Cấu trúc dữ liệu và giải thuật – Lê Minh Hoàng

  1. LLÊÊ MMIINNHH HOÀHOÀNNGG
    BÀI GIẢNG CHUYÊN ĐỀ : GIẢI THUẬT VÀ LẬP TRÌNH Bài giảng chuyên đề Đại học Sư phạm TP. Hà Nội, 1999 – 2002
  2. Try not to become a man of success but rather to become a man of value. Albert Einstein
  3. i
    MỤC LỤC
    PHẦN 1. BÀI TOÁN LIỆT KÊ ………………………………………………………………. 1 § 1. NHẮC LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC ĐẠI SỐ TỔ HỢP ………………………………………………………. 2 1.1. CHỈNH HỢP LẶP ……………………………………………………………………………………………………………………… 2 1.2. CHỈNH HỢP KHÔNG LẶP ………………………………………………………………………………………………………… 2 1.3. HOÁN VỊ …………………………………………………………………………………………………………………………………. 2 1.4. TỔ HỢP ……………………………………………………………………………………………………………………………………. 3 § 2. PHƯƠNG PHÁP SINH ( GENERATION ) ………………………………………………………………………… 4 2.1. SINH CÁC DÃY NHỊ PHÂN ĐỘ DÀI N. …………………………………………………………………………………….. 5 2.2. LIỆT KÊ CÁC TẬP CON K PHẦN TỬ ……………………………………………………………………………………….. 6 2.3. LIỆT KÊ CÁC HOÁN VỊ …………………………………………………………………………………………………………… 8 § 3. THUẬT TOÁN QUAY LUI ……………………………………………………………………………………………. 12 3.1. LIỆT KÊ CÁC DÃY NHỊ PHÂN ĐỘ DÀI N. ……………………………………………………………………………… 12 3.2. LIỆT KÊ CÁC TẬP CON K PHẦN TỬ ……………………………………………………………………………………… 13 3.3. LIỆT KÊ CÁC CHỈNH HỢP KHÔNG LẶP CHẬP K ………………………………………………………………….. 15 3.4. BÀI TOÁN PHÂN TÍCH SỐ …………………………………………………………………………………………………….. 16 3.5. BÀI TOÁN XẾP HẬU ……………………………………………………………………………………………………………… 18 § 4. KỸ THUẬT NHÁNH CẬN …………………………………………………………………………………………….. 24 4.1. BÀI TOÁN TỐI ƯU …………………………………………………………………………………………………………………. 24 4.2. SỰ BÙNG NỔ TỔ HỢP ……………………………………………………………………………………………………………. 24 4.3. MÔ HÌNH KỸ THUẬT NHÁNH CẬN ………………………………………………………………………………………. 24 4.4. BÀI TOÁN NGƯỜI DU LỊCH ………………………………………………………………………………………………….. 25 4.5. DÃY ABC ………………………………………………………………………………………………………………………………. 27 PHẦN 2. CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀ GIẢI THUẬT ………………………………. 33 § 1. CÁC BƯỚC CƠ BẢN KHI TIẾN HÀNH GIẢI CÁC BÀI TOÁN TIN HỌC ……………………. 34 1.1. XÁC ĐỊNH BÀI TOÁN ……………………………………………………………………………………………………………. 34 1.2. TÌM CẤU TRÚC DỮ LIỆU BIỂU DIỄN BÀI TOÁN ………………………………………………………………….. 34 1.3. TÌM THUẬT TOÁN ………………………………………………………………………………………………………………… 35 1.4. LẬP TRÌNH ……………………………………………………………………………………………………………………………. 37 1.5. KIỂM THỬ ……………………………………………………………………………………………………………………………… 37 1.6. TỐI ƯU CHƯƠNG TRÌNH ………………………………………………………………………………………………………. 38 § 2. PHÂN TÍCH THỜI GIAN THỰC HIỆN GIẢI THUẬT ………………………………………………….. 40 2.1. GIỚI THIỆU ……………………………………………………………………………………………………………………………. 40 2.2. CÁC KÝ PHÁP ĐỂ ĐÁNH GIÁ ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN ……………………………………………………. 40 2.3. XÁC ĐỊNH ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN CỦA GIẢI THUẬT …………………………………………………… 42 2.4. ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN VỚI TÌNH TRẠNG DỮ LIỆU VÀO ………………………………………………. 45 2.5. CHI PHÍ THỰC HIỆN THUẬT TOÁN ………………………………………………………………………………………. 46
  4. ii
    §3. ĐỆ QUY

    VÀ GIẢI THUẬT ĐỆ QUY …………………………………………………………………………….. 50
    3.1. KHÁI NIỆM VỀ ĐỆ QUY…………………………………………………………………………………………………………50
    3.2. GIẢI THUẬT ĐỆ QUY……………………………………………………………………………………………………………..50
    3.3. VÍ DỤ VỀ GIẢI THUẬT ĐỆ QUY …………………………………………………………………………………………….51
    3.4. HIỆU LỰC CỦA ĐỆ QUY ………………………………………………………………………………………………………..55
    §4. CẤU TRÚC DỮ LIỆU BIỂU DIỄN DANH SÁCH………………………………………………………….. 58
    4.1. KHÁI NIỆM DANH SÁCH ……………………………………………………………………………………………………….58
    4.2. BIỂU DIỄN DANH SÁCH TRONG MÁY TÍNH …………………………………………………………………………58
    §5. NGĂN XẾP VÀ HÀNG ĐỢI………………………………………………………………………………………….. 64
    5.1. NGĂN XẾP (STACK)……………………………………………………………………………………………………………….64
    5.2. HÀNG ĐỢI (QUEUE)……………………………………………………………………………………………………………….66
    §6. CÂY (TREE)…………………………………………………………………………………………………………………. 70
    6.1. ĐỊNH NGHĨA…………………………………………………………………………………………………………………………..70
    6.2. CÂY NHỊ PHÂN (BINARY TREE) ……………………………………………………………………………………………71
    6.3. BIỂU DIỄN CÂY NHỊ PHÂN ……………………………………………………………………………………………………73
    6.4. PHÉP DUYỆT CÂY NHỊ PHÂN………………………………………………………………………………………………..74
    6.5. CÂY K_PHÂN …………………………………………………………………………………………………………………………76
    6.6. CÂY TỔNG QUÁT…………………………………………………………………………………………………………………..77
    §7. KÝ PHÁP TIỀN TỐ, TRUNG TỐ VÀ HẬU TỐ …………………………………………………………….. 79
    7.1. BIỂU THỨC DƯỚI DẠNG CÂY NHỊ PHÂN ……………………………………………………………………………..79
    7.2. CÁC KÝ PHÁP CHO CÙNG MỘT BIỂU THỨC…………………………………………………………………………79
    7.3. CÁCH TÍNH GIÁ TRỊ BIỂU THỨC…………………………………………………………………………………………..79
    7.4. CHUYỂN TỪ DẠNG TRUNG TỐ SANG DẠNG HẬU TỐ………………………………………………………….83
    7.5. XÂY DỰNG CÂY NHỊ PHÂN BIỂU DIỄN BIỂU THỨC…………………………………………………………….86
    §8. SẮP XẾP (SORTING) …………………………………………………………………………………………………… 87
    8.1. BÀI TOÁN SẮP XẾP………………………………………………………………………………………………………………..87
    8.2. THUẬT TOÁN SẮP XẾP KIỂU CHỌN (SELECTIONSORT)………………………………………………………89
    8.3. THUẬT TOÁN SẮP XẾP NỔI BỌT (BUBBLESORT)…………………………………………………………………90
    8.4. THUẬT TOÁN SẮP XẾP KIỂU CHÈN………………………………………………………………………………………90
    8.5. SHELLSORT……………………………………………………………………………………………………………………………92
    8.6. THUẬT TOÁN SẮP XẾP KIỂU PHÂN ĐOẠN (QUICKSORT)……………………………………………………93
    8.7. THUẬT TOÁN SẮP XẾP KIỂU VUN ĐỐNG (HEAPSORT) ……………………………………………………….99
    8.8. SẮP XẾP BẰNG PHÉP ĐẾM PHÂN PHỐI (DISTRIBUTION COUNTING)………………………………..102
    8.9. TÍNH ỔN ĐỊNH CỦA THUẬT TOÁN SẮP XẾP (STABILITY) …………………………………………………103
    8.10. THUẬT TOÁN SẮP XẾP BẰNG CƠ SỐ (RADIX SORT)………………………………………………………..104
    8.11. THUẬT TOÁN SẮP XẾP TRỘN (MERGESORT)……………………………………………………………………109
    8.12. CÀI ĐẶT ……………………………………………………………………………………………………………………………..112
    8.13. ĐÁNH GIÁ, NHẬN XÉT……………………………………………………………………………………………………….119
    §9. TÌM KIẾM (SEARCHING) …………………………………………………………………………………………. 124
    9.1. BÀI TOÁN TÌM KIẾM……………………………………………………………………………………………………………124
    9.2. TÌM KIẾM TUẦN TỰ (SEQUENTIAL SEARCH) …………………………………………………………………….124
    9.3. TÌM KIẾM NHỊ PHÂN (BINARY SEARCH)…………………………………………………………………………….124
    9.4. CÂY NHỊ PHÂN TÌM KIẾM (BINARY SEARCH TREE – BST)…………………………………………………125

  5. iii
    9.5. PHÉP BĂM ( HASH ) ………………………………………………………………………………………………………………. 130 9.6. KHÓA SỐ VỚI BÀI TOÁN TÌM KIẾM …………………………………………………………………………………… 130 9.7. CÂY TÌM KIẾM SỐ HỌC ( DIGITAL SEARCH TREE – DST ) …………………………………………………… 131 9.8. CÂY TÌM KIẾM CƠ SỐ ( RADIX SEARCH TREE – RST ) ………………………………………………………… 134 9.9. NHỮNG NHẬN XÉT CUỐI CÙNG ………………………………………………………………………………………… 139 PHẦN 3. QUY HOẠCH ĐỘNG ………………………………………………………….. 141 § 1. CÔNG THỨC TRUY HỒI ……………………………………………………………………………………………. 142 1.1. VÍ DỤ …………………………………………………………………………………………………………………………………… 142 1.2. CẢI TIẾN THỨ NHẤT …………………………………………………………………………………………………………… 143 1.3. CẢI TIẾN THỨ HAI. ……………………………………………………………………………………………………………… 144 1.4. CÀI ĐẶT ĐỆ QUY ………………………………………………………………………………………………………………… 145 § 2. PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG ……………………………………………………………………….. 147 2.1. BÀI TOÁN QUY HOẠCH ……………………………………………………………………………………………………… 147 2.2. PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG …………………………………………………………………………………… 147 § 3. MỘT SỐ BÀI TOÁN QUY HOẠCH ĐỘNG …………………………………………………………………. 151 3.1. DÃY CON ĐƠN ĐIỆU TĂNG DÀI NHẤT ………………………………………………………………………………. 151 3.2. BÀI TOÁN CÁI TÚI ………………………………………………………………………………………………………………. 156 3.3. BIẾN ĐỔI XÂU …………………………………………………………………………………………………………………….. 158 3.4. DÃY CON CÓ TỔNG CHIA HẾT CHO K. ………………………………………………………………………………. 162 3.5. PHÉP NHÂN TỔ HỢP DÃY MA TRẬN ………………………………………………………………………………….. 166 3.6. BÀI TẬP LUYỆN TẬP …………………………………………………………………………………………………………… 170 PHẦN 4. CÁC THUẬT TOÁN TRÊN ĐỒ THỊ …………………………………… 175 § 1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN …………………………………………………………………………………………. 176 1.1. ĐỊNH NGHĨA ĐỒ THỊ ( GRAPH ) ……………………………………………………………………………………………. 176 1.2. CÁC KHÁI NIỆM ………………………………………………………………………………………………………………….. 177 § 2. BIỂU DIỄN ĐỒ THỊ TRÊN MÁY TÍNH ………………………………………………………………………. 179 2.1. MA TRẬN KỀ ( ADJACENCY MATRIX ) ………………………………………………………………………………… 179 2.2. DANH SÁCH CẠNH ( EDGE LIST ) ………………………………………………………………………………………… 180 2.3. DANH SÁCH KỀ ( ADJACENCY LIST ) ………………………………………………………………………………….. 181 2.4. NHẬN XÉT …………………………………………………………………………………………………………………………… 182 § 3. CÁC THUẬT TOÁN TÌM KIẾM TRÊN ĐỒ THỊ …………………………………………………………. 184 3.1. BÀI TOÁN ……………………………………………………………………………………………………………………………. 184 3.2. THUẬT TOÁN TÌM KIẾM THEO CHIỀU SÂU ( DEPTH FIRST SEARCH ) ……………………………….. 185 3.3. THUẬT TOÁN TÌM KIẾM THEO CHIỀU RỘNG ( BREADTH FIRST SEARCH ) ………………………. 187 3.4. ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN CỦA BFS VÀ DFS …………………………………………………………………….. 190 § 4. TÍNH LIÊN THÔNG CỦA ĐỒ THỊ ……………………………………………………………………………… 191 4.1. ĐỊNH NGHĨA ……………………………………………………………………………………………………………………….. 191 4.2. TÍNH LIÊN THÔNG TRONG ĐỒ THỊ VÔ HƯỚNG ………………………………………………………………… 192
  6. iv
