Java 如何使用回溯搜索解决问题？

N人（N）{ 计数++； 返回； } 对于（int j=0；j=conditions[conditions.length-constraint]）{ 返回false； } } 否则，如果（i>arr.length-右侧）{ int约束=arr.length-i； if（arr[i]>=conditions[conditions.length-constraint]）{ 返回false； } } 否则{ if（arr[i]>arr[left-1]| | arr[i]>arr[arr.length-right-1]）{ 返回false； } } 返回true； } } UPD： 更改了代码，现在一切正常（但对于n=13，需要花费很多时间）：

公共类回溯{
私有静态int n；
私有静态int左；
私权；
静态int-arr[]；
静态int为[]；
静态整数计数=0；
公共静态void main（字符串[]args）引发FileNotFoundException{
长启动=System.currentTimeMillis（）；
Scanner Scanner=新扫描仪（新文件（“data/File.txt”）；
int inputs=scanner.nextInt（）；
对于（int i=0；in-1）{
计数++；
返回；
}
对于（int j=0；j=conditions[conditions.length-constraint]）{
返回false；
}
}
*/
如果（i==n-1）{
if（countLeft（i）！=left | | countRight（i）！=right）返回false；
}
返回true；
}
私有静态int countLeft（int n）{
整数计数=0；
对于（int i=0；i=0；i--）{
布尔标志=假；
对于（int j=arr.length-1；j>i；j--）{
if（arr[i]

即使您观察到了由于最高的人的位置而产生的快捷方式，回溯解决方案仍然会遇到太多的可能性。难怪要花太长时间。组合思考

• 固定最高的人的位置（应该在

  P

  和

  N-R

  之间）
• 请注意，对于左侧分区中的任何人，右侧的视图都被阻挡。右分区也是如此。这个问题自然会以两种单向的方式分解问题
• 还要注意，到底谁在左分区中并不重要。不管怎样，都有相同数量的排列。右分区也是如此

现在，如果最高的人在位置

k

，则有

（n-1）选择（k-1）

方法填充左侧分区。假设单向查看问题允许

F（p，k）

解决方案，那么主要问题的答案是

sum[k: P..N-R] chose(n-1,k-1) F(P-1, k-1) * F(N-k-1, n-k)

要计算

F（p，k）

，请遵循同一行。固定最高者的位置

j

（它应该在

p-1

和

k

之间）。有

（k-1）选择了（p-1）

填充左侧分区的方式（同样，选择谁并不重要）；正确的分区可以是任意顺序。子问题的答案由递归给出

F(p, k) = sum[j: p-1..k] chose(j-1,k-1] (k-j)! F(p-1, j-1)

---

现在，一个简单的回忆录应该在合理的时间内给出结果。

即使你观察到了由于最高的人的位置而产生的快捷方式，回溯解决方案仍然会遇到太多的可能性。难怪要花太长时间。组合思考

• 固定最高的人的位置（应该在

  P

  和

  N-R

  之间）
• 请注意，对于左侧分区中的任何人，右侧的视图都被阻挡。右分区也是如此。问题自然分解为两个单向问题
• 还要注意，到底谁在左分区中并不重要。不管怎样，都有相同数量的排列。右分区也是如此

现在，如果最高的人在位置

k

，则有

（n-1）选择（k-1）

方法填充左侧分区。假设单向查看问题允许

F（p，k）

解决方案，那么主要问题的答案是

sum[k: P..N-R] chose(n-1,k-1) F(P-1, k-1) * F(N-k-1, n-k)

要计算

F（p，k）

，请遵循同一行。固定最高者的位置

j

（它应该在

p-1

和

k

之间）。有

（k-1）选择了（p-1）

填充左侧分区的方式（同样，选择谁并不重要）；正确的分区可以是任意顺序。子问题的答案

F(p, k) = sum[j: p-1..k] chose(j-1,k-1] (k-j)! F(p-1, j-1)