Referat Metoda Backtracking2.DOC

Mai jos puteti citi fragmente din Referat Metoda Backtracking2.DOC si de asemenea puteti face Download Referat Metoda Backtracking2.DOC

Citeste fragmente din Referat Metoda Backtracking2.DOC

METODA BACKTRACKING Stiva este acea formă de organizare a datelor (structură de date) cu proprietatea că operaţiile de introducere şi scoatere a datelor se fac în vârful ei. Stivele se pot simula utilizând vectori. Fie ST(i) un vector. ST(1), ST(2), ..., ST(n) pot reţine numai litere sau numai cifre. O variabilă K indică în permanentă vârful stivei. Exemplificăm, în continuare, modul de lucru cu stiva: În stiva iniţial vidă se introduce litera A, vârful stivei va fi la nivelul 1 (k-1); introducem în stivă litera B, deci k va lua valoarea 2; scoatem din stivă pe B (A nu poate fi scos); scoatem din stivă pe A; stiva rămâne vidă În mod practic la scoaterea unei variabile din stivă, scade cu 1 valoarea variabilei ce indică vârful stivei, iar atunci când scriem ceva în stivă, o eventuală valoare reziduală se pierde: Pe un anumit nivel se retine, de regulă, o singură informaţie (literă sau cifră), însă este posibil; aşa cum va rezulta din exemplele, prezentate în lucrare, să avem mai multe informaţii, caz în care avem de a face cu stive duble, triple, etc. Întreaga teorie a recursivităţii se bazează pe structura de tip stivă. Prezentarea tehnicii Backtracking Această tehnică se foloseşte în rezolvarea problemelor care îndeplinesc simultan următoarele condiţii: - soluţia lor poate fi pusă sub forma unui vector S=x1,x2, ...,xn, cu x1 € A1, x2 € A2 …,xn € An - mulţimile A1, A2 , …., An sunt mulţimi finite, iar elementele lor se consideră că se află într-o relaţie de ordine bine stabilită; - nu se dispune de o altă metodă de rezolvare, mai rapidă - x1 x2 …, xn pot fi la rândul lor vectori; - A1, A2 …, An pot coincide. La întâlnirea unei astfel de probleme, dacă nu cunoaştem această tehnică, suntem tentaţi să generăm toate elementele produsului cartezian A1,A2 …,An si fiecare element să fie testat dacă este soluţie. Rezolvând problema în acest mod, timpul de execuţie este atât de mare, încât poate fi considerat infinit, algoritmul neavând nici o valoare practică. De exemplu, dacă dorim să generăm toate permutările unei mulţimi finite A, nu are rost să generăm produsul cartezian AxAx.....xA, pentru ca apoi, să testăm, pentru fiecare element al acestuia, dacă este sau nu permutare (nu are rost să generăm 1.1,1.......1, pentru ca apoi să constatăm că nu am obţinut o permutare, când de la a doua cifră 1 ne puteam da seama că cifrele nu sunt distincte). Tehnica Backtracking are la bază un principiu extrem de simplu: - se construieşte soluţia pas cu pas: x1, x2 …,xn - dacă se constată că, pentru o valoare aleasă, nu avem cum să ajungem la soluţie, se renunţă la acea valoare şi se reia căutarea din punctul în care am rămas. Concret: - se alege primul element x, ce aparţine lui A; - presupunând generate elementele x1,x2 …,xk , aparţinând mulţimilor A1, A2 …,Ak , se alege (dacă există) xk+1 , primul element disponibil din mulţimea Ak+1 , apar două posibilităţi : 1) Nu s-a găsit un astfel de element, caz în care caz în care se reia căutarea considerând generate elementele x1,x2 …,xk+1 , iar aceasta se reia de la următorul element al mulţimii Ak rămas netestat; 2) A fost găsit, caz în care se testează dacă acesta îndeplineşte anumite condiţii de continuare apărând astfel două posibilităţi: - îndeplineşte, caz în care se