    4.3. ĐỒ THỊ ĐẦY ĐỦ VÀ THUẬT TOÁN WARSHALL ………………………………………………………………… 192 4.4. CÁC THÀNH PHẦN LIÊN THÔNG MẠNH ……………………………………………………………………………. 195 § 5. VÀI ỨNG DỤNG CỦA DFS và BFS …………………………………………………………………………….. 206 5.1. XÂY DỰNG CÂY KHUNG CỦA ĐỒ THỊ ……………………………………………………………………………….. 206 5.2. TẬP CÁC CHU TRÌNH CƠ SỞ CỦA ĐỒ THỊ ………………………………………………………………………….. 209 5.3. BÀI TOÁN ĐỊNH CHIỀU ĐỒ THỊ ………………………………………………………………………………………….. 209 5.4. LIỆT KÊ CÁC KHỚP VÀ CẦU CỦA ĐỒ THỊ ………………………………………………………………………….. 213 § 6. CHU TRÌNH EULER, ĐƯỜNG ĐI EULER, ĐỒ THỊ EULER. …………………………………….. 216 6.1. BÀI TOÁN 7 CÁI CẦU ………………………………………………………………………………………………………….. 216 6.2. ĐỊNH NGHĨA ………………………………………………………………………………………………………………………… 216 6.3. ĐỊNH LÝ ………………………………………………………………………………………………………………………………. 216 6.4. THUẬT TOÁN FLEURY TÌM CHU TRÌNH EULER. ……………………………………………………………….. 217 6.5. CÀI ĐẶT ………………………………………………………………………………………………………………………………. 218 6.6. THUẬT TOÁN TỐT HƠN ………………………………………………………………………………………………………. 220 § 7. CHU TRÌNH HAMILTON, ĐƯỜNG ĐI HAMILTON, ĐỒ THỊ HAMILTON ……………… 223 7.1. ĐỊNH NGHĨA ………………………………………………………………………………………………………………………… 223 7.2. ĐỊNH LÝ ………………………………………………………………………………………………………………………………. 223 7.3. CÀI ĐẶT ………………………………………………………………………………………………………………………………. 224 § 8. BÀI TOÁN ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT …………………………………………………………………………. 228 8.1. ĐỒ THỊ CÓ TRỌNG SỐ …………………………………………………………………………………………………………. 228 8.2. BÀI TOÁN ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT ……………………………………………………………………………………. 228 8.3. TRƯỜNG HỢP ĐỒ THỊ KHÔNG CÓ CHU TRÌNH ÂM – THUẬT TOÁN FORD BELLMAN. …….. 230 8.4. TRƯỜNG HỢP TRỌNG SỐ TRÊN CÁC CUNG KHÔNG ÂM – THUẬT TOÁN DIJKSTRA. ………. 232 8.5. THUẬT TOÁN DIJKSTRA VÀ CẤU TRÚC HEAP. …………………………………………………………………. 235 8.6. TRƯỜNG HỢP ĐỒ THỊ KHÔNG CÓ CHU TRÌNH – SẮP XẾP TÔ PÔ ………………………………………. 238 8.7. ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT GIỮA MỌI CẶP ĐỈNH – THUẬT TOÁN FLOYD. ……………………………. 241 8.8. NHẬN XÉT …………………………………………………………………………………………………………………………… 243 § 9. BÀI TOÁN CÂY KHUNG NHỎ NHẤT ……………………………………………………………………….. 248 9.1. BÀI TOÁN CÂY KHUNG NHỎ NHẤT …………………………………………………………………………………… 248 9.2. THUẬT TOÁN KRUSKAL ( JOSEPH KRUSKAL – 1956 ) …………………………………………………………. 248 9.3. THUẬT TOÁN PRIM ( ROBERT PRIM – 1957 ) ………………………………………………………………………… 253 § 10. BÀI TOÁN LUỒNG CỰC ĐẠI TRÊN MẠNG ……………………………………………………………. 257 10.1. CÁC KHÁI NIỆM ………………………………………………………………………………………………………………… 257 10.2. MẠNG THẶNG DƯ VÀ ĐƯỜNG TĂNG LUỒNG …………………………………………………………………. 260 10.3. THUẬT TOÁN FORD-FULKERSON ( L.R.FORD và D.R.FULKERSON – 1962 ) ……………………….. 263 10.4. THUẬT TOÁN PREFLOW-PUSH ( GOLDBERG – 1986 ) ………………………………………………………… 267 10.5. MỘT SỐ MỞ RỘNG …………………………………………………………………………………………………………….. 273 § 11. BÀI TOÁN TÌM BỘ GHÉP CỰC ĐẠI TRÊN ĐỒ THỊ HAI PHÍA ……………………………… 280 11.1. ĐỒ THỊ HAI PHÍA ( BIPARTITE GRAPH ) …………………………………………………………………………….. 280 11.2. BÀI TOÁN GHÉP ĐÔI KHÔNG TRỌNG VÀ CÁC KHÁI NIỆM …………………………………………….. 280 11.3. THUẬT TOÁN ĐƯỜNG MỞ ………………………………………………………………………………………………… 281 11.4. CÀI ĐẶT …………………………………………………………………………………………………………………………….. 282
  7. v
    §12. BÀI TOÁN TÌM BỘ GHÉP CỰC ĐẠI VỚI TRỌNG SỐ CỰC TIỂU TRÊN ĐỒ THỊ HAI PHÍA – THUẬT TOÁN HUNGARI ……………………………………………………………………………………. 288 12.1. BÀI TOÁN PHÂN CÔNG …………………………………………………………………………………………………….. 288 12.2. PHÂN TÍCH ………………………………………………………………………………………………………………………… 288 12.3. THUẬT TOÁN …………………………………………………………………………………………………………………….. 289 12.4. BÀI TOÁN TÌM BỘ GHÉP CỰC ĐẠI VỚI TRỌNG SỐ CỰC ĐẠI TRÊN ĐỒ THỊ HAI PHÍA ……. 297 12.5. NÂNG CẤP …………………………………………………………………………………………………………………………. 298 § 13. BÀI TOÁN TÌM BỘ GHÉP CỰC ĐẠI TRÊN ĐỒ THỊ ………………………………………………… 304 13.1. CÁC KHÁI NIỆM ………………………………………………………………………………………………………………… 304 13.2. THUẬT TOÁN EDMONDS ( 1965 ) ……………………………………………………………………………………….. 305 13.3. THUẬT TOÁN LAWLER ( 1973 ) …………………………………………………………………………………………… 307 13.4. CÀI ĐẶT …………………………………………………………………………………………………………………………….. 309 13.5. ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN ………………………………………………………………………………………………… 313 TÀI LIỆU ĐỌC THÊM ………………………………………………………………………. 315
  8. vi
    HÌNH VẼ
    Hình 1: Cây tìm kiếm quay lui trong bài toán liệt kê dãy nhị phân …………………………………………………………….. 13 Hình 2 : Xếp 8 quân hậu trên bàn cờ 8×8 ………………………………………………………………………………………………… 19 Hình 3 : Đường chéo ĐB-TN mang chỉ số 10 và đường chéo ĐN-TB mang chỉ số 0 …………………………………….. 19 Hình 4 : Lưu đồ thuật giải ( Flowchart ) ……………………………………………………………………………………………………. 36 Hình 5 : Ký pháp Θ lớn, Ο lớn và Ω lớn …………………………………………………………………………………………………. 41 Hình 6 : Tháp TP.HN …………………………………………………………………………………………………………………………… 54 Hình 7 : Cấu trúc nút của list nối đơn ……………………………………………………………………………………………. 59 Hình 8 : Danh sách nối đơn …………………………………………………………………………………………………………………… 59 Hình 9 : Cấu trúc nút của list nối kép ……………………………………………………………………………………………. 61 Hình 10 : Danh sách nối kép ………………………………………………………………………………………………………………….. 61 Hình 11 : Danh sách nối vòng một hướng ……………………………………………………………………………………………….. 61 Hình 12 : Danh sách nối vòng hai hướng ………………………………………………………………………………………………… 62 Hình 13 : Dùng list vòng miêu tả Queue ………………………………………………………………………………………….. 67 Hình 14 : Di chuyển toa tàu …………………………………………………………………………………………………………………… 69 Hình 15 : Di chuyển toa tàu ( 2 ) ……………………………………………………………………………………………………………… 69 Hình 16 : Cây ………………………………………………………………………………………………………………………………………. 70 Hình 17 : Mức của những nút trên cây ………………………………………………………………………………………………………… 71 Hình 18 : Cây trình diễn biểu thức ………………………………………………………………………………………………………….. 71 Hình 19 : Các dạng cây nhị phân suy biến ……………………………………………………………………………………………….. 72 Hình 20 : Cây nhị phân hoàn hảo và cây nhị phân không thiếu ……………………………………………………………………….. 72 Hình 21 : Đánh số những nút của cây nhị phân không thiếu để màn biểu diễn bằng mảng ……………………………………………….. 73 Hình 22 : Nhược điểm của giải pháp trình diễn cây bằng mảng …………………………………………………………….. 73 Hình 23 : Cấu trúc nút của cây nhị phân ………………………………………………………………………………………………….. 74 Hình 24 : Biểu diễn cây bằng cấu trúc link …………………………………………………………………………………………. 74 Hình 25 : Đánh số những nút của cây 3 _phân để màn biểu diễn bằng mảng ……………………………………………………………. 76 Hình 26 : Biểu diễn cây tổng quát bằng mảng ………………………………………………………………………………………….. 77 Hình 27 : Cấu trúc nút của cây tổng quát …………………………………………………………………………………………………. 78 Hình 28 : Biểu thức dưới dạng cây nhị phân ……………………………………………………………………………………………. 79 Hình 29 : Vòng lặp trong của QuickSort …………………………………………………………………………………………………. 94 Hình 30 : Trạng thái trước khi gọi đệ quy ……………………………………………………………………………………………….. 95 Hình 31 : Heap …………………………………………………………………………………………………………………………………… 100 Hình 32 : Vun đống ……………………………………………………………………………………………………………………………. 100 Hình 33 : Đảo giá trị k [ 1 ] cho k [ n ] và xét phần còn lại ……………………………………………………………………………. 101 Hình 34 : Vun phần còn lại thành đống rồi lại hòn đảo trị k [ 1 ] cho k [ n-1 ] ……………………………………………………….. 101 Hình 35 : Đánh số những bit ……………………………………………………………………………………………………………………. 104 Hình 36 : Thuật toán sắp xếp trộn …………………………………………………………………………………………………………. 109 Hình 37 : Cài đặt những thuật toán sắp xếp với dữ liệu lớn ………………………………………………………………………….. 121
  9. vii
    Hình 38: Cây nhị phân tìm kiếm …………………………………………………………………………………………………………. 126 Hình 39 : Xóa nút lá ở cây BST …………………………………………………………………………………………………………… 127 Hình 40. Xóa nút chỉ có một nhánh con trên cây BST. …………………………………………………………………………… 128 Hình 41 : Xóa nút có cả hai nhánh con trên cây BST thay bằng nút cực phải của cây con trái ………………………. 128 Hình 42 : Xóa nút có cả hai nhánh con trên cây BST thay bằng nút cực trái của cây con phải ………………………. 128 Hình 43 : Đánh số những bit ……………………………………………………………………………………………………………………. 131 Hình 44 : Cây tìm kiếm số học …………………………………………………………………………………………………………….. 131 Hình 45 : Cây tìm kiếm cơ số ………………………………………………………………………………………………………………. 134 Hình 46 : Với độ dài dãy bit z = 3, cây tìm kiếm cơ số gồm những khóa 2, 4, 5 và sau khi thêm giá trị 7 …………… 135 Hình 47 : RST chứa những khóa 2, 4, 5, 7 và RST sau khi vô hiệu giá trị 7 ……………………………………………………. 136 Hình 48 : Cây tìm kiếm cơ số a ) và Trie tìm kiếm cơ số b ) ………………………………………………………………………. 138 Hình 49 : Hàm đệ quy tính số Fibonacci ……………………………………………………………………………………………….. 149 Hình 50 : Tính toán và truy vết ……………………………………………………………………………………………………………. 152 Hình 51 : Truy vết ……………………………………………………………………………………………………………………………… 160 Hình 52 : Ví dụ về quy mô đồ thị ………………………………………………………………………………………………………… 176 Hình 53 : Phân loại đồ thị ……………………………………………………………………………………………………………………. 177 Hình 54 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………. 180 Hình 55 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………. 181 Hình 56 : Đồ thị và đường đi ……………………………………………………………………………………………………………….. 184 Hình 57 : Cây DFS. ……………………………………………………………………………………………………………………………. 187 Hình 58 : Cây BFS …………………………………………………………………………………………………………………………….. 190 Hình 59 : Đồ thị G và những thành phần liên thông G1, G2, G3 của nó ………………………………………………………… 191 Hình 60 : Khớp và cầu ………………………………………………………………………………………………………………………… 191 Hình 61 : Liên thông mạnh và liên thông yếu ………………………………………………………………………………………… 192 Hình 62 : Đồ thị vừa đủ ………………………………………………………………………………………………………………………. 193 Hình 63 : Đơn đồ thị vô hướng và bao đóng của nó ………………………………………………………………………………… 193 Hình 64 : Ba dạng cung ngoài cây DFS ………………………………………………………………………………………………… 197 Hình 65 : Thuật toán Tarjan ” bẻ ” cây DFS. ……………………………………………………………………………………………. 199 Hình 66 : Đánh số lại, hòn đảo chiều những cung và duyệt BFS với cách chọn những đỉnh xuất phát ngược lại với thứ tự duyệt xong ( thứ tự 11, 10 … 3, 2, 1 ) …………………………………………………………………………………………….. 204 Hình 67 : Đồ thị G và 1 số ít ví dụ cây khung T1, T2, T3 của nó …………………………………………………………….. 208 Hình 68 : Cây khung DFS ( a ) và cây khung BFS ( b ) ( Mũi tên chỉ chiều đi thăm những đỉnh ) ………………………….. 208 Hình 69 : Phép định chiều DFS. …………………………………………………………………………………………………………… 211 Hình 70 : Phép đánh số và ghi nhận cung ngược lên cao nhất ………………………………………………………………….. 213 Hình 71 : Mô hình đồ thị của bài toán bảy cái cầu ………………………………………………………………………………….. 216 Hình 72 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………. 217 Hình 73 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………. 217 Hình 74 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………. 223 Hình 75 : Phép đánh lại chỉ số theo thứ tự tôpô ……………………………………………………………………………………… 238 Hình 76 : Hai cây gốc r1 và r2 và cây mới khi hợp nhất chúng ………………………………………………………………….. 249
