›
›

Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 2: Thuật toán đệ quy

pdf 68 trang hapham 2040
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 2: Thuật toán đệ quy", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfgiao_trinh_cau_truc_du_lieu_va_thuat_toan_chuong_2_thuat_toa.pdf

Nội dung text: Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 2: Thuật toán đệ quy

  1. Chương 2: Thuật toán đệ quy Trịnh Anh Phúc, Nguyễn Đức Nghĩa 1 1Bộ môn Khoa Học Máy Tính, Viện CNTT & TT, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội. Ngày 14 tháng 7 năm 2015 Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 1 / 67
  2. Giới thiệu 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 2 / 67
  3. Khái niệm đệ quy Thuật toán đệ qui Khái niệm đệ qui Trong thực tế chúng ta thường gặp những đối tượng đệ quy bao gồm chính nó hoặc được định nghĩa bởi chính nó. Ta nói các đối tượng đó được xác định một cách đệ qui Điểm quân số Các hàm được định nghĩa đệ qui Tập hợp được định nghĩa đệ qui Định nghĩa đệ qui về cây Fractal Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 3 / 67
  4. Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Hàm đệ qui (resursive functions) Định nghĩa Các hàm đệ qui được xác định bởi số nguyên không âm n theo sơ đồ Bước cơ sở (Basic step) : Xác định giá trị hàm tại thời điểm n = 0 hay f (0) Bước đệ qui (Recursive step) : Cho giá trị của hàm f (k) tại k ≤ n đưa ra qui tắc tính giá trị của f (n + 1). Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 4 / 67
  5. Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Hàm đệ qui (resursive functions) VD1 : f (0) = 3 n = 0 f (n + 1) = 2f (n) + 3 n > 0 VD2 : f (0) = 1 f (n + 1) = f (n) × (n + 1) Pn VD3 : Định nghĩa đệ qui tổng sn = i=1 ai s1 = a1 sn = sn−1 + an Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 5 / 67
  6. Khái niệm đệ quy Tập hợp được xác định đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui Định nghĩa Tập hợp cũng có thể được xác định đệ qui theo sơ đồ tương tự như hàm đệ qui Bước cơ sở : Định nghĩa tập cơ sở. Bước đệ qui : Xác định các qui tắc để sản sinh tập mới từ các tập đã có. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 6 / 67
  7. Khái niệm đệ quy Tập hợp được xác định đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui (tiếp) VD1 : Xét tập S đc định nghĩa đệ qui như sau Bước cơ sở : 3 là phần tử của tập S. Bước đệ qui : Nếu x thuộc S và y thuộc S thì x + y thuộc S. Vậy tập S có phân tử đc tạo một cách đệ qui 3, 3+3 = 6, 3+6 = 9, 6+6 = 12, ··· VD2 : Định nghĩa đệ qui của xâu như sau : P = Bảng chữ cái (alphabet) thì tập P∗ các xâu (string) trên bảng chữ cái A đc định nghĩa đệ qui như sau : Bước cơ sở : Xâu rỗng các phần tử của P∗ Bước đệ qui : Nếu w thuộc P∗ và x thuộc A → wx thuộc P∗. Chẳng hạn tập các xâu nhị phân B thu được khi P = {0, 1} bắt đầu từ xâu rỗng, 0 , 1, 00, 01, 10, 11 Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 7 / 67
  8. Khái niệm đệ quy Tập hợp được xác định đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui (tiếp) VD3 : Công thức toán học Một công thức hợp lệ của các biến, các số và các phép toán từ tập {+,-,*,/} có thể định nghĩa đệ qui như sau Bước cơ sở : x là công thức hợp lệ nếu x là biến hoặc số. Bước đệ qui : Nếu f , g là công thức hợp lệ thì (f + g), (f − g), (f ∗ g), (f /g) là công thức hợp lệ. Ta có các công thức hợp lệ sau (x-y) ((z/3)-y),((z/3) - (6+5)) ((z/3)-(6+5)) ((z/(2*3)) - (6+5)) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 8 / 67
