关于回溯法的选择题

答案：b) 一种算法范例，它尝试不同的解决方案直到找到正确的解决方案。

说明

通常，回溯是一种解决计算问题的算法方法。它逐步构建解决方案的候选，并在意识到某个候选不可能导致可行的解决方案时，立即“回溯”——放弃它。

答案：a) 修剪搜索空间中不需要的分支。

说明

在回溯中使用的剪枝（Pruning）是指从搜索区域中删除或修剪不良分支的行为。当算法在搜索各种途径以寻找解决方案时，剪枝有助于算法选择性地删除那些被认为不太可能导致可行或理想解决方案的分支。通过消除某些路径，该方法变得更有效率，需要的计算量也更少。

答案：c) 旅行商问题。

说明

旅行商问题（TSP）是一个可以通过回溯并评估提供的选项来有效解决的问题。旅行商问题的目标是确定一条经过多个地点并返回起点的最快路径。由于回溯算法系统地考察了访问城市的各种顺序，并寻找最快的路线，因此它是解决此问题的理想方法。

答案：d) 该问题表现出递归结构，可以通过尝试不同的可能性来解决。

说明

递归问题，通过系统地探索各种可能性来找到解决方案，是回溯的良好选择。回溯是在关键时刻做出决策，沿着路径前进直到找到解决方案，或决定其不可行。相比之下，最优子结构和重叠子问题是动态规划的基础。

答案：b) 一个可能导致也可能不导致有效解决方案的部分解决方案。

说明

在回溯中，解决方案候选是可能最终导致可接受的最终解决方案，也可能不导致可接受的最终解决方案的部分解决方案。通过探索解决方案空间中的路径并在决策点做出决策，算法会逐步构建这些可能性。它在每个阶段评估当前选项是否可以导致一个全面且现实的解决方案。

答案：b) 探索问题的所有可能解决方案。

说明

回溯主要用于探索某个问题的每一个潜在解决方案。回溯是一种广泛的算法策略，它通过迭代地探索解决方案空间，在决策点尝试各种选项，并在需要时回退。它对于需要逐步构建解决方案的问题以及在需要考虑所有选项才能得出最佳或可接受解决方案的问题很有用。

答案：d) 回溯。

说明

“回溯”（Backtrack）这个术语描述了在回溯中，当算法耗尽了所有潜在选项后，返回到前一个决策点的情况。当算法在某个决策点遇到瓶颈或耗尽所有选项时，它会回退到上一个可行选项并探索其他选项。这个过程会一直持续，直到找到解决方案或所有选项都被探索完毕。

答案：a) 解决方案必须满足的条件。

说明

在回溯的上下文中，约束是解决方案需要满足的要求。指导在解决方案空间中寻找可行解决方案的标准或指南被称为约束。回溯算法在每个决策点做出决策，算法负责确保所选路径符合这些限制。如果一个选择违反了约束，算法就会逆转其方向并撤销前一个决策。

答案：b) 验证。

说明

在回溯的上下文中，将解决方案候选接受为最终解决方案的过程称为“验证”（validation）。验证包括确定某个解决方案候选是否满足问题所给出的要求和限制。在探索解决方案空间中的各种路径并逐步构建解决方案候选后，回溯算法最终会达到一个候选被视为可信的最终解决方案的点。

答案：b) 回溯使用剪枝，而暴力破解不使用。

说明

尽管回溯和暴力破解都是解决问题的方法，涉及到探索可能的解决方案，但它们在策略和效率上有所不同。使用暴力破解方法通常意味着探索每一个潜在的选项，而不考虑最优性或可行性。由于它彻底检查了整个解决方案空间，因此可能非常耗费计算资源。相反，回溯包含剪枝（pruning），即如果认为某些路径不太可能导致可行的或理想的解决方案，就将其从解决方案空间中移除的过程。

答案：b) 它定义了递归的停止条件。

说明

递归回溯算法的基本情况（base case）在确定递归的停止条件方面至关重要。当满足一个称为“基本情况”的条件时，它会告诉算法停止递归操作并产生结果。它充当了递归的终点，确保过程收敛到解决方案并避免无限循环。

答案：b) 堆栈（Stack）。

说明

堆栈（Stack）是实现回溯算法中经常使用的数据结构。在回溯算法中，堆栈用于记录在解决方案空间分析的每个阶段所做的决策和选择。当算法向前推进时，它将选择压入堆栈，当需要回退时，它将它们弹出。