  10. viii
    Hình 77: Mạng với những năng lực trải qua ( 1 phát, 6 thu ) và một luồng của nó với giá trị 7 ………………………. 257 Hình 78 : Mạng G và mạng thặng dư Gf tương ứng ( ký hiệu f [ u, v ] : c [ u, v ] chỉ luồng f [ u, v ] và năng lực trải qua c [ u, v ] trên cung ( u, v ) ) ……………………………………………………………………………………………………………… 261 Hình 79 : Mạng thặng dư và đường tăng luồng ………………………………………………………………………………………. 262 Hình 80 : Luồng trên mạng G trước và sau khi tăng ………………………………………………………………………………… 262 Hình 81 : Mạng giả của mạng có nhiều điểm phát và nhiều điểm thu ………………………………………………………… 273 Hình 82 : Thay một đỉnh u bằng hai đỉnh uin, uout ……………………………………………………………………………………. 274 Hình 83 : Mạng giả của mạng có năng lực trải qua của những cung bị chặn hai phía …………………………………… 274 Hình 84 : Đồ thị hai phía …………………………………………………………………………………………………………………….. 280 Hình 85 : Đồ thị hai phía và bộ ghép M ………………………………………………………………………………………………… 281 Hình 86 : Mô hình luồng của bài toán tìm bộ ghép cực lớn trên đồ thị hai phía …………………………………………… 285 Hình 87 : Phép xoay trọng số cạnh ……………………………………………………………………………………………………….. 289 Hình 88 : Thuật toán Hungari ………………………………………………………………………………………………………………. 292 Hình 89 : Cây pha ” mọc ” lớn hơn sau mỗi lần xoay trọng số cạnh và tìm đường ………………………………………… 299 Hình 90 : Đồ thị G và một bộ ghép M. ………………………………………………………………………………………………….. 304 Hình 91 : Phép chập Blossom ………………………………………………………………………………………………………………. 306 Hình 92 : Nở Blossom để dò đường xuyên qua Blossom …………………………………………………………………………. 306
  11. ix
    CHƯƠNG TRÌNH
    P_1_02_1.PAS * Thuật toán sinh liệt kê những dãy nhị phân độ dài n …………………………………………………………….. 6 P_1_02_2. PAS * Thuật toán sinh liệt kê những tập con k thành phần …………………………………………………………………… 8 P_1_02_3. PAS * Thuật toán sinh liệt kê hoán vị ………………………………………………………………………………………. 9 P_1_03_1. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những dãy nhị phân độ dài n ……………………………………………………… 12 P_1_03_2. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những tập con k thành phần ……………………………………………………………. 14 P_1_03_3. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những chỉnh hợp không lặp chập k …………………………………………….. 16 P_1_03_4. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những cách phân tích số ……………………………………………………………. 17 P_1_03_5. PAS * Thuật toán quay lui giải bài toán xếp hậu ……………………………………………………………………… 21 P_1_04_1. PAS * Kỹ thuật nhánh cận dùng cho bài toán người du lịch ………………………………………………………. 26 P_1_04_2. PAS * Dãy ABC. …………………………………………………………………………………………………………………. 28 P_2_07_1. PAS * Tính giá trị biểu thức RPN. …………………………………………………………………………………………. 81 P_2_07_2. PAS * Chuyển biểu thức trung tố sang dạng RPN ……………………………………………………………………. 84 P_2_08_1. PAS * Các thuật toán săp xếp ………………………………………………………………………………………………. 112 P_3_01_1. PAS * Đếm số cách phân tích số n ……………………………………………………………………………………….. 143 P_3_01_2. PAS * Đếm số cách phân tích số n ……………………………………………………………………………………….. 144 P_3_01_3. PAS * Đếm số cách phân tích số n ……………………………………………………………………………………….. 144 P_3_01_4. PAS * Đếm số cách phân tích số n ……………………………………………………………………………………….. 145 P_3_01_5. PAS * Đếm số cách phân tích số n dùng đệ quy …………………………………………………………………….. 145 P_3_01_6. PAS * Đếm số cách phân tích số n dùng đệ quy …………………………………………………………………….. 145 P_3_03_1. PAS * Tìm dãy con đơn điệu tăng dài nhất ……………………………………………………………………………. 152 P_3_03_2. PAS * Cải tiến thuật toán tìm dãy con đơn điệu tăng dài nhất ………………………………………………….. 154 P_3_03_3. PAS * Bài toán cái túi ………………………………………………………………………………………………………… 157 P_3_03_4. PAS * Biến đổi xâu ……………………………………………………………………………………………………………. 161 P_3_03_5. PAS * Dãy con có tổng chia hết cho k ………………………………………………………………………………….. 163 P_3_03_6. PAS * Dãy con có tổng chia hết cho k ………………………………………………………………………………….. 165 P_3_03_7. PAS * Nhân tối ưu dãy ma trận ……………………………………………………………………………………………. 169 P_4_03_1. PAS * Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu ……………………………………………………………………………. 185 P_4_03_2. PAS * Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng ………………………………………………………………………….. 188 P_4_04_1. PAS * Thuật toán Warshall liệt kê những thành phần liên thông ………………………………………………….. 195 P_4_04_2. PAS * Thuật toán Tarjan liệt kê những thành phần liên thông mạnh ……………………………………………… 202 P_4_05_1. PAS * Liệt kê những khớp và cầu của đồ thị ……………………………………………………………………………… 214 P_4_06_1. PAS * Thuật toán Fleury tìm quy trình Euler …………………………………………………………………………. 218 P_4_06_2. PAS * Thuật toán hiệu suất cao tìm quy trình Euler ………………………………………………………………………. 221 P_4_07_1. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê quy trình Hamilton …………………………………………………………….. 224 P_4_08_1. PAS * Thuật toán Ford-Bellman ………………………………………………………………………………………….. 231 P_4_08_2. PAS * Thuật toán Dijkstra …………………………………………………………………………………………………… 233 P_4_08_3. PAS * Thuật toán Dijkstra và cấu trúc Heap ………………………………………………………………………….. 235
  12. x
    P_4_08_4.PAS * Đường đi ngắn nhất trên đồ thị không có quy trình ……………………………………………………….. 239 P_4_08_5. PAS * Thuật toán Floyd ……………………………………………………………………………………………………… 242 P_4_09_1. PAS * Thuật toán Kruskal …………………………………………………………………………………………………… 250 P_4_09_2. PAS * Thuật toán Prim ……………………………………………………………………………………………………….. 254 P_4_10_1. PAS * Thuật toán Ford-Fulkerson ………………………………………………………………………………………… 265 P_4_10_2. PAS * Thuật toán Preflow-push …………………………………………………………………………………………… 270 P_4_11_1. PAS * Thuật toán đường mở tìm bộ ghép cực lớn …………………………………………………………………… 283 P_4_12_1. PAS * Thuật toán Hungari …………………………………………………………………………………………………… 295 P_4_12_2. PAS * Cài đặt giải pháp Kuhn-Munkres O ( k3 ) …………………………………………………………………. 300 P_4_13_1. PAS * Phương pháp Lawler vận dụng cho thuật toán Edmonds …………………………………………………. 310
  13. BẢNG CÁC KÝ HIỆU ĐƯỢC SỬ DỤNG x ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ Floor of x : Số nguyên lớn nhất ≤ x x ⎡ ⎤ ⎢ ⎥ Ceiling of x : Số nguyên nhỏ nhất ≥ x n kP Số chỉnh hợp không lặp chập k của n thành phần ( = n ! ( n k ) ! − ) n k ⎛ ⎞ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ Binomial coefficient : Hệ số của hạng tử xk trong đa thức ( 1 + x ) n = Số tổng hợp chập k của n thành phần = n ! k ! ( n k ) ! − ( ) O. Ký pháp chữ O lớn ( ). Θ Ký pháp Θ lớn ( ). Ω Ký pháp Ω lớn ( ) o. Ký pháp chữ o nhỏ ( ). ω ký pháp ω nhỏ [ ] a i .. j Các thành phần trong mảng a tính từ chỉ số i đến chỉ số j n ! n factorial : Giai thừa của n = 1.2.3 … n a b ↑ ab a b ↑ ↑ a … a b copies of a a alog x Logarithm to base a of x : Logarithm cơ số a của x ( logaab = b ) lg x Logarithm nhị phân ( cơ số 2 ) của x ln x Logarithm tự nhiên ( cơ số e ) của x * alog x Số lần lấy logarithm cơ số a để thu được số ≤ 1 từ x ( * alog ( a b ) b ↑ ↑ = ) * lg x * 2 log x * ln x * elog x
  14. PPHHẦẦNN 11.. BBÀÀII TTOOÁÁNN LLIIỆỆTT KKÊÊ Có 1 số ít bài toán trên trong thực tiễn nhu yếu chỉ rõ : trong một tập những đối tượng người tiêu dùng cho trước có bao nhiêu đối tượng người dùng thỏa mãn nhu cầu những điều kiện kèm theo nhất định. Bài toán đó gọi là bài toán đếm. Trong lớp những bài toán đếm, có những bài toán còn nhu yếu chỉ rõ những thông số kỹ thuật tìm được thỏa mãn nhu cầu điều kiện kèm theo đã cho là những thông số kỹ thuật nào. Bài toán nhu yếu đưa ra list những thông số kỹ thuật hoàn toàn có thể có gọi là bài toán liệt kê. Để giải bài toán liệt kê, cần phải xác lập được một thuật toán để hoàn toàn có thể theo đó lần lượt thiết kế xây dựng được tổng thể những thông số kỹ thuật đang chăm sóc. Có nhiều chiêu thức liệt kê, nhưng chúng cần phải cung ứng được hai nhu yếu dưới đây : • Không được lặp lại một thông số kỹ thuật • Không được bỏ sót một thông số kỹ thuật Có thể nói rằng, chiêu thức liệt kê là phương kế ở đầu cuối để giải được 1 số ít bài toán tổng hợp lúc bấy giờ. Khó khăn chính của giải pháp này chính là sự bùng nổ tổng hợp dẫn tới sự yên cầu lớn về khoảng trống và thời hạn thực thi chương trình. Tuy nhiên cùng với sự tăng trưởng của máy tính điện tử, bằng chiêu thức liệt kê, nhiều bài toán tổng hợp đã tìm thấy giải thuật. Qua đó, ta cũng nên biết rằng chỉ nên dùng giải pháp liệt kê khi không còn một chiêu thức nào khác tìm ra giải thuật. Chính những nỗ lực xử lý những bài toán thực tiễn không dùng chiêu thức liệt kê đã thôi thúc sự tăng trưởng của nhiều ngành toán học .
  15. 2 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 § 1. NHẮC LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC ĐẠI SỐ TỔ HỢP Cho S là một tập hữu hạn gồm n thành phần và k là một số ít tự nhiên. Gọi X là tập những số nguyên dương từ 1 đến k : X = { 1, 2, …, k } 1.1. CHỈNH HỢP LẶP Mỗi ánh xạ f : X → S. Cho tương ứng với mỗi i ∈ X, một và chỉ một thành phần f ( i ) ∈ S. Được gọi là một chỉnh hợp lặp chập k của S. Nhưng do X là tập hữu hạn ( k thành phần ) nên ánh xạ f hoàn toàn có thể xác lập qua bảng những giá trị f ( 1 ), f ( 2 ), …, f ( k ). Ví dụ : S = { A, B, C, D, E, F } ; k = 3. Một ánh xạ f hoàn toàn có thể cho như sau : i 1 2 3 f ( i ) E C E Vậy hoàn toàn có thể giống hệt f với dãy giá trị ( f ( 1 ), f ( 2 ), …, f ( k ) ) và coi dãy giá trị này cũng là một chỉnh hợp lặp chập k của S. Như ví dụ trên ( E, C, E ) là một chỉnh hợp lặp chập 3 của S. Dễ dàng chứng tỏ được tác dụng sau bằng quy nạp hoặc bằng chiêu thức nhìn nhận năng lực lựa chọn : Số chỉnh hợp lặp chập k của tập gồm n thành phần là k n 1.2. CHỈNH HỢP KHÔNG LẶP Khi f là đơn ánh có nghĩa là với ∀ i, j ∈ X ta có f ( i ) = f ( j ) ⇔ i = j. Nói một cách dễ hiểu, khi dãy giá trị f ( 1 ), f ( 2 ), …, f ( k ) gồm những thành phần thuộc S khác nhau đôi một thì f được gọi là một chỉnh hợp không lặp chập k của S. Ví dụ một chỉnh hợp không lặp ( C, A, E ) : i 1 2 3 f ( i ) C A E Số chỉnh hợp không lặp chập k của tập gồm n thành phần là : n k n ! P n ( n 1 ) ( n 2 ) … ( n k 1 ) ( n k ) ! = − − − + = − 1.3. HOÁN VỊ Khi k = n. Một chỉnh hợp không lặp chập n của S được gọi là một hoán vị những thành phần của S. Ví dụ : một hoán vị : 〈 A, D, C, E, B, F 〉 của S = { A, B, C, D, E, F } i 1 2 3 4 5 6 f ( i ) A D C E B F
  16. Bài toán liệt kê 3 Lê Minh Hoàng Để ý rằng khi k = n thì số thành phần của tập X = { 1, 2, …, n } đúng bằng số thành phần của S. Do đặc thù đôi một khác nhau nên dãy f ( 1 ), f ( 2 ), …, f ( n ) sẽ liệt kê được hết những thành phần trong S. Như vậy f là toàn ánh. Mặt khác do giả thiết f là chỉnh hợp không lặp nên f là đơn ánh. Ta có tương ứng 1-1 giữa những thành phần của X và S, do đó f là tuy nhiên ánh. Vậy nên ta hoàn toàn có thể định nghĩa một hoán vị của S là một tuy nhiên ánh giữa { 1, 2, …, n } và S. Số hoán vị của tập gồm n thành phần = số chỉnh hợp không lặp chập n = n ! 1.4. TỔ HỢP Một tập con gồm k thành phần của S được gọi là một tổng hợp chập k của S. Lấy một tập con k thành phần của S, xét toàn bộ k ! hoán vị của tập con này. Dễ thấy rằng những hoán vị đó là những chỉnh hợp không lặp chập k của S. Ví dụ lấy tập { A, B, C } là tập con của tập S trong ví dụ trên thì : 〈 A, B, C 〉, 〈 C, A, B 〉, 〈 B, C, A 〉, … là những chỉnh hợp không lặp chập 3 của S. Điều đó tức là khi liệt kê toàn bộ những chỉnh hợp không lặp chập k thì mỗi tổng hợp chập k sẽ được tính k ! lần. Vậy số tổng hợp chập k của tập gồm n thành phần là nn ! kk ! ( n k ) ! ⎛ ⎞ = ⎜ ⎟ − ⎝ ⎠
  17. 4 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 § 2. PHƯƠNG PHÁP SINH ( GENERATION ) Phương pháp sinh hoàn toàn có thể vận dụng để giải bài toán liệt kê tổng hợp đặt ra nếu như hai điều kiện kèm theo sau thỏa mãn nhu cầu : Có thể xác lập được một thứ tự trên tập những thông số kỹ thuật tổng hợp cần liệt kê. Từ đó hoàn toàn có thể biết đượccấu hình tiên phong và thông số kỹ thuật sau cuối trong thứ tự đó. Xây dựng được thuật toán từ một thông số kỹ thuật chưa phải thông số kỹ thuật cuối, sinh ra được thông số kỹ thuật tiếp nối nó. Phương pháp sinh hoàn toàn có thể diễn đạt như sau : 〈 Xây dựng thông số kỹ thuật tiên phong 〉 ; repeat 〈 Đưa ra thông số kỹ thuật đang có 〉 ; 〈 Từ thông số kỹ thuật đang có sinh ra thông số kỹ thuật tiếp nối nếu còn 〉 ; until 〈 hết thông số kỹ thuật 〉 ; Thứ tự từ điển Trên những kiểu dữ liệu đơn thuần chuẩn, người ta thường nói tới khái niệm thứ tự. Ví dụ trên kiểu số thì có quan hệ : 1 < 2 ; 2 < 3 ; 3 < 10 ; …, trên kiểu ký tự Char thì cũng có quan hệ ' A ' < ' B ' ; ' C ' < ' c ' … Xét quan hệ thứ tự toàn phần " nhỏ hơn hoặc bằng " ký hiệu " ≤ " trên một tập hợp S, là quan hệ hai ngôi thỏa mãn nhu cầu bốn đặc thù : Với ∀ a, b, c ∈ S Tính phổ cập : Hoặc là a ≤ b, hoặc b ≤ a ; Tính phản xạ : a ≤ a Tính phản đối xứng : Nếu a ≤ b và b ≤ a thì bắt buộc a = b. Tính bắc cầu : Nếu có a ≤ b và b ≤ c thì a ≤ c. Trong trường hợp a ≤ b và a ≠ b, ta dùng ký hiệu " < " cho gọn, ( ta ngầm hiểu những ký hiệu như ≥, >, khỏi phải định nghĩa ) Ví dụ như quan hệ ” ≤ ” trên những số nguyên cũng như trên những kiểu vô hướng, liệt kê là quan hệ thứ tự toàn phần. Trên những dãy hữu hạn, người ta cũng xác lập một quan hệ thứ tự : Xét a [ 1 .. n ] và b [ 1 .. n ] là hai dãy độ dài n, trên những thành phần của a và b đã có quan hệ thứ tự ” ≤ “. Khi đó a ≤ b nếu như Hoặc a [ i ] = b [ i ] với ∀ i : 1 ≤ i ≤ n. Hoặc sống sót 1 số ít nguyên dương k : 1 ≤ k < n để : a [ 1 ] = b [ 1 ] a [ 2 ] = b [ 2 ]
  18. Bài toán liệt kê 5 Lê Minh Hoàng … a [ k-1 ] = b [ k-1 ] a [ k ] = b [ k ] a [ k + 1 ] < b [ k + 1 ] Trong trường hợp này, ta hoàn toàn có thể viết a < b. Thứ tự đó gọi là thứ tự từ điển trên những dãy độ dài n. Khi độ dài hai dãy a và b không bằng nhau, người ta cũng xác lập được thứ tự từ điển. Bằng cách thêm vào cuối dãy a hoặc dãy b những thành phần đặc biệt quan trọng gọi là thành phần ∅ để độ dài của a và b bằng nhau, và coi những thành phần ∅ này nhỏ hơn tổng thể những thành phần khác, ta lại đưa về xác lập thứ tự từ điển của hai dãy cùng độ dài. Ví dụ : 〈 1, 2, 3, 4 〉 < 〈 5, 6 〉 〈 a, b, c 〉 < 〈 a, b, c, d 〉 ' calculator ' < ' computer ' 2.1. SINH CÁC DÃY NHỊ PHÂN ĐỘ DÀI N Một dãy nhị phân độ dài n là một dãy x [ 1 .. n ] trong đó x [ i ] ∈ { 0, 1 } ( ∀ i : 1 ≤ i ≤ n ). Dễ thấy : một dãy nhị phân x độ dài n là trình diễn nhị phân của một giá trị nguyên p ( x ) nào đó nằm trong đoạn [ 0, 2 n - 1 ]. Số những dãy nhị phân độ dài n = số những số tự nhiên ∈ [ 0, 2 n - 1 ] = 2 n. Ta sẽ lập chương trình liệt kê những dãy nhị phân theo thứ tự từ điển có nghĩa là sẽ liệt kê lần lượt những dãy nhị phân trình diễn những số nguyên theo thứ tự 0, 1, …, 2 n - 1. Ví dụ : Khi n = 3, những dãy nhị phân độ dài 3 được liệt kê như sau : p ( x ) 0 1 2 3 4 5 6 7 x 000 001 010 011 100 101 110 111 Như vậy dãy tiên phong sẽ là 00 … 0 và dãy ở đầu cuối sẽ là 11 … 1. Nhận xét rằng nếu dãy x = x [ 1 .. n ] là dãy đang có và không phải dãy sau cuối cần liệt kê thì dãy sau đó sẽ nhận được bằng cách cộng thêm 1 ( theo cơ số 2 có nhớ ) vào dãy hiện tại. Ví dụ khi n = 8 : Dãy đang có : 10010000 Dãy đang có : 10010111 cộng thêm 1 : + 1 cộng thêm 1 : + 1 ⎯ ⎯ ⎯ ⎯ ⎯ ⎯ ⎯ ⎯ Dãy mới : 10010001 Dãy mới : 10011000 Như vậy kỹ thuật sinh thông số kỹ thuật sau đó từ thông số kỹ thuật hiện tại hoàn toàn có thể diễn đạt như sau : Xét từ cuối dãy về đầu ( xét từ hàng đơn vị chức năng lên ), tìm số 0 gặp tiên phong
  19. 6 Chuyên đề
    ĐHSPHN

    1999-2004
    Nếu thấy thì thay số 0 đó bằng số 1 và đặt tất cả các phần tử phía sau vị trí đó bằng 0.
    Nếu không thấy thì thì toàn dãy là số 1, đây là cấu hình cuối cùng
    Dữ liệu vào (Input): nhập từ file văn bản BSTR.INP chứa số nguyên dương n ≤ 30
    Kết quả ra (Output): ghi ra file văn bản BSTR.OUT các dãy nhị phân độ dài n.
    BSTR.INP
    3
    BSTR.OUT
    000
    001
    010
    011
    100
    101
    110
    111
    P_1_02_1.PAS * Thuật toán sinh liệt kê các dãy nhị phân độ dài n
    program Binary_Strings;
    const
    InputFile = ‘BSTR.INP’;
    OutputFile = ‘BSTR.OUT’;
    max = 30;
    var
    x: array[1..max] of Integer;
    n, i: Integer;
    f: Text;
    begin
    Assign(f, InputFile); Reset(f);
    ReadLn(f, n);
    Close(f);
    Assign(f, OutputFile); Rewrite(f);
    FillChar(x, SizeOf(x), 0); {Cấu hình ban đầu x=00..0}
    repeat {Thuật toán sinh}
    for i := 1 to n do Write(f, x[i]); {In ra cấu hình hiện tại}
    WriteLn(f);
    i := n; {x[i] là phần tử cuối dãy, lùi dần i cho tới khi gặp số 0 hoặc khi i = 0 thì dừng}
    while (i > 0) and (x[i] = 1) do Dec(i);
    if i > 0 then {Chưa gặp phải cấu hình 11…1}
    begin
    x[i] := 1; {Thay x[i] bằng số 1}
    FillChar(x[i + 1], (n – i) * SizeOf(x[1]), 0); {Đặt x[i+1] = x[i+2] = … = x[n] := 0}
    end;
    until i = 0; {Đã hết cấu hình}
    Close(f);
    end.
    2.2. LIỆT KÊ CÁC TẬP CON K PHẦN TỬ
    Ta sẽ lập chương trình liệt kê các tập con k phần tử của tập {1, 2, …, n} theo thứ tự từ điền
    Ví dụ: với n = 5, k = 3, ta phải liệt kê đủ 10 tập con:
    1.{1, 2, 3} 2.{1, 2, 4} 3.{1, 2, 5} 4.{1, 3, 4} 5.{1, 3, 5}
    6.{1, 4, 5} 7.{2, 3, 4} 8.{2, 3, 5} 9.{2, 4, 5} 10.{3, 4, 5}
    Như vậy tập con đầu tiên (cấu hình khởi tạo) là {1, 2, …, k}.
    Cấu hình kết thúc là {n – k + 1, n – k + 2, …, n}.
    Nhận xét: Ta sẽ in ra tập con bằng cách in ra lần lượt các phần tử của nó theo thứ tự tăng dần.
    Biểu diễn mỗi tập con là một dãy x[1..k] trong đó x[1] < x[2] < … < x[k]. Ta nhận thấy giới

  20. Bài toán liệt kê 7 Lê Minh Hoàng hạn trên ( giá trị lớn nhất hoàn toàn có thể nhận ) của x [ k ] là n, của x [ k-1 ] là n – 1, của x [ k-2 ] là n – 2 … Tổng quát : số lượng giới hạn trên của x [ i ] = n – k + i ; Còn tất yếu, số lượng giới hạn dưới của x [ i ] ( giá trị nhỏ nhất x [ i ] hoàn toàn có thể nhận ) là x [ i-1 ] + 1. Như vậy nếu ta đang có một dãy x đại diện thay mặt cho một tập con, nếu x là thông số kỹ thuật kết thúc có nghĩa là toàn bộ những thành phần trong x đều đã đạt tới số lượng giới hạn trên thì quy trình sinh kết thúc, nếu không thì ta phải sinh ra một dãy x mới tăng dần thỏa mãn nhu cầu vừa đủ lớn hơn dãy cũ theo nghĩa không có một tập con k thành phần nào chen giữa chúng khi sắp thứ tự từ điển. Ví dụ : n = 9, k = 6. Cấu hình đang có x = 〈 1, 2, 6, 7, 8, 9 〉. Các thành phần x [ 3 ] đến x [ 6 ] đã đạt tới số lượng giới hạn trên nên để sinh thông số kỹ thuật mới ta không hề sinh bằng cách tăng một thành phần trong số những x [ 6 ], x [ 5 ], x [ 4 ], x [ 3 ] lên được, ta phải tăng x [ 2 ] = 2 lên thành x [ 2 ] = 3. Được thông số kỹ thuật mới là x = 〈 1, 3, 6, 7, 8, 9 〉. Cấu hình này đã thỏa mãn nhu cầu lớn hơn thông số kỹ thuật trước nhưng chưa thỏa mãn nhu cầu đặc thù vừa đủ lớn muốn vậy ta lại thay x [ 3 ], x [ 4 ], x [ 5 ], x [ 6 ] bằng những số lượng giới hạn dưới của nó. Tức là : x [ 3 ] : = x [ 2 ] + 1 = 4 x [ 4 ] : = x [ 3 ] + 1 = 5 x [ 5 ] : = x [ 4 ] + 1 = 6 x [ 6 ] : = x [ 5 ] + 1 = 7 Ta được thông số kỹ thuật mới x = 〈 1, 3, 4, 5, 6, 7 〉 là thông số kỹ thuật tiếp nối. Nếu muốn tìm tiếp, ta lại nhận thấy rằng x [ 6 ] = 7 chưa đạt số lượng giới hạn trên, như vậy chỉ cần tăng x [ 6 ] lên 1 là được x = 〈 1, 3, 4, 5, 6, 8 〉. Vậy kỹ thuật sinh tập con sau đó từ tập đã có x hoàn toàn có thể thiết kế xây dựng như sau : Tìm từ cuối dãy lên đầu cho tới khi gặp một thành phần x [ i ] chưa đạt số lượng giới hạn trên n – k + i. Nếu tìm thấy : Tăng x [ i ] đó lên 1. Đặt toàn bộ những thành phần phía sau x [ i ] bằng số lượng giới hạn dưới. Nếu không tìm thấy tức là mọi thành phần đã đạt số lượng giới hạn trên, đây là thông số kỹ thuật ở đầu cuối Input : file văn bản SUBSET.INP chứa hai số nguyên dương n, k ( 1 ≤ k ≤ n ≤ 30 ) cách nhau tối thiểu một dấu cách Output : file văn bản SUBSET.OUT những tập con k thành phần của tập { 1, 2, …, n } SUBSET.INP 5 3 SUBSET.OUT { 1, 2, 3 } { 1, 2, 4 } { 1, 2, 5 } { 1, 3, 4 } { 1, 3, 5 } { 1, 4, 5 } { 2, 3, 4 } { 2, 3, 5 } { 2, 4, 5 } { 3, 4, 5 }
  21. 8 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 P_1_02_2. PAS * Thuật toán sinh liệt kê những tập con k thành phần program Combination ; const InputFile = ‘ SUBSET.INP ‘ ; OutputFile = ‘ SUBSET.OUT ‘ ; max = 30 ; var x : array [ 1 .. max ] of Integer ; n, k, i, j : Integer ; f : Text ; begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( f ) ; ReadLn ( f, n, k ) ; Close ( f ) ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; for i : = 1 to k do x [ i ] : = i ; { x : = 12 … k ( Cấu hình khởi tạo ) } repeat { In ra thông số kỹ thuật hiện tại } Write ( f, ‘ { ‘ ) ; for i : = 1 to k – 1 do Write ( f, x [ i ], ‘, ‘ ) ; WriteLn ( f, x [ k ], ‘ } ‘ ) ; { Sinh tiếp } i : = k ; { Xét từ cuối dãy lên tìm x [ i ] chưa đạt số lượng giới hạn trên n – k + i } while ( i > 0 ) and ( x [ i ] = n – k + i ) do Dec ( i ) ; if i > 0 then { Nếu chưa lùi đến 0 có nghĩa là chưa phải thông số kỹ thuật kết thúc } begin Inc ( x [ i ] ) ; { Tăng x [ i ] lên 1, Đặt những thành phần đứng sau x [ i ] bằng số lượng giới hạn dưới của nó } for j : = i + 1 to k do x [ j ] : = x [ j – 1 ] + 1 ; end ; until i = 0 ; { Lùi đến tận 0 có nghĩa là toàn bộ những thành phần đã đạt số lượng giới hạn trên – hết thông số kỹ thuật } Close ( f ) ; end. 2.3. LIỆT KÊ CÁC HOÁN VỊ Ta sẽ lập chương trình liệt kê những hoán vị của { 1, 2, …, n } theo thứ tự từ điển. Ví dụ với n = 4, ta phải liệt kê đủ 24 hoán vị : 1.1234 2.1243 3.1324 4.1342 5.1423 6.1432 7.2134 8.2143 9.2314 10.2341 11.2413 12.2431 13.3124 14.3142 15.3214 16.3241 17.3412 18.3421 19.4123 20.4132 21.4213 22.4231 23.4312 24.4321 Như vậy hoán vị tiên phong sẽ là 〈 1, 2, …, n 〉. Hoán vị sau cuối là 〈 n, n-1, …, 1 〉. Hoán vị sẽ sinh ra phải lớn hơn hoán vị hiện tại, hơn thế nữa phải là hoán vị vừa đủ lớn hơn hoán vị hiện tại theo nghĩa không hề có một hoán vị nào khác chen giữa chúng khi sắp thứ tự. Giả sử hoán vị hiện tại là x = 〈 3, 2, 6, 5, 4, 1 〉, xét 4 thành phần sau cuối, ta thấy chúng được xếp giảm dần, điều đó có nghĩa là mặc dầu ta có hoán vị 4 thành phần này thế nào, ta cũng được một hoán vị bé hơn hoán vị hiện tại. Như vậy ta phải xét đến x [ 2 ] = 2, thay nó bằng một giá trị khác. Ta sẽ thay bằng giá trị nào ?, không hề là 1 bởi nếu vậy sẽ được hoán vị nhỏ hơn, không hề là 3 vì đã có x [ 1 ] = 3 rồi ( thành phần sau không được chọn vào những giá trị mà thành phần trước đã chọn ). Còn lại những giá trị 4, 5, 6. Vì cần một hoán vị vừa đủ lớn hơn hiện tại nên ta chọn x [ 2 ] = 4. Còn những giá trị ( x [ 3 ], x [ 4 ], x [ 5 ], x [ 6 ] ) sẽ lấy trong tập { 2, 6, 5, 1 }. Cũng vì tính vừa đủ lớn nên ta sẽ tìm trình diễn nhỏ nhất của 4 số này gán cho x [ 3 ], x [ 4 ], x [ 5 ], x [ 6 ] tức là 〈 1, 2, 5, 6 〉. Vậy hoán vị mới sẽ là 〈 3, 4, 1, 2, 5, 6 〉 .
  22. Bài toán liệt kê 9 Lê Minh Hoàng Ta có nhận xét gì qua ví dụ này : Đoạn cuối của hoán vị hiện tại được xếp giảm dần, số x [ 5 ] = 4 là số nhỏ nhất trong đoạn cuối giảm dần thỏa mãn nhu cầu điều kiện kèm theo lớn hơn x [ 2 ] = 2. Nếu đổi chỗ x [ 5 ] cho x [ 2 ] thì ta sẽ được x [ 2 ] = 4 và đoạn cuối vẫn được sắp xếp giảm dần. Khi đó muốn trình diễn nhỏ nhất cho những giá trị trong đoạn cuối thì ta chỉ cần đảo ngược đoạn cuối. Trong trường hợp hoán vị hiện tại là 〈 2, 1, 3, 4 〉 thì hoán vị tiếp nối sẽ là 〈 2, 1, 4, 3 〉. Ta cũng hoàn toàn có thể coi hoán vị 〈 2, 1, 3, 4 〉 có đoạn cuối giảm dần, đoạn cuối này chỉ gồm 1 thành phần ( 4 ) Vậy kỹ thuật sinh hoán vị sau đó từ hoán vị hiện tại hoàn toàn có thể kiến thiết xây dựng như sau : Xác định đoạn cuối giảm dần dài nhất, tìm chỉ số i của thành phần x [ i ] đứng liền trước đoạn cuối đó. Điều này đồng nghĩa tương quan với việc tìm từ vị trí sát cuối dãy lên đầu, gặp chỉ số i tiên phong thỏa mãn nhu cầu x [ i ] < x [ i + 1 ]. Nếu tìm thấy chỉ số i như trên Trong đoạn cuối giảm dần, tìm thành phần x [ k ] nhỏ nhất thỏa mãn nhu cầu điều kiện kèm theo x [ k ] > x [ i ]. Do đoạn cuối giảm dần, điều này thực thi bằng cách tìm từ cuối dãy lên đầu gặp chỉ số k tiên phong thỏa mãn nhu cầu x [ k ] > x [ i ] ( hoàn toàn có thể dùng tìm kiếm nhị phân ). Đảo giá trị x [ k ] và x [ i ] Lật ngược thứ tự đoạn cuối giảm dần ( từ x [ i + 1 ] đến x [ k ] ) trở thành tăng dần. Nếu không tìm thấy tức là toàn dãy đã sắp giảm dần, đây là thông số kỹ thuật sau cuối Input : file văn bản PERMUTE.INP chứa số nguyên dương n ≤ 12 Output : file văn bản PERMUTE.OUT những hoán vị của dãy ( 1, 2, …, n ) PERMUTE.INP 3 PERMUTE.OUT 1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1 P_1_02_3. PAS * Thuật toán sinh liệt kê hoán vị program Permutation ; const InputFile = ‘ PERMUTE.INP ‘ ; OutputFile = ‘ PERMUTE.OUT ‘ ; max = 12 ; var n, i, k, a, b : Integer ; x : array [ 1 .. max ] of Integer ; f : Text ; procedure Swap ( var X, Y : Integer ) ; { Thủ tục hòn đảo giá trị hai tham biến X, Y } var Temp : Integer ; begin Temp : = X ; X : = Y ; Y : = Temp ; end ; begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( f ) ; ReadLn ( f, n ) ; Close ( f ) ;
  23. 10 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; for i : = 1 to n do x [ i ] : = i ; { Khởi tạo thông số kỹ thuật đầu : x [ 1 ] : = 1 ; x [ 2 ] : = 2 ; …, x [ n ] : = n } repeat for i : = 1 to n do Write ( f, x [ i ], ‘ ‘ ) ; { In ra thông số kỹ thuật hoán vị hiện tại } WriteLn ( f ) ; i : = n – 1 ; while ( i > 0 ) and ( x [ i ] > x [ i + 1 ] ) do Dec ( i ) ; if i > 0 then { Chưa gặp phải hoán vị cuối ( n, n-1, …, 1 ) } begin k : = n ; { x [ k ] là thành phần cuối dãy } while x [ k ] < x [ i ] do Dec ( k ) ; { Lùi dần k để tìm gặp x [ k ] tiên phong lớn hơn x [ i ] } Swap ( x [ k ], x [ i ] ) ; { Đổi chỗ x [ k ] và x [ i ] } a : = i + 1 ; b : = n ; { Lật ngược đoạn cuối giảm dần, a : đầu đoạn, b : cuối đoạn } while a < b do begin Swap ( x [ a ], x [ b ] ) ; { Đảo giá trị x [ a ] và x [ b ] } Inc ( a ) ; { Tiến a và lùi b, liên tục cho tới khi a, b chạm nhau } Dec ( b ) ; end ; end ; until i = 0 ; { Toàn dãy là dãy giảm dần - không sinh tiếp được - hết thông số kỹ thuật } Close ( f ) ; end. Bài tập : Bài 1 Các chương trình trên giải quyết và xử lý không tốt trong trường hợp tầm thường, đó là trường hợp n = 0 so với chương trình liệt kê dãy nhị phân cũng như trong chương trình liệt kê hoán vị, trường hợp k = 0 so với chương trình liệt kê tổng hợp, hãy khắc phục điều đó. Bài 2 Liệt kê những dãy nhị phân độ dài n hoàn toàn có thể coi là liệt kê những chỉnh hợp lặp chập n của tập 2 thành phần { 0, 1 }. Hãy lập chương trình : Nhập vào hai số n và k, liệt kê những chỉnh hợp lặp chập k của { 0, 1, …, n - 1 }. Hướng dẫn : thay hệ cơ số 2 bằng hệ cơ số n. Bài 3 Hãy liệt kê những dãy nhị phân độ dài n mà trong đó cụm chữ số " 01 " Open đúng 2 lần. Bài 4. Nhập vào một list n tên người. Liệt kê tổng thể những cách chọn ra đúng k người trong số n người đó. Bài 5 Liệt kê toàn bộ những tập con của tập { 1, 2, …, n }. Có thể dùng chiêu thức liệt kê tập con như trên hoặc dùng giải pháp liệt kê toàn bộ những dãy nhị phân. Mỗi số 1 trong dãy nhị phân tương ứng với một thành phần được chọn trong tập. Ví dụ với tập { 1, 2, 3, 4 } thì dãy nhị phân 1010 sẽ tương ứng với tập con { 1, 3 }. Hãy lập chương trình in ra tổng thể những tập con của { 1, 2, …, n } theo hai chiêu thức. Bài 6 Nhập vào list tên n người, in ra tổng thể những cách xếp n người đó vào một bàn
  24. Bài toán liệt kê 11 Lê Minh Hoàng Bài 7 Nhập vào list n bạn nam và n bạn nữ, in ra tổng thể những cách xếp 2 n người đó vào một bàn tròn, mỗi bạn nam tiếp đến một bạn nữ. Bài 8 Người ta hoàn toàn có thể dùng giải pháp sinh để liệt kê những chỉnh hợp không lặp chập k. Tuy nhiên có một cách khác là liệt kê tổng thể những tập con k thành phần của tập hợp, sau đó in ra đủ k ! hoán vị của nó. Hãy viết chương trình liệt kê những chỉnh hợp không lặp chập k của { 1, 2, …, n } theo cả hai cách. Bài 9 Liệt kê tổng thể những hoán vị vần âm trong từ MISSISSIPPI theo thứ tự từ điển. Bài 10 Liệt kê toàn bộ những cách phân tích số nguyên dương n thành tổng những số nguyên dương, hai cách nghiên cứu và phân tích là hoán vị của nhau chỉ tính là một cách. Cuối cùng, ta có nhận xét, mỗi chiêu thức liệt kê đều có ưu, điểm yếu kém riêng và giải pháp sinh cũng không nằm ngoài nhận xét đó. Phương pháp sinh không hề sinh ra được thông số kỹ thuật thứ p nếu như chưa có thông số kỹ thuật thứ p – 1, chứng tỏ rằng giải pháp sinh tỏ ra ưu điểm trong trường hợp liệt kê hàng loạt một số lượng nhỏ thông số kỹ thuật trong một bộ dữ liệu lớn thì lại có điểm yếu kém và ít tính phổ dụng trong những thuật toán duyệt hạn chế. Hơn thế nữa, không phải thông số kỹ thuật khởi đầu khi nào cũng dễ tìm được, không phải kỹ thuật sinh thông số kỹ thuật tiếp nối cho mọi bài toán đều đơn thuần như trên ( Sinh những chỉnh hợp không lặp chập k theo thứ tự từ điển ví dụ điển hình ). Ta sang một phân mục sau nói đến một giải pháp liệt kê có tính phổ dụng cao hơn, để giải những bài toán liệt kê phức tạp hơn đó là : Thuật toán quay lui ( Back tracking ) .