testează dacă s-a ajuns la soluţie si apar din nou două posibilităţi - s-a ajuns la soluţie, se tipăreşte soluţia si se reia algoritmul considerând generate elementele x1,x2 …,xk , (se caută în continuare, un alt element al mulţimii Ak , rămas netestat); - nu s-a ajuns la soluţie, caz în care se reia algoritmul considerând generate elementele x1,x2 …,xk , si se caută un prim element xk+2 € Ak. - nu le îndeplineşte caz în care se reia algoritmul considerând generate elementele x1,x2 …,xk , iar elementul xk-1 se caută între elementele mulţimii A, rămase netestate. Algoritmii se termină atunci când nu există nici un element x1 € A1 netestat. Observaţie: tehnica Backtracking are ca rezultat obţinerea tuturor soluţiilor problemei. În cazul în care se cere o sigură soluţie se poate forţa oprirea, atunci când a fost găsită. Am arătat că orice soluţie se generează sub formă de vector. Vom considera că generarea soluţiilor se face intr-o stivă. Astfel, x1 € A1, se va găsi pe primul nivel al stivei, x2 € A2 se va găsi pe al doilea nivel al stivei,... xk € Ak se va găsi pe nivelul k al stivei. În acest fel, stiva (notată ST) va arăta astfel: ST Nivelul k+1 al stivei trebuie iniţializat (pentru a alege, în ordine, elementele mulţimii k+1 ). Iniţializarea trebuie făcută cu o valoare aflată (în relaţia de ordine considerată, pentru mulţimea Ak+1 ) înaintea tuturor valorilor posibile din mulţime. De exemplu, pentru generarea permutărilor mulţimii {1,2.....n}, orice nivel al stivei va lua valori de la 1 la n. Iniţializarea unui nivel (oarecare) se face cu valoarea 0. Procedura de iniţializare o vom numi INIT şi va avea doi parametri: k (nivelul care trebuie iniţializat si ST (stiva)). Găsirea următorului element al mulţimii Ak (element care a fost netestat) se face cu ajutorul procedurii SUCCESOR (AS,ST,K). Parametrul AS (am succesor) este o variabilă booleană. În situaţia în care am găsit elementul, acesta este pus în stivă şi AS ia valoarea TRUE, contrar (nu a rămas un element netestat) AS ia valoarea FALSE.. Odată ales un element, trebuie văzut dacă acesta îndeplineşte condiţiile de continuare (altfel spus, dacă elementul este valid). Acest test se face cu ajutorul procedurii VALID (EV,ST,K). 8 < ð ò ^ ` 3se face cu ajutorul funcţiei SOLUTIE(k) iar o soluţie se tipăreşte cu ajutorul procedurii TIPAR. Prezentăm în continuare rutina Backtracking: k:=1; init(1,st); while k>0 do begin repeat succesor (as, st, k) ; . if as then valid(ev,st,k) until (not as) or (as and ev) ; if as then if solutie(k) then tipar else begin k:=k+l; init ( k, st ); end; else k:=k-1 end; Observaţie: Problemele rezolvate prin această metodă necesită un timp îndelungat. Din acest motiv, este bine să utilizăm metoda numai atunci când nu avem la dispoziţie un alt algoritm mai eficient. Cu toate că există probleme pentru care nu se pot elabora alţi algoritmi mai eficienţi, tehnica backtracking trebuie aplicată numai în ultimă instanţă. Fiind dată o tablă de şah, de dimensiune n, xn, se cer toate soluţiile de aranjare a n dame, astfel încât să nu se afle două dame pe aceeaşi linie, coloană sau diagonală (dame să nu se atace reciproc). Exemplu: Presupunând că dispunem de o tablă de dimensiune 4x4, o soluţie ar fi următoarea: D D D D Observăm că o damă trebuie să fie plasată singură pe linie. Plasăm prima damă pe linia 1, coloana 1. D A doua damă nu poate fi aşezată decât în coloana 3. D D Observăm că a treia damă nu poate fi plasată în linia 3. Încercăm atunci plasarea