설명
- 해를 찾는 도중에 '막히면' (즉, 해가 아니면) 되돌아가서 다시 해를 찾아가는 기법
- 백트래킹 기법은
최적화 문제
와결정 문제
를 해결 가능 결정 문제
: 문제의 조건을 만족하는 해가 존재하는지의 여부를 'yes' 또는 'no'가 답하는 문제- 미로 찾기
- n-Queen 문제
- Map coloring
- 부분 집합의 합(Subset Sum) 문제 등
- 백트래킹과 깊이우선탐색과의 차이
- 어떤 노드에서 출발하는 경로가 해결책으로 이어질 것 같지 않으면 더 이상 그 경로를 따라가지 않음으로써 시도의 횟수를 줄임. (
Prunning
가지치기) - 깊이우선탐색이 모든 경로를 추적하는데 비해 백트래킹은 불필요한 경로를 조기에 차단
- 깊이우선탐색을 가하기에는 경우의 수가 너무 많음
- 즉 N! 가지의 경우의 수를 가진 문제에 대해 깊이우선탐색을 가하면 당연히 처리 불가능한 문제
- 백트래킹 알고리즘을 적용하면 일반적으로 경우의 수가 줄어듦, 하지만 최악의 경우에는 지수함수 시간을 요하므로 처리 불가능
- 어떤 노드에서 출발하는 경로가 해결책으로 이어질 것 같지 않으면 더 이상 그 경로를 따라가지 않음으로써 시도의 횟수를 줄임. (
- 모든 후보를 검사하는 것이 아님!!!!!
- 백트래킹 기법
- 어떤 노드의 유망성을 점검한 후에 유망하지 않다고 결정되면 그 노드의 부모로 되돌아가 다음 자식 노드로 감
- 어떤 노드를 방문하였을 때 그 노드를 포함한 경로가 해답이 될 수 없으면 그 노드는 유망하지 않다고 하며, 반대로 해답의 가능성이 있으면 유망하다고 함
- 가지치기 : 유망하지 않는 노드가 포함되는 경로는 더 이상 고려하지 않음
- 백트래킹을 이용한 알고리즘은 다음과 같은 절차로 진행
- 상태 공간 트리의 깊이 우선 검색을 실시
- 각 노드가 유망한지 점검
- 만일 그 노드가 유망하지 않으면, 그 노드의 부모 노드로 돌아가서 검색을 진행
미로 찾기
- 아래 그림과 같이 입구와 출구가 주어진 미로에서 입구부터 출구까지의 경로를 찾는 문제
- 이동할 수 있는 방향은 4방향으로 제한
- 미로 찾기 알고리즘
n-Queen
- 상태 공간 트리
부분집합 구하기
- n개의 원소가 들어있는 집합의 2^n개의 부분집합을 만들 때는,
true
또는false
값을 가지는 항목들로 구성된 n개의 배열을 만드는 방법을 이용 - 여기서 배열의 i번째 항복은 i번째의 원소가 부분집합의 값인지 아닌지를 나타내는 값
- powerset을 구하는 백트래킹 알고리즘
N = 3
arr = [1, 2, 3] # 우리가 활용할 데이터
sel = [0] * N # a리스트 (내가 해당 원소를 뽑았는지 체크)
def powerset(idx):
if idx == N:
print(sel, ":", end = ' ')
for i in range(N):
if sel[i]:
print(arr[i], end=' ')
print()
return
# idx 자리의 원소를 뽑고 간다.
sel[idx] = 1
powerset(idx+1)
# idx 자리를 안뽑고 간다.
sel[idx] = 0
powerset(idx + 1)
powerset(0)
# =>
# [1, 1, 1] : 1 2 3
# [1, 1, 0] : 1 2
# [1, 0, 1] : 1 3
# [1, 0, 0] : 1
# [0, 1, 1] : 2 3
# [0, 1, 0] : 2
# [0, 0, 1] : 3
# [0, 0, 0] :
순열 구하기
- 접근 방법은 앞의 부분집합 구하는 방법과 유사
arr = [1, 2, 3]
n = 3
sel = [0] * n
check = [0] * n
# 재귀방식
def perm(idx):
# 다 뽑아서 정리했다면
if idx == n:
print(sel)
else:
for i in range(n):
if check[i] == 0:
sel[idx] = arr[i] # 값을 사용해라
check[i] = 1 # 사용을 했다는 표시
perm(idx+1)
check[i] = 0 # 다음 반복문을 위한 원상복구
perm(0)
# =>
# [1, 2, 3]
# [1, 3, 2]
# [2, 1, 3]
# [2, 3, 1]
# [3, 1, 2]
# [3, 2, 1]
# --------- #
# 비트연산 방식
# check 10진수 정수
def perm(idx, check):
if idx == n:
print(sel)
return
for i in range(n):
# i 번째 원소를 활용했군, 그럼 안쓰고 넘어가지
if check & (1<<i): continue
sel[idx] = arr[i]
perm(idx+1, check | (1<<i)) # 원상복구가 필요없다...
perm(0,0)
# => 결과는 위와 동
# ---------------- #
# 스왑 방식
def perm(idx):
if idx == n:
print(arr)
else:
for i in range(idx, n):
# 순서를 바꾸고
arr[idx], arr[i] = arr[i], arr[idx]
perm(idx + 1)
# 원상복구
arr[idx], arr[i] = arr[i], arr[idx]
perm(0)
# => 결과는 위와 동
'Algorithm' 카테고리의 다른 글
Quick Sort (퀵 정렬) (0) | 2021.03.02 |
---|---|
Divide and Conquer Algorithm (분할 정복 알고리즘) (0) | 2021.03.02 |
DFS (Depth First Search, 깊이 우선 탐색) (0) | 2021.02.24 |
Memoization & DP (Dynamic Programming) (메모이제이션 및 동적 계획법) (0) | 2021.02.24 |
Function call & Recursive Function (함수 호출 및 재귀 함수) (0) | 2021.02.23 |