  25. 12 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 § 3. THUẬT TOÁN QUAY LUI Thuật toán quay lui dùng để giải bài toán liệt kê những thông số kỹ thuật. Mỗi thông số kỹ thuật được thiết kế xây dựng bằng cách kiến thiết xây dựng từng thành phần, mỗi thành phần được chọn bằng cách thử tổng thể những năng lực. Giả sử thông số kỹ thuật cần liệt kê có dạng x [ 1 .. n ], khi đó thuật toán quay lui triển khai qua những bước : 1 ) Xét tổng thể những giá trị x [ 1 ] hoàn toàn có thể nhận, thử cho x [ 1 ] nhận lần lượt những giá trị đó. Với mỗi giá trị thử gán cho x [ 1 ] ta sẽ : 2 ) Xét tổng thể những giá trị x [ 2 ] hoàn toàn có thể nhận, lại thử cho x [ 2 ] nhận lần lượt những giá trị đó. Với mỗi giá trị thử gán cho x [ 2 ] lại xét tiếp những năng lực chọn x [ 3 ] … cứ liên tục như vậy đến bước : … n ) Xét toàn bộ những giá trị x [ n ] hoàn toàn có thể nhận, thử cho x [ n ] nhận lần lượt những giá trị đó, thông tin thông số kỹ thuật tìm được 〈 x [ 1 ], x [ 2 ], …, x [ n ] 〉. Trên phương diện quy nạp, hoàn toàn có thể nói rằng thuật toán quay lui liệt kê những thông số kỹ thuật n thành phần dạng x [ 1 .. n ] bằng cách thử cho x [ 1 ] nhận lần lượt những giá trị hoàn toàn có thể. Với mỗi giá trị thử gán cho x [ 1 ] bài toán trở thành liệt kê tiếp thông số kỹ thuật n – 1 thành phần x [ 2 .. n ]. Mô hình của thuật toán quay lui hoàn toàn có thể miêu tả như sau : { Thủ tục này thử cho x [ i ] nhận lần lượt những giá trị mà nó hoàn toàn có thể nhận } procedure Try ( i : Integer ) ; begin for 〈 mọi giá trị V hoàn toàn có thể gán cho x [ i ] 〉 do begin 〈 Thử cho x [ i ] : = V 〉 ; if 〈 x [ i ] là thành phần ở đầu cuối trong thông số kỹ thuật 〉 then 〈 Thông báo thông số kỹ thuật tìm được 〉 else begin 〈 Ghi nhận việc cho x [ i ] nhận giá trị V ( nếu cần ) 〉 ; Try ( i + 1 ) ; { Gọi đệ quy để chọn tiếp x [ i + 1 ] } 〈 Nếu cần, bỏ ghi nhận việc thử x [ i ] : = V để thử giá trị khác 〉 ; end ; end ; end ; Thuật toán quay lui sẽ mở màn bằng lời gọi Try ( 1 ) 3.1. LIỆT KÊ CÁC DÃY NHỊ PHÂN ĐỘ DÀI N Input / Output với khuôn dạng như trong P_1_02_1. PAS Biểu diễn dãy nhị phân độ dài N dưới dạng x [ 1 .. n ]. Ta sẽ liệt kê những dãy này bằng cách thử dùng những giá trị { 0, 1 } gán cho x [ i ]. Với mỗi giá trị thử gán cho x [ i ] lại thử những giá trị hoàn toàn có thể gán cho x [ i + 1 ]. Chương trình liệt kê bằng thuật toán quay lui hoàn toàn có thể viết : P_1_03_1. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những dãy nhị phân độ dài n program BinaryStrings ; const InputFile = ‘ BSTR.INP ‘ ; OutputFile = ‘ BSTR.OUT ‘ ;
  26. Bài toán liệt kê 13 Lê Minh Hoàng max = 30 ; var x : array [ 1 .. max ] of Integer ; n : Integer ; f : Text ; procedure PrintResult ; { In thông số kỹ thuật tìm được, do thủ tục tìm đệ quy Try gọi khi tìm ra một thông số kỹ thuật } var i : Integer ; begin for i : = 1 to n do Write ( f, x [ i ] ) ; WriteLn ( f ) ; end ; procedure Try ( i : Integer ) ; { Thử những cách chọn x [ i ] } var j : Integer ; begin for j : = 0 to 1 do { Xét những giá trị hoàn toàn có thể gán cho x [ i ], với mỗi giá trị đó } begin x [ i ] : = j ; { Thử đặt x [ i ] } if i = n then PrintResult { Nếu i = n thì in tác dụng } else Try ( i + 1 ) ; { Nếu i chưa phải là thành phần cuối thì tìm tiếp x [ i + 1 ] } end ; end ; begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( f ) ; ReadLn ( f, n ) ; { Nhập dữ liệu } Close ( f ) ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; Try ( 1 ) ; { Thử những cách chọn giá trị x [ 1 ] } Close ( f ) ; end. Ví dụ : Khi n = 3, cây tìm kiếm quay lui như sau : Try ( 1 ) Try ( 2 ) Try ( 2 ) Try ( 3 ) Try ( 3 ) Try ( 3 ) Try ( 3 ) 000 001 010 011 100 101 110 111 Result X1 = 0 X1 = 1 X2 = 0 X2 = 1 X2 = 0 X2 = 1 X3 = 0 X3 = 1 X3 = 0 X3 = 1 X3 = 0 X3 = 1 X3 = 0 X3 = 1 Hình 1 : Cây tìm kiếm quay lui trong bài toán liệt kê dãy nhị phân 3.2. LIỆT KÊ CÁC TẬP CON K PHẦN TỬ Input / Output có khuôn dạng như trong P_1_02_2. PAS Để liệt kê những tập con k thành phần của tập S = { 1, 2, …, n } ta hoàn toàn có thể đưa về liệt kê những thông số kỹ thuật x [ 1 .. n ], ở đây những x [ i ] ∈ S và x [ 1 ] < x [ 2 ] < … < x [ k ]. Ta có nhận xét :
  27. 14 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 x [ k ] ≤ n x [ k-1 ] ≤ x [ k ] – 1 ≤ n – 1 … x [ i ] ≤ n – k + i … x [ 1 ] ≤ n – k + 1. Từ đó suy ra x [ i-1 ] + 1 ≤ x [ i ] ≤ n – k + i ( 1 ≤ i ≤ k ) ở đây ta giả thiết có thêm một số ít x [ 0 ] = 0 khi xét i = 1. Như vậy ta sẽ xét tổng thể những cách chọn x [ 1 ] từ 1 ( = x [ 0 ] + 1 ) đến n – k + 1, với mỗi giá trị đó, xét tiếp tổng thể những cách chọn x [ 2 ] từ x [ 1 ] + 1 đến n – k + 2, … cứ như vậy khi chọn được đến x [ k ] thì ta có một thông số kỹ thuật cần liệt kê. Chương trình liệt kê bằng thuật toán quay lui như sau : P_1_03_2. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những tập con k thành phần program Combination ; const InputFile = ‘ SUBSET.INP ‘ ; OutputFile = ‘ SUBSET.OUT ‘ ; max = 30 ; var x : array [ 0 .. max ] of Integer ; n, k : Integer ; f : Text ; procedure PrintResult ; ( * In ra tập con { x [ 1 ], x [ 2 ], …, x [ k ] } * ) var i : Integer ; begin Write ( f, ‘ { ‘ ) ; for i : = 1 to k – 1 do Write ( f, x [ i ], ‘, ‘ ) ; WriteLn ( f, x [ k ], ‘ } ‘ ) ; end ; procedure Try ( i : Integer ) ; { Thử những cách chọn giá trị cho x [ i ] } var j : Integer ; begin for j : = x [ i – 1 ] + 1 to n – k + i do begin x [ i ] : = j ; if i = k then PrintResult else Try ( i + 1 ) ; end ; end ; begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( F ) ; ReadLn ( f, n, k ) ; Close ( f ) ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; x [ 0 ] : = 0 ; Try ( 1 ) ; Close ( f ) ; end .