  9. Khái niệm đệ quy Tập hợp được xác định đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui (tiếp) VD4 : Cây có gốc r được định nghĩa đệ qui như sau Bước cơ sở : Một nút là một cây có gốc r. Bước đệ qui : Giả sử T1, T2, ··· , Tk là các cây với gốc là r1, ··· , rk . Vậy nếu ta nối gốc mới tạo r với mỗi một trong số các gốc r1, ··· , rk bởi một cạnh tương ứng, ta lại thu được một cây mới có gốc vẫn là r. r r1 r2 rk T1 T2 Tk Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 9 / 67
  10. Thuật toán đệ qui 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 10 / 67
  11. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Định nghĩa : Thuật toán đệ qui là thuật toán tự gọi đến chính mình với đầu vào kích thước nhỏ hơn. Tất nhiên việc sử dụng thủ tục đệ qui thích hợp với xử lý dữ liệu, tập hợp, hàm, cây được định nghĩa cũng một cách đệ qui như các ví dụ vừa nêu. Các thuật toán được phát triển dựa trên phương pháp chia-để-trị (Divide and Conquer) thông thường được mô tả dưới dạng đệ qui. Hầu hết các ngôn ngữ lập trình đều cho phép gọi đệ qui của hàm - lệnh gọi đến chính nó trong thân chương trình. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 11 / 67
  12. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Cấu trúc của thuật toán đệ qui Function RecAlg(input) begin if (kích thước đầu vào là nhỏ nhất) then thực hiện bước cơ sở /* giải bài toán với kích thước cơ sở*/ else RegAlg(input với đầu vào nhỏ hơn);/* các bước đệ qui*/ Tổ hợp lời giải của các bài toán con để thu được lời-giải; return(lời-giải) endif end; Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 12 / 67
  13. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Ví dụ phương pháp chia-để-trị : cắt bánh ngọt Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 13 / 67
  14. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Ví dụ phương pháp chia-để-trị : quản lý hành chính Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 14 / 67
  15. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Phương pháp chia-để-trị Phương pháp chia-để-trị (divide et impera) là một trong những phương pháp chính dùng để thiết kế thuật toán có tính đệ qui, nó bao gồm 3 thao tác chính như sau Chia (Divide) bài toán cần giải thành các bài toán con Bài toán con có kích thước nhỏ hơn và có cũng dạng với bài toán cần giải. Trị (Conquer) các bài toán con Giải các bài toán con một cách đệ qui Bài toán con có kích thước đủ nhỏ sẽ được giải thực tiếp Tổ hợp (Combine) lời giải của các bài toán con Thu đc lời giải của bài toán xuất phát. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 15 / 67
  16. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Phương pháp chia-để-trị đc trình bày trong thủ tục đệ qui sau đây Procedure D-and-C(n) if n ≤ n0 then Giải bài toán một cách trực tiếp else Chia bài toán thành a bài toán con kích thước n/b; for (mỗi bài toán trong a bài toán con) do D-and-C(n/b) endfor Tổng hợp lời giải của a bài toán con để thu được lời giải của bài toán gốc; endif End Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 16 / 67
  17. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Phương pháp chia để trị đc trình bày trong thủ tục đệ qui (tiếp) Các thông số quan trọng của thuật toán n0 kích thước nhỏ nhất của bài toán con (còn gọi là neo đệ qui). Bài toán con với kích thước n0 sẽ được giải trực tiếp. a - số lượng bài toán con cần giải. b - liên quan đến kích thước của bài toán con được chia. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 17 / 67
  18. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Phương pháp chia để trị trong thủ tục đệ qui (tiếp) Ví dụ về sắp xếp trộn bài toán : sắp xếp mảng không thứ tự A[1 n] Chia (Divide) Chia một dãy gồm n phần tử cần sắp xếp ra hai dãy, mỗi dãy gồm n/2 phần tử Trị (Conquer) Sắp xếp mