次運用規則，即盲目搜索的方法；另一種則考慮問題給定的特有性質，選用合適的規則，提高搜索的效率，即啟發式的搜索。回溯即是較簡單、較常用的搜索策略。基本思路：若已有滿足約束條件的部分解，不妨設為（x1,x2,x3,……xi），I<n,則添加x(i+1)屬於s(i+2)，檢查(x1,x2,……,xi,x(i+1))是否滿足條件，滿足了就繼續添加x(i+2)、s(i+2)，若所有的x(i+1)屬於s(i+1)都不能得到部分解，就去掉xi，回溯到(xi,x2,……x(i-1))，添加那些未考察過的x1屬於s1，看其是否滿足約束條件，為此反復進行，直至得到解或證明無解。

F. 回溯演算法的基本思想

回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。八皇後問題就是回溯演算法的典型，第一步按照順序放一個皇後，然後第二步符合要求放第2個皇後，如果沒有位置符合要求，那麼就要改變第一個皇後的位置，重新放第2個皇後的位置，直到找到符合條件的位置就可以了。回溯在迷宮搜索中使用很常見，就是這條路走不通，然後返回前一個路口，繼續下一條路。回溯演算法說白了就是窮舉法。不過回溯演算法使用剪枝函數，剪去一些不可能到達 最終狀態（即答案狀態）的節點，從而減少狀態空間樹節點的生成。回溯法是一個既帶有系統性又帶有跳躍性的的搜索演算法。它在包含問題的所有解的解空間樹中，按照深度優先的策略，從根結點出發搜索解空間樹。演算法搜索至解空間樹的任一結點時，總是先判斷該結點是否肯定不包含問題的解。如果肯定不包含，則跳過對以該結點為根的子樹的系統搜索，逐層向其祖先結點回溯。否則，進入該子樹，繼續按深度優先的策略進行搜索。回溯法在用來求問題的所有解時，要回溯到根，且根結點的所有子樹都已被搜索遍才結束。而回溯法在用來求問題的任一解時，只要搜索到問題的一個解就可以結束。這種以深度優先的方式系統地搜索問題的解的演算法稱為回溯法，它適用於解一些組合數較大的問題。

G. 回溯演算法的介紹

回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。用回溯演算法解決問題的一般步驟為：1、定義一個解空間，它包含問題的解。2、利用適於搜索的方法組織解空間。3、利用深度優先法搜索解空間。4、利用限界函數避免移動到不可能產生解的子空間。問題的解空間通常是在搜索問題的解的過程中動態產生的，這是回溯演算法的一個重要特性。

H. 什麼是回溯演算法

回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。用回溯演算法解決問題的一般步驟為： 1、定義一個解空間，它包含問題的解。 2、利用適於搜索的方法組織解空間。 3、利用深度優先法搜索解空間。 4、利用限界函數避免移動到不可能產生解的子空間。 問題的解空間通常是在搜索問題的解的過程中動態產生的，這是回溯演算法的一個重要特性。 1.跳棋問題： 33個方格頂點擺放著32枚棋子，僅中央的頂點空著未擺放棋子。下棋的規則是任一棋子可以沿水平或成垂直方向跳過與其相鄰的棋子，進入空著的頂點並吃掉被跳過的棋子。試設計一個演算法找出一種下棋方法，使得最終棋盤上只剩下一個棋子在棋盤中央。 演算法實現提示 利用回溯演算法，每次找到一個可以走的棋子走動，並吃掉。若走到無子可走還是剩餘多顆，則回溯，走下一顆可以走動的棋子。當吃掉31顆時說明只剩一顆，程序結束。 2.中國象棋馬行線問題： 中國象棋半張棋盤如圖1(a)所示。馬自左下角往右上角跳。今規定只許往右跳，不許往左跳。比如 圖4（a）中所示為一種跳行路線，並將所經路線列印出來。列印格式為： 0，0->2,1->3,3->1,4->3,5->2,7->4,8… 演算法分析： 如圖1(b),馬最多有四個方向，若原來的橫坐標為j、縱坐標為i,則四個方向的移動可表示為： 1: （i,j）→（i+2,j+1）； (i<3,j<8) 2: （i,j）→（i+1,j+2）； (i<4,j<7) 3: （i,j）→（i-1,j+2）； (i>0,j<7) 4: （i,j）→（i-2,j+1）； (i>1,j<8) 搜索策略： S1:Ａ[１]:=(0,0); S2:從Ａ[1]出發，按移動規則依次選定某個方向，如果達到的是（4,8）則轉向S3,否則繼續搜索下 一個到達的頂點； S3:列印路徑。 演算法設計： procere try(i:integer); {搜索} var j:integer; begin for j:=1 to 4 do {試遍4個方向} if 新坐標滿足條件 then begin 記錄新坐標; if 到達目的地 then print {統計方案，輸出結果} else try(i+1); {試探下一步} 退回到上一個坐標，即回溯; end; end;

I. 請問什麼是回溯演算法

回溯（backtracking）是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯，首先需要為問題定義一個解空間（solution space），這個空間必須至少包含問題的一個解（可能是最優的）。
下一步是組織解空間以便它能被容易地搜索。典型的組織方法是圖(迷宮問題)或樹(N皇後問題)。
一旦定義了解空間的組織方法，這個空間即可按深度優先的方法從開始節點進行搜索。

回溯方法的步驟如下：
1) 定義一個解空間，它包含問題的解。
2) 用適於搜索的方式組織該空間。
3) 用深度優先法搜索該空間，利用限界函數避免移動到不可能產生解的子空間。
回溯演算法的一個有趣的特性是在搜索執行的同時產生解空間。在搜索期間的任何時刻，僅保留從開始節點到當前節點的路徑。因此，回溯演算法的空間需求為O（從開始節點起最長路徑的長度）。這個特性非常重要，因為解空間的大小通常是最長路徑長度的指數或階乘。所以如果要存儲全部解空間的話，再多的空間也不夠用。

J. 誰能解釋一下回溯演算法

回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。
初識回溯演算法是在解決8皇後問題時候，第一步按照順序放一個皇後，然後第二步符合要求放第2個皇後，如果沒有符合位置符合要求，那麼就要改變第一個皇後的位置，重新放第2個皇後的位置，直到找到符合條件的位置就可以了
回溯在迷宮搜索中使用很常見，就是這條路走不通，然後返回前一個路口，繼續下一條路。