  28. Bài toán liệt kê 15 Lê Minh Hoàng Nếu chú ý chương trình trên và chương trình liệt kê dãy nhị phân độ dài n, ta thấy về cơ bản chúng chỉ khác nhau ở thủ tục Try ( i ) – chọn thử những giá trị cho xi, ở chương trình liệt kê dãy nhị phân ta thử chọn những giá trị 0 hoặc 1 còn ở chương trình liệt kê những tập con k thành phần ta thử chọn x [ i ] là một trong những giá trị nguyên từ x [ i-1 ] + 1 đến n – k + i. Qua đó ta hoàn toàn có thể thấy tính phổ dụng của thuật toán quay lui : quy mô thiết lập hoàn toàn có thể thích hợp cho nhiều bài toán, khác với giải pháp sinh tuần tự, với mỗi bài toán lại phải có một thuật toán sinh kế tiếp riêng làm cho việc setup mỗi bài một khác, cạnh bên đó, không phải thuật toán sinh kế tiếp nào cũng dễ thiết lập. 3.3. LIỆT KÊ CÁC CHỈNH HỢP KHÔNG LẶP CHẬP K Để liệt kê những chỉnh hợp không lặp chập k của tập S = { 1, 2, …, n } ta hoàn toàn có thể đưa về liệt kê những thông số kỹ thuật x [ 1 .. k ] ở đây những x [ i ] ∈ S và khác nhau đôi một. Như vậy thủ tục Try ( i ) – xét toàn bộ những năng lực chọn x [ i ] – sẽ thử hết những giá trị từ 1 đến n, mà những giá trị này chưa bị những thành phần đứng trước chọn. Muốn xem những giá trị nào chưa được chọn ta sử dụng kỹ thuật dùng mảng lưu lại : Khởi tạo một mảng c [ 1 .. n ] mang kiểu logic boolean. Ở đây c [ i ] cho biết giá trị i có còn tự do hay đã bị chọn rồi. Ban đầu khởi tạo toàn bộ những thành phần mảng c là TRUE có nghĩa là những thành phần từ 1 đến n đều tự do. Tại bước chọn những giá trị hoàn toàn có thể của x [ i ] ta chỉ xét những giá trị j có c [ j ] = TRUE có nghĩa là chỉ chọn những giá trị tự do. Trước khi gọi đệ quy tìm x [ i + 1 ] : ta đặt giá trị j vừa gán cho x [ i ] là đã bị chọn có nghĩa là đặt c [ j ] : = FALSE để những thủ tục Try ( i + 1 ), Try ( i + 2 ) … gọi sau này không chọn phải giá trị j đó nữa Sau khi gọi đệ quy tìm x [ i + 1 ] : có nghĩa là sắp tới ta sẽ thử gán một giá trị khác cho x [ i ] thì ta sẽ đặt giá trị j vừa thử đó thành tự do ( c [ j ] : = TRUE ), bởi khi xi đã nhận một giá trị khác rồi thì những thành phần đứng sau : x [ i + 1 ], x [ i + 2 ] … trọn vẹn hoàn toàn có thể nhận lại giá trị j đó. Điều này trọn vẹn hài hòa và hợp lý trong phép thiết kế xây dựng chỉnh hợp không lặp : x [ 1 ] có n cách chọn, x [ 2 ] có n – 1 cách chọn, … Lưu ý rằng khi thủ tục Try ( i ) có i = k thì ta không cần phải lưu lại gì cả vì tiếp theo chỉ có in hiệu quả chứ không cần phải chọn thêm thành phần nào nữa. Input : file văn bản ARRANGE.INP chứa hai số nguyên dương n, k ( 1 ≤ k ≤ n ≤ 20 ) cách nhau tối thiểu một dấu cách Output : file văn bản ARRANGE.OUT ghi những chỉnh hợp không lặp chập k của tập { 1, 2, …, n } ARRANGE.INP 3 2 ARRANGE.OUT 1 2 1 3 2 1 2 3 3 1 3 2
  29. 16 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 P_1_03_3. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những chỉnh hợp không lặp chập k program Arrangement ; const InputFile = ‘ ARRANGES.INP ‘ ; OutputFile = ‘ ARRANGES.OUT ‘ ; max = 20 ; var x : array [ 1 .. max ] of Integer ; c : array [ 1 .. max ] of Boolean ; n, k : Integer ; f : Text ; procedure PrintResult ; { Thủ tục in thông số kỹ thuật tìm được } var i : Integer ; begin for i : = 1 to k do Write ( f, x [ i ], ‘ ‘ ) ; WriteLn ( f ) ; end ; procedure Try ( i : Integer ) ; { Thử những cách chọn x [ i ] } var j : Integer ; begin for j : = 1 to n do if c [ j ] then { Chỉ xét những giá trị j còn tự do } begin x [ i ] : = j ; if i = k then PrintResult { Nếu đã chọn được đến xk thì chỉ việc in hiệu quả } else begin c [ j ] : = False ; { Đánh dấu : j đã bị chọn } Try ( i + 1 ) ; { Thủ tục này chỉ xét những giá trị còn tự do gán cho x [ i + 1 ] } c [ j ] : = True ; { Bỏ ghi lại : j lại là tự do, bởi sắp tới sẽ thử một cách chọn khác của x [ i ] } end ; end ; end ; begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( f ) ; ReadLn ( f, n, k ) ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; FillChar ( c, SizeOf ( c ), True ) ; { Tất cả những số đều chưa bị chọn } Try ( 1 ) ; { Thử những cách chọn giá trị của x [ 1 ] } Close ( f ) ; end. Nhận xét : khi k = n thì đây là chương trình liệt kê hoán vị 3.4. BÀI TOÁN PHÂN TÍCH SỐ 3.4.1. Bài toán Cho 1 số ít nguyên dương n ≤ 30, hãy tìm tổng thể những cách phân tích số n thành tổng của những số nguyên dương, những cách nghiên cứu và phân tích là hoán vị của nhau chỉ tính là 1 cách. 3.4.2. Cách làm : Ta sẽ lưu nghiệm trong mảng x, ngoài những có một mảng t. Mảng t thiết kế xây dựng như sau : t [ i ] sẽ là tổng những thành phần trong mảng x từ x [ 1 ] đến x [ i ] : t [ i ] : = x [ 1 ] + x [ 2 ] + … + x [ i ] .
  30. Bài toán liệt kê 17 Lê Minh Hoàng Khi liệt kê những dãy x có tổng những thành phần đúng bằng n, để tránh sự trùng lặp ta đưa thêm ràng buộc x [ i-1 ] ≤ x [ i ]. Vì số thành phần thực sự của mảng x là không cố định và thắt chặt nên thủ tục PrintResult dùng để in ra 1 cách nghiên cứu và phân tích phải có thêm tham số cho biết sẽ in ra bao nhiêu thành phần. Thủ tục đệ quy Try ( i ) sẽ thử những giá trị hoàn toàn có thể nhận của x [ i ] ( x [ i ] ≥ x [ i – 1 ] ) Khi nào thì in hiệu quả và khi nào thì gọi đệ quy tìm tiếp ? Lưu ý rằng t [ i – 1 ] là tổng của tổng thể những thành phần từ x [ 1 ] đến x [ i-1 ] do đó Khi t [ i ] = n tức là ( x [ i ] = n – t [ i – 1 ] ) thì in tác dụng Khi tìm tiếp, x [ i + 1 ] sẽ phải lớn hơn hoặc bằng x [ i ]. Mặt khác t [ i + 1 ] là tổng của những số từ x [ 1 ] tới x [ i + 1 ] không được vượt quá n. Vậy ta có t [ i + 1 ] ≤ n ⇔ t [ i-1 ] + x [ i ] + x [ i + 1 ] ≤ n ⇔ x [ i ] + x [ i + 1 ] ≤ n – t [ i-1 ] tức là x [ i ] ≤ ( n – t [ i-1 ] ) / 2. Ví dụ đơn thuần khi n = 10 thì chọn x [ 1 ] = 6, 7, 8, 9 là việc làm không có ý nghĩa vì như vậy cũng không ra nghiệm mà cũng không chọn tiếp x [ 2 ] được nữa. Một cách dễ hiểu : ta gọi đệ quy tìm tiếp khi giá trị x [ i ] được chọn còn được cho phép chọn thêm một thành phần khác lớn hơn hoặc bằng nó mà không làm tổng vượt quá n. Còn ta in tác dụng chỉ khi x [ i ] mang giá trị đúng bằng số thiếu vắng của tổng i-1 thành phần đầu so với n. Vậy thủ tục Try ( i ) thử những giá trị cho x [ i ] hoàn toàn có thể viết như sau : ( để tổng quát cho i = 1, ta đặt x [ 0 ] = 1 và t [ 0 ] = 0 ). Xét những giá trị của x [ i ] từ x [ i – 1 ] đến ( n – t [ i-1 ] ) div 2, update t [ i ] : = t [ i – 1 ] + x [ i ] và gọi đệ quy tìm tiếp. Cuối cùng xét giá trị x [ i ] = n – t [ i-1 ] và in hiệu quả từ x [ 1 ] đến x [ i ]. Input : file văn bản ANALYSE.INP chứa số nguyên dương n ≤ 30 Output : file văn bản ANALYSE.OUT ghi những cách phân tích số n. ANALYSE.INP 6 ANALYSE.OUT 6 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 6 = 1 + 1 + 1 + 1 + 2 6 = 1 + 1 + 1 + 3 6 = 1 + 1 + 2 + 2 6 = 1 + 1 + 4 6 = 1 + 2 + 3 6 = 1 + 5 6 = 2 + 2 + 2 6 = 2 + 4 6 = 3 + 3 6 = 6 P_1_03_4. PAS * Thuật toán quay lui liệt kê những cách phân tích số program Analyses ; const InputFile = ‘ ANALYSE.INP ‘ ; OutputFile = ‘ ANALYSE.OUT ‘ ; max = 30 ; var n : Integer ; x : array [ 0 .. max ] of Integer ;
  31. 18 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 t : array [ 0 .. max ] of Integer ; f : Text ; procedure Init ; { Khởi tạo } begin Assign ( f, InputFile ) ; Reset ( f ) ; ReadLn ( f, n ) ; Close ( f ) ; x [ 0 ] : = 1 ; t [ 0 ] : = 0 ; end ; procedure PrintResult ( k : Integer ) ; var i : Integer ; begin Write ( f, n, ‘ = ‘ ) ; for i : = 1 to k – 1 do Write ( f, x [ i ], ‘ + ‘ ) ; WriteLn ( f, x [ k ] ) ; end ; procedure Try ( i : Integer ) ; var j : Integer ; begin for j : = x [ i – 1 ] to ( n – T [ i – 1 ] ) div 2 do { Trường hợp còn chọn tiếp x [ i + 1 ] } begin x [ i ] : = j ; t [ i ] : = t [ i – 1 ] + j ; Try ( i + 1 ) ; end ; x [ i ] : = n – T [ i – 1 ] ; { Nếu x [ i ] là thành phần cuối thì nó bắt buộc phải là n-T [ i-1 ], in hiệu quả } PrintResult ( i ) ; end ; begin Init ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; Try ( 1 ) ; Close ( f ) ; end. Bây giờ ta xét tiếp một ví dụ tầm cỡ của thuật toán quay lui : 3.5. BÀI TOÁN XẾP HẬU 3.5.1. Bài toán Xét bàn cờ tổng quát kích cỡ nxn. Một quân hậu trên bàn cờ hoàn toàn có thể ăn được những quân khác nằm tại những ô cùng hàng, cùng cột hoặc cùng đường chéo. Hãy tìm những xếp n quân hậu trên bàn cờ sao cho không quân nào ăn quân nào. Ví dụ một cách xếp với n = 8 :
  32. Bài toán liệt kê 19 Lê Minh Hoàng Hình 2 : Xếp 8 quân hậu trên bàn cờ 8×8 3.5.2. Phân tích Rõ ràng n quân hậu sẽ được đặt mỗi con một hàng vì hậu ăn được ngang, ta gọi quân hậu sẽ đặt ở hàng 1 là quân hậu 1, quân hậu ở hàng 2 là quân hậu 2 … quân hậu ở hàng n là quân hậu n. Vậy một nghiệm của bài toán sẽ được biết khi ta tìm ra được vị trí cột của những quân hậu. Nếu ta xu thế Đông ( Phải ), Tây ( Trái ), Nam ( Dưới ), Bắc ( Trên ) thì ta nhận thấy rằng : Một đường chéo theo hướng Đông Bắc – Tây Nam ( ĐB-TN ) bất kể sẽ đi qua một số ít ô, những ô đó có đặc thù : Hàng + Cột = C ( Const ). Với mỗi đường chéo ĐB-TN ta có 1 hằng số C và với một hằng số C : 2 ≤ C ≤ 2 n xác lập duy nhất 1 đường chéo ĐB-TN vì thế ta hoàn toàn có thể đánh chỉ số cho những đường chéo ĐB – TN từ 2 đến 2 n Một đường chéo theo hướng Đông Nam – Tây Bắc ( ĐN-TB ) bất kể sẽ đi qua một số ít ô, những ô đó có đặc thù : Hàng – Cột = C ( Const ). Với mỗi đường chéo ĐN-TB ta có 1 hằng số C và với một hằng số C : 1 – n ≤ C ≤ n – 1 xác lập duy nhất 1 đường chéo ĐN-TB thế cho nên ta hoàn toàn có thể đánh chỉ số cho những đường chéo ĐN – TB từ 1 – n đến n – 1. 1 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 N S W E N S W E Hình 3 : Đường chéo ĐB-TN mang chỉ số 10 và đường chéo ĐN-TB mang chỉ số 0