celei de-a doua dame în coloana 4. D D A treia damă nu poate fi plasată decât în coloana 2. D D D În această situaţie dama a patra nu mai poate fi aşezată. Încercând să avansăm cu dama a treia, observăm că nu este posibil să o plasăm nici în coloana 3, nici în coloana 4, deci o vom scoate de pe tablă. Dama a doua nu mai poate avansa, deci şi ea este scoasă de pe tablă. Avansăm cu prima damă în coloana 2. D A doua damă nu poate fi aşezată decât în coloana 4. D D Dama a treia se aşează în prima coloană. D D D Acum este posibil să plasăm a patra damă în coloana 3 si astfel am obţinut o soluţie a problemei. D D D D Algoritmul continuă în acest mod până când trebuie scoasă de pe tablă prima damă. Pentru reprezentarea unei soluţii putem folosi un vector cu n componente (având în vedere că pe fiecare linie se găseşte o singură damă). Exemplu pentru soluţia găsită avem vectorul ST ce poate fi asimilat unei stive. Două dame se găsesc pe aceeaşi diagonală dacă si numai dacă este îndeplinită condiţia: |st(i)-st(j)|=|i-j| ( diferenţa, în modul, între linii si coloane este aceeaşi). ST(4) ST(3) În general ST(i)=k semnifică faptul că pe linia i dama ocupă poziţia k. ST(2) ST(1) Exemplu: în tabla 4 x4 avem situaţia: D D D D st(1)= 1 i = 1 st(3)= 3 j = 3 |st(1) - st(3)| = |1 – 3| = 2 |i – j| = |1 – 3| = 2 sau situaţia D D D D st(1) = 3 i = 1 st(3) = 1 j = 3 |st(i) - st(j)| = |3 – 1| = 2 |i – j| = |1 – 3| = 2 Întrucât doua dame nu se pot găsi în aceeaşi coloană, rezultă că o soluţie este sub formă de permutare. O primă idee ne conduce la generarea tuturor permutărilor si la extragerea soluţiilor pentru problema ca două dame să nu fie plasate în aceeaşi diagonală. A proceda astfel, înseamnă că lucrăm conform strategiei backtracking. Aceasta presupune ca imediat ce am găsit două dame care se atacă, să reluăm căutarea. lată algoritmul, conform strategiei generate de backtracking: - În prima poziţie a stivei se încarcă valoarea 1, cu semnificaţia că în linia unu se aşează prima damă în coloană. - Linia 2 se încearcă aşezarea damei în coloana 1, acest lucru nefiind posibil întrucât avem doua dame pe aceeaşi coloană. - În linia 2 se încearcă aşezarea damei în coloana 2 , însă acest lucru nu este posibil, pentru că damele se găsesc pe aceiaşi diagonală (|st(1)-st(2)|=|1-2|); - Aşezarea damei 2 în coloana 3 este posibilă. - Nu se poate plasa dama 3 în coloana 1, întrucât în liniile 1-3 damele ocupa acelaşi coloană. - Şi această încercare eşuează întrucât damele de pe 2 şi 3 sunt pe aceeaşi diagonală. - Damele de pe 2-3 se găsesc pe aceeaşi coloană. - Damele de pe 2-3 se găsesc pe aceeaşi diagonală. - Am coborât în stivă mutând dama de pe linia 2 şi coloana 3 în coloana 4. Algoritmul se încheie atunci când stiva este vidă. Semnificaţia procedurilor utilizate este următoarea: INIT - nivelul k al stivei este iniţializat cu 0; SUCCESOR - măreşte cu 1 valoarea aflată pe nivelul k al stivei în situaţia în care aceasta este mai mică decât n şi atribuie variabilei EV valoarea TRUE, în caz contrar, atribuie variabilei EV valoarea FALSE; VALID - validează valoarea pusă pe nivelul k al stivei, verificând dacă nu avem două dame pe aceeaşi linie (st(k)=st(i)), sau dacă nu avem două dame pe aceeaşi diagonală (st(k)-st(i)=|k-i|)caz în care variabilei EV i se atribuie FALSE; în caz contrar, variabilei EV i se atribuie TRUE; SOLUTIE - verifică dacă stiva a fost completată până la nivelul n inclusiv; TIPAR - tipăreşte o soluţie. PAGE A B A A ... xk … … x2 x1 3 1 4 2 쥁@