【回溯】符号三角形问题Python实现

2023-12-25 23:03:31

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问题描述

  • 下图是由 14 14 14个“ + + +”和 14 14 14个“ ? - ?”组成的符号三角形, 2 2 2个同号下面都是” + + +“, 2 2 2个异号下面都是“ ? - ?

1

  • 在一般情况下,符号三角形的第一行有 n n n个符号,符号三角形问题要求对于给定的 n n n,计算有多少个不同的符号三角形,使其所含的“ + + +”和“ ? - ?”的个数相同

回溯法

  • 对于符号三角形问题,用 n n n元组 x [ 1 : n ] x[1 : n] x[1:n]表示符号三角形的第一行的 n n n个符号,由于 x [ i ] x[i] x[i]是二值的,所以在用回溯法解符号三角形问题时,可以用一棵完全二叉树来表示其解空间
  • 在符号三角形的第一行的前 i i i个符号 x [ 1 : i ] x[1 : i] x[1:i]确定后,就确定了一个由 i ( i + 1 ) / 2 i (i + 1) / 2 i(i+1)/2个符号组成的符号三角形,下一步确定 x [ i + 1 ] x[i + 1] x[i+1]的值后,只要在前面已确定的符号三角形的右边加一条边,就可以扩展为 x [ 1 : i + 1 ] x[1 : i + 1] x[1:i+1]相应的符号三角形
  • 最终由 x [ 1 : n ] x[1 : n] x[1:n]所确定的符号三角形中包含的“ + + +”个数与“ ? - ?”个数同为 n ( n + 1 ) / 4 n (n + 1) / 4 n(n+1)/4,因此在回溯搜索过程中,可用当前符号三角形所包含的“ + + +”个数与” ? - ?“个数均不超过 n ( n + 1 ) / 4 n (n + 1) / 4 n(n+1)/4作为可行性约束,用于剪去不满足约束的子树
  • i = n i = n i=n时,算法搜索至叶节点,得到一个新的“ + + +”个数与“ ? - ?”个数相同的符号三角形,当前已找到符号三角形数 s u m sum sum 1 1 1
  • i < n i < n i<n时,当前扩展结点 Z Z Z是解空间中的内部结点,对当前扩展结点 Z Z Z的每个儿子结点,计算其相应的符号三角形中“ + + +”个数与“ ? - ?”个数,并以深度优先的方式递归地对可行子树进行搜索,或剪去不可行子树
  • 对于给定的 n n n,当 n ( n + 1 ) / 2 n (n + 1) / 2 n(n+1)/2为奇数时,显然不存在所包含的“ + + +”个数与“ ? - ?”个数相同的符号三角形,此时可以通过简单的判断加以处理

时间复杂性

  • 更新符号三角形矩阵需要 O ( n ) O(n) O(n)时间,在最坏情况下,有 O ( 2 n ) O(2^{n}) O(2n)个结点需要更新符号三角形矩阵
  • 所以解符号三角形问题的回溯算法所需的计算时间为 O ( n 2 n ) O(n 2^{n}) O(n2n)

Python实现

def symbol_triangle(n):
    if (n * (n + 1) // 2) % 2:
        return 0

    half = n * (n + 1) // 4

    count = 0  # 记录符合条件的符号三角形数量

    # 初始化符号三角形矩阵
    path = [[''] * n for _ in range(n)]

    def backtrack(row, col, path, plus_count, minus_count):
        nonlocal count

        # 边界条件: 当列数等于 n 时, 表示已经生成了符号三角形的一种排列
        if col == n:
            if plus_count == minus_count:
                count += 1

                print(path)

            return

        # 尝试当前位置为 +
        path[row][col] = '+'
        plus_count += 1

        # 更新符号三角形矩阵
        cur_col = col
        for i in range(1, cur_col + 1):
            if path[i - 1][cur_col - 1] == path[i - 1][cur_col]:
                path[i][cur_col - 1] = '+'
                plus_count += 1
            else:
                path[i][cur_col - 1] = '-'
                minus_count += 1

            cur_col -= 1

        # 检查是否满足条件, 继续生成下一行的符号
        if plus_count <= half and minus_count <= half:
            backtrack(row, col + 1, path, plus_count, minus_count)

        # 恢复回溯之前状态
        cur_col = col
        for i in range(cur_col + 1):
            if path[i][cur_col] == '+':
                path[i][cur_col] = ''
                plus_count -= 1
            else:
                path[i][cur_col] = ''
                minus_count -= 1

            cur_col -= 1

        # 尝试当前位置为 -
        path[row][col] = '-'
        minus_count += 1

        # 更新符号三角形矩阵
        cur_col = col
        for i in range(1, cur_col + 1):
            if path[i - 1][cur_col - 1] == path[i - 1][cur_col]:
                path[i][cur_col - 1] = '+'
                plus_count += 1
            else:
                path[i][cur_col - 1] = '-'
                minus_count += 1

            cur_col -= 1

        # 检查是否满足条件, 继续生成下一行的符号
        if plus_count <= half and minus_count <= half:
            backtrack(row, col + 1, path, plus_count, minus_count)

    backtrack(0, 0, path, 0, 0)

    return count


n = 4

print('满足条件的符号三角形如下:')

count = symbol_triangle(n)

print(f'符号三角形数量: {count}')
满足条件的符号三角形如下:
[['+', '+', '-', '+'], ['+', '-', '-', ''], ['-', '+', '', ''], ['-', '', '', '']]
[['+', '+', '-', '-'], ['+', '-', '+', ''], ['-', '-', '', ''], ['+', '', '', '']]
[['+', '-', '+', '+'], ['-', '-', '+', ''], ['+', '-', '', ''], ['-', '', '', '']]
[['+', '-', '+', '-'], ['-', '-', '-', ''], ['+', '+', '', ''], ['+', '', '', '']]
[['-', '+', '-', '+'], ['-', '-', '-', ''], ['+', '+', '', ''], ['+', '', '', '']]
[['-', '-', '+', '+'], ['+', '-', '+', ''], ['-', '-', '', ''], ['+', '', '', '']]
符号三角形数量: 6

文章来源:https://blog.csdn.net/from__2023_11_28/article/details/135209828
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