追蹤解

追蹤解，上述實現的情況下，解都在最后一層，根本不知道之前的路徑是怎樣的，廣度優先搜索，同一個緯度，假如不加指標判斷的話，根本不知道最優解是選擇的哪一個，所以需要同一個緯度的每一個結點，記住他之前的路徑，才能在最優解的時候之前是怎么走過來的，每一個結點用一個數組記錄路徑，這樣實現的感覺消耗有點大啊，通常看見是采用鏈表方式

限界分支法本質還是空間樹，樹的話，還是用鏈表實現比較容易和直觀

把之前實現基于數組的形式修改成結點鏈表方式

實現如下：

#%% # 修改成結點，為了追蹤解，新增兩個變量，是否選擇物品和前一個物品的結點 class Node:def __init__(self, CurCost=None,CurValue=None,Flag=None,parent=None):# 部分解所占體積self.CurCost = CurCost# 部分解所占價值self.CurValue = CurValue# 當前結點是否選擇了物品self.isleft = Flag# 前一個結點是誰self.parent = parentclass FIFO_01_Pack_with_solution_tracking:def __init__(self,N,V,C,W):self.num =Nself.Volume = Vself.Cost = Cself.Value = W# 存放最優解self.BestResult = [False]*N # 最優解結點，這里是葉子結點self.BestNode = Node(0,0,False,None)#用于存放活結點，便于理解，把根結點，以及第0層結束標志-1放進去# 結點包括2個屬性：當前空間大小，當前的價值大小self.queue = [Node(0,0,False,None),Node(-1,-1,False,None),] # 實現時葉子結點不加入到活結點列表，當屬于葉子結點時，增加對結果的處理def enQueen(self,node,depth):if depth == self.num -1:CurValue = node.CurValueif CurValue > self.BestNode.CurValue:self.BestNode.CurValue = CurValueself.BestNode.isleft = node.isleftself.BestNode.parent = node.parent else:self.queue.append(node)def pack_01(self): # selected = [0]*self.num # 首先取出根結點depth = 0node = self.queue.pop(0)CurCost = node.CurCostCurValue = node.CurValuewhile True:# 判斷左結點能否加入到隊列，能的話，把當前空間和當前價值放入隊列if CurCost + self.Cost[depth] < self.Volume:# 這時的父節點就是nodeself.enQueen(Node(CurCost + self.Cost[depth],CurValue + self.Value[depth],True,node),depth)# 右結點總是可以加入隊列的，因為沒有約束條件的限制self.enQueen(Node(CurCost,CurValue,False,node),depth)# 然后彈出下一個結點node = self.queue.pop(0)CurCost = node.CurCostCurValue = node.CurValue# 當同一層處理完畢時，先判斷是否能夠輸出結果，判斷的標準是隊列是否為空，# 這時下一層的所有結點已經加入了隊列，這時需要把下一層# 增加一個結尾-1便于判斷，然后進入下一層，彈出下一個結點if CurCost == -1:if not self.queue:return self.BestNode.CurValueself.enQueen(Node(-1,-1,False,None),depth)depth += 1node = self.queue.pop(0)CurCost = node.CurCostCurValue = node.CurValuedef solution_Tracking(self):#追蹤解從self.BestNode開始追蹤for j in range(self.num-1,-1,-1):self.BestResult[j] = self.BestNode.isleftself.BestNode = self.BestNode.parentreturn self.BestResultdef print_Result(self):print(self.pack_01())print(self.solution_Tracking())N = 8 V = 30 C = [11,2,3,9,13,6,15,7,19] W = [5.0,2.0,5.0,7.0,5.0,11.0,6.0,14.0]FIFO_01_Pack_with_solution_tracking(N,V,C,W).print_Result()39.0 [False, True, True, True, False, True, False, True]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的限界分支法（队列方式）追踪解：01背包问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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