有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么 解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条 的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适 用于解一些组合数相当大的问题

回溯法有“通用的解题法”之称。应用回溯法解问题时，首先应 该明确问题的解空间。一个复杂问题的解决往往由多部分构成，即， 一个大的解决方案可以看作是由若干个小的决策组成。很多时候它们 构成一个决策序列。解决一个问题的所有可能的决策序列构成该问题 的解空间。解空间中满足约束条件的决策序列称为可行解。一般说来， 解任何问题都有一个目标，在约束条件下使目标达优的可行解称为该 问题的最优解

本章主要介绍下列内容(教材第二章) 1.回溯法 2.动态规划法 3.贪婪法 4.分而治之法 5.分支界限法 6.局部搜索法

北京大学：《数据结构与算法》实习实验教程（PPT课件讲稿）算法之二：回溯法

安徽理工大学：《算法设计与分析 Algorithm Design and Analysis》课程教学资源（PPT课件讲稿）第7章 回溯法

一、用计算机求解问题

6.1 树的定义和基本术语 6.2 二叉树 6.3 遍历二叉树和线索二叉树 6.4 树和森林 6.6 赫夫曼树及其应用 6.5 树与等价问题 6.7 回溯法与树的遍历 6.8 树的计数

1.排列问题(归入第10章中的回溯法一并介绍,此处略) 2.组合问题(同上处理) 3.外排序及广义斐波那契(FIBONACCI)数 4.传递闭包及Warshall算法(学生参考《数据结构》部分的 Floyd算法自学) 课时分配:第3节讲授三个学时、上机三个学时

• 穷举法 • 贪心法 • 回溯法

基本算法 枚举法、贪心法 递归、回溯、搜索与分支限界 分治法、动态规划 问题建模 数学建模、软件模型