  33. 20 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 Cài đặt : Ta có 3 mảng logic để lưu lại : Mảng a [ 1 .. n ]. a [ i ] = TRUE nếu như cột i còn tự do, a [ i ] = FALSE nếu như cột i đã bị một quân hậu khống chế Mảng b [ 2 .. 2 n ]. b [ i ] = TRUE nếu như đường chéo ĐB-TN thứ i còn tự do, b [ i ] = FALSE nếu như đường chéo đó đã bị một quân hậu khống chế. Mảng c [ 1 – n .. n-1 ]. c [ i ] = TRUE nếu như đường chéo ĐN-TB thứ i còn tự do, c [ i ] = FALSE nếu như đường chéo đó đã bị một quân hậu khống chế. Ban đầu cả 3 mảng ghi lại đều mang giá trị TRUE. ( Các cột và đường chéo đều tự do ) Thuật toán quay lui : Xét tổng thể những cột, thử đặt quân hậu 1 vào một cột, với mỗi cách đặt như vậy, xét toàn bộ những cách đặt quân hậu 2 không bị quân hậu 1 ăn, lại thử 1 cách đặt và xét tiếp những cách đặt quân hậu 3 … Mỗi cách đặt được đến quân hậu n cho ta 1 nghiệm Khi chọn vị trí cột j cho quân hậu thứ i, thì ta phải chọn ô ( i, j ) không bị những quân hậu đặt trước đó ăn, tức là phải chọn cột j còn tự do, đường chéo ĐB-TN ( i + j ) còn tự do, đường chéo ĐN-TB ( i-j ) còn tự do. Điều này hoàn toàn có thể kiểm tra ( a [ j ] = b [ i + j ] = c [ i-j ] = TRUE ) Khi thử đặt được quân hậu thứ i vào cột j, nếu đó là quân hậu ở đầu cuối ( i = n ) thì ta có một nghiệm. Nếu không : Trước khi gọi đệ quy tìm cách đặt quân hậu thứ i + 1, ta lưu lại cột và 2 đường chéo bị quân hậu vừa đặt khống chế ( a [ j ] = b [ i + j ] = c [ i-j ] : = FALSE ) để những lần gọi đệ quy tiếp sau chọn cách đặt những quân hậu tiếp nối sẽ không chọn vào những ô nằm trên cột j và những đường chéo này nữa. Sau khi gọi đệ quy tìm cách đặt quân hậu thứ i + 1, có nghĩa là sắp tới ta lại thử một cách đặt khác cho quân hậu thứ i, ta bỏ lưu lại cột và 2 đường chéo bị quân hậu vừa thử đặt khống chế ( a [ j ] = b [ i + j ] = c [ i-j ] : = TRUE ) tức là cột và 2 đường chéo đó lại thành tự do, bởi khi đã đặt quân hậu i sang vị trí khác rồi thì cột và 2 đường chéo đó trọn vẹn hoàn toàn có thể gán cho một quân hậu khác Hãy xem lại trong những chương trình liệt kê chỉnh hợp không lặp và hoán vị về kỹ thuật ghi lại. Ở đây chỉ khác với liệt kê hoán vị là : liệt kê hoán vị chỉ cần một mảng lưu lại xem giá trị có tự do không, còn bài toán xếp hậu thì cần phải ghi lại cả 3 thành phần : Cột, đường chéo ĐB-TN, đường chéo ĐN – TB. Trường hợp đơn thuần hơn : Yêu cầu liệt kê những cách đặt n quân xe lên bàn cờ nxn sao cho không quân nào ăn quân nào chính là bài toán liệt kê hoán vị Input : file văn bản QUEENS.INP chứa số nguyên dương n ≤ 12 Output : file văn bản QUEENS.OUT, mỗi dòng ghi một cách đặt n quân hậu
  34. Bài toán liệt

    kê 21
    Lê Minh Hoàng
    QUEENS.INP
    5
    QUEENS.OUT
    (1, 1); (2, 3); (3, 5); (4, 2); (5, 4);
    (1, 1); (2, 4); (3, 2); (4, 5); (5, 3);
    (1, 2); (2, 4); (3, 1); (4, 3); (5, 5);
    (1, 2); (2, 5); (3, 3); (4, 1); (5, 4);
    (1, 3); (2, 1); (3, 4); (4, 2); (5, 5);
    (1, 3); (2, 5); (3, 2); (4, 4); (5, 1);
    (1, 4); (2, 1); (3, 3); (4, 5); (5, 2);
    (1, 4); (2, 2); (3, 5); (4, 3); (5, 1);
    (1, 5); (2, 2); (3, 4); (4, 1); (5, 3);
    (1, 5); (2, 3); (3, 1); (4, 4); (5, 2);
    P_1_03_5.PAS * Thuật toán quay lui giải bài toán xếp hậu
    program n_Queens;
    const
    InputFile = ‘QUEENS.INP’;
    OutputFile = ‘QUEENS.OUT’;
    max = 12;
    var
    n: Integer;
    x: array[1..max] of Integer;
    a: array[1..max] of Boolean;
    b: array[2..2 * max] of Boolean;
    c: array[1 – max..max – 1] of Boolean;
    f: Text;
    procedure Init;
    begin
    Assign(f, InputFile); Reset(f);
    ReadLn(f, n);
    Close(f);
    FillChar(a, SizeOf(a), True); {Mọi cột đều tự do}
    FillChar(b, SizeOf(b), True); {Mọi đường chéo Đông Bắc – Tây Nam đều tự do}
    FillChar(c, SizeOf(c), True); {Mọi đường chéo Đông Nam – Tây Bắc đều tự do}
    end;
    procedure PrintResult;
    var
    i: Integer;
    begin
    for i := 1 to n do Write(f, ‘(‘, i, ‘, ‘, x[i], ‘); ‘);
    WriteLn(f);
    end;
    procedure Try(i: Integer); {Thử các cách đặt quân hậu thứ i vào hàng i}
    var
    j: Integer;
    begin
    for j := 1 to n do
    if a[j] and b[i + j] and c[i – j] then {Chỉ xét những cột j mà ô (i, j) chưa bị khống chế}
    begin
    x[i] := j; {Thử đặt quân hậu i vào cột j}
    if i = n then PrintResult
    else
    begin
    a[j] := False; b[i + j] := False; c[i – j] := False; {Đánh dấu}
    Try(i + 1); {Tìm các cách đặt quân hậu thứ i + 1}
    a[j] := True; b[i + j] := True; c[i – j] := True; {Bỏ đánh dấu}
    end;
    end;
    end;
    begin

  35. 22 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 Init ; Assign ( f, OutputFile ) ; Rewrite ( f ) ; Try ( 1 ) ; Close ( f ) ; end. Tên gọi thuật toán quay lui, đứng trên phương diện setup hoàn toàn có thể nên gọi là kỹ thuật vét cạn bằng quay lui thì đúng chuẩn hơn, tuy nhiên đứng trên phương diện bài toán, nếu như ta coi việc làm giải bài toán bằng cách xét toàn bộ những năng lực cũng là 1 cách giải thì tên gọi Thuật toán quay lui cũng không có gì trái logic. Xét hoạt động giải trí của chương trình trên cây tìm kiếm quay lui ta thấy tại bước thử chọn x [ i ] nó sẽ gọi đệ quy để tìm tiếp x [ i + 1 ] có nghĩa là quy trình sẽ duyệt tiến sâu xuống phía dưới đến tận nút lá, sau khi đã duyệt hết những nhánh, tiến trình lùi lại thử áp đặt một giá trị khác cho x [ i ], đó chính là nguồn gốc của tên gọi ” thuật toán quay lui ” Bài tập : Bài 1 Một số chương trình trên giải quyết và xử lý không tốt trong trường hợp tầm thường ( n = 0 hoặc k = 0 ), hãy khắc phục những lỗi đó Bài 2 Viết chương trình liệt kê những chỉnh hợp lặp chập k của n thành phần Bài 3 Cho hai số nguyên dương l, n. Hãy liệt kê những xâu nhị phân độ dài n có đặc thù, bất kể hai xâu con nào độ dài l liền nhau đều khác nhau. Bài 4 Với n = 5, k = 3, vẽ cây tìm kiếm quay lui của chương trình liệt kê tổng hợp chập k của tập { 1, 2, …, n } Bài 5 Liệt kê toàn bộ những tập con của tập S gồm n số nguyên { S [ 1 ], S [ 2 ], …, S [ n ] } nhập vào từ bàn phím Bài 6 Tương tự như bài 5 nhưng chỉ liệt kê những tập con có max – min ≤ T ( T cho trước ). Bài 7 Một dãy x [ 1 .. n ] gọi là một hoán vị trọn vẹn của tập { 1, 2, …, n } nếu nó là một hoán vị và thỏa mãn nhu cầu x [ i ] ≠ i với ∀ i : 1 ≤ i ≤ n. Hãy viết chương trình liệt kê tổng thể những hoán vị trọn vẹn của tập trên ( n vào từ bàn phím ). Bài 8 Sửa lại thủ tục in hiệu quả ( PrintResult ) trong bài xếp hậu để hoàn toàn có thể vẽ hình bàn cờ và những cách đặt hậu ra màn hình hiển thị .
  36. Bài toán liệt kê 23 Lê Minh Hoàng Bài 9 Mã đi tuần : Cho bàn cờ tổng quát size nxn và một quân Mã, hãy chỉ ra một hành trình dài của quân Mã xuất phát từ ô đang đứng đi qua tổng thể những ô còn lại của bàn cờ, mỗi ô đúng 1 lần. Bài 10 Chuyển tổng thể những bài tập trong bài trước đang viết bằng sinh tuần tự sang quay lui. Bài 11 Xét sơ đồ giao thông vận tải gồm n nút giao thông vận tải đánh số từ 1 tới n và m đoạn đường nối chúng, mỗi đoạn đường nối 2 nút giao thông vận tải. Hãy nhập dữ liệu về mạng lưới giao thông vận tải đó, nhập số hiệu hai nút giao thông vận tải s và d. Hãy in ra toàn bộ những cách đi từ s tới d mà mỗi cách đi không được qua nút giao thông vận tải nào quá một lần .
  37. 24 Chuyên đề
    ĐHSPHN 1999 – 2004 § 4. KỸ THUẬT NHÁNH CẬN 4.1. BÀI TOÁN TỐI ƯU Một trong những bài toán đặt ra trong trong thực tiễn là việc tìm ra một nghiệm thỏa mãn nhu cầu 1 số ít điều kiện kèm theo nào đó, và nghiệm đó là tốt nhất theo một chỉ tiêu đơn cử, điều tra và nghiên cứu giải thuật những lớp bài toán tối ưu thuộc về nghành nghề dịch vụ quy hoạch toán học. Tuy nhiên cũng cần phải nói rằng trong nhiều trường hợp tất cả chúng ta chưa thể kiến thiết xây dựng một thuật toán nào thực sự hữu hiệu để giải bài toán, mà cho tới nay việc tìm nghiệm của chúng vẫn phải dựa trên quy mô liệt kê hàng loạt những thông số kỹ thuật hoàn toàn có thể và nhìn nhận, tìm ra thông số kỹ thuật tốt nhất. Việc liệt kê thông số kỹ thuật hoàn toàn có thể setup bằng những chiêu thức liệt kê : Sinh tuần tự và tìm kiếm quay lui. Dưới đây ta sẽ khám phá giải pháp liệt kê bằng thuật toán quay lui để tìm nghiệm của bài toán tối ưu. 4.2. SỰ BÙNG NỔ TỔ HỢP Mô hình thuật toán quay lui là tìm kiếm trên 1 cây phân cấp. Nếu giả thiết rằng ứng với mỗi nút tương ứng với một giá trị được chọn cho x [ i ] sẽ ứng với chỉ 2 nút tương ứng với 2 giá trị mà x [ i + 1 ] hoàn toàn có thể nhận thì cây n cấp sẽ có tới 2 n nút lá, số lượng này lớn hơn rất nhiều lần so với dữ liệu nguồn vào n. Chính thế cho nên mà nếu như ta có thao tác thừa trong việc chọn x [ i ] thì sẽ phải trả giá rất lớn về ngân sách thực thi thuật toán bởi quy trình tìm kiếm lòng vòng không có ý nghĩa trong những bước chọn sau đó x [ i + 1 ], x [ i + 2 ], … Khi đó, một yếu tố đặt ra là trong quy trình liệt kê giải thuật ta cần tận dụng những thông tin đã tìm được để vô hiệu sớm những giải pháp chắc như đinh không phải tối ưu. Kỹ thuật đó gọi là kỹ thuật nhìn nhận nhánh cận trong tiến trình quay lui. 4.3. MÔ HÌNH KỸ THUẬT NHÁNH CẬN Dựa trên quy mô thuật toán quay lui, ta thiết kế xây dựng quy mô sau : procedure Init ; begin 〈 Khởi tạo một thông số kỹ thuật bất kể BESTCONFIG 〉 ; end ; { Thủ tục này thử chọn cho x [ i ] tổng thể những giá trị nó hoàn toàn có thể nhận } procedure Try ( i : Integer ) ; begin for 〈 Mọi giá trị V hoàn toàn có thể gán cho x [ i ] 〉 do begin 〈 Thử cho x [ i ] : = V 〉 ; if 〈 Việc thử trên vẫn còn hy vọng tìm ra thông số kỹ thuật tốt hơn BESTCONFIG 〉 then if 〈 x [ i ] là thành phần ở đầu cuối trong thông số kỹ thuật 〉 then 〈 Cập nhật BESTCONFIG 〉 else begin 〈 Ghi nhận việc thử x [ i ] = V nếu cần 〉 ; Try ( i + 1 ) ; { Gọi đệ quy, chọn tiếp x [ i + 1 ] } 〈 Bỏ ghi nhận việc thử cho x [ i ] = V ( nếu cần ) 〉 ; end ; end ; end ;
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật – Lê Minh Hoàng

Bài viết liên quan
Hotline 24/7: O984.666.352
Alternate Text Gọi ngay