python 动态规划回溯_回溯算法 - 全排列算法实现(pythondart)

回溯算法 , 就是穷举

解决一个回溯问题,实际上就是一个决策树的遍历过程.

路径: 也就是已经做出的选择

选择列表: 也就是你当前可以做的选择

结束条件: 也就是到达决策树底层,无法再做选择的条件.

回溯算法的一个特点: 它不像动态规划存在重叠子问题可以优化,回溯算法就是纯暴力穷举,复杂度一般都很高,不可能低于0(n!),因为穷举整颗决策树是无法避免的.

python代码:

from rich.console import Console

from rich import print

console = Console()

res = []

def permute( nums):

tarck = []

backtrack(nums,tarck)

return res

def backtrack(nums,track):

if (len(track) == len(nums) ):

res.append(track.copy())

console.log( 'nums长度和track长度一致' , style="bold red underline")

print('当前res是: '+ str(res))

return res

for i in nums:

if i in track:

continue

track.append(i)

backtrack(nums,track)

track.pop()

res = permute([1,2,3])

console.log( res , style="bold green ")

# 输出结果: [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

dart代码:

List> res = [];

List> permute(List nums){

List track = [] ;

backtrack(nums, track);

return res;

}

void backtrack(List nums, List track){

if (nums.length == track.length){

res.add(track.sublist(0));

print("当前res是: "+res.toString());

return ;

}

for(int i=0;i

if (track.contains(nums[i])){

continue;

}

track.add(nums[i]);

backtrack(nums, track);

track.removeLast();

}

void main() {

var xx = permute([1,2,3]);

print(xx);

}

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