穷举法 exhaustive method

穷举法的方法就是遍历所有的可能解。

我用iphone 6 测试了穷举法的效率:采用的是幻方(magic square)谜题解法:

试将1~9这9个不同整数填入一个3x3的表格,使得每行,每列以及每条对角线上的数字之和相同。

? ? ?
? ? ?
? ? ?

使用穷举法,那么可能性有 9! = 362880 种可能。

**测试结果: 需要只用76秒。 **

使用的代码为:

private let MAGIC_SQUARE = 3;
    private let beginTime = Date.init().timeIntervalSince1970;
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        let result = Array<Int>.init();
        var possibility = Array<Int>.init();
        
        for index in 0..<(MAGIC_SQUARE * MAGIC_SQUARE)
        {
            possibility.append(index)
        }
        
        
        print("beginTime is \(beginTime)")
        
        methodOfExhuastion(result: result, possibility: possibility)
    }
    
    func methodOfExhuastion(result:Array<Int>, possibility:Array<Int>) -> Void {
        
        if 0 >= possibility.count {
            print("result is \(result)")
            
            let nowTime = Date.init().timeIntervalSince1970
            
            let usingTime = nowTime - beginTime;
            
            print("usingTime is \(usingTime)")
            
            return;
        }
        
        for index in 0..<possibility.count
        {
            let number = possibility[index];
            var tempResult = Array<Int>.init(result);
            tempResult.append(number);
            
            var tempPossibility = Array<Int>.init(possibility);
            tempPossibility.remove(at: index);
            
            methodOfExhuastion(result: tempResult, possibility: tempPossibility);
        }
    }

当幻方为2 x 2时,测试结果: 0.05秒。

当幻方为4 x 4时,测试结果: ????

执行了1189秒时,才遍历到了第9位。

当幻方为5 x 5时,这个时候就会出现计算机已经无能为力。

是的你没看错,((5 x 5)x (5 x 5))! = 1.5 x 10000000000000000000000000(25个0).如果是每秒计算100 000亿次的计算机,需要使用49 000年才能完成这项任务。你可以计算下。 当我看到这个结果时,我也是被震惊了。在等待4 x 4的计算时,我也已经觉得数据量大的概念是什么了。
16! = 2.0 x 10000000000000(13个0)。

SO, 尽量少用穷举法。可以尝试回溯法(backtracking)。

算法设计:
穷举搜索 -> 回溯法 -> 减而治之 -> 分而治之 -> 变而治之 -> 贪心法 -> 迭代改进 -> 动态规划

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,366评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,521评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,689评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,925评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,942评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,727评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,447评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,349评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,820评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,990评论 3 337
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,127评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,812评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,471评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,017评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,142评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,388评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,066评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,668评论 18 139
  • 回溯算法 回溯法:也称为试探法,它并不考虑问题规模的大小,而是从问题的最明显的最小规模开始逐步求解出可能的答案,并...
    fredal阅读 13,660评论 0 89
  • 背景 一年多以前我在知乎上答了有关LeetCode的问题, 分享了一些自己做题目的经验。 张土汪:刷leetcod...
    土汪阅读 12,747评论 0 33
  • 多重选择摆在眼前的时候,经过慎重思考,层层筛选,最终选择最佳的方案,这就是决策树。
    李向姿阅读 290评论 0 0
  • 一切都是最好的安排。 今天从考场出来那一刻,我释然了!折腾了这么久,越来越清楚自己要的是撒子!别人在乎的是你的结果...
    Namaste_洛桑real阅读 401评论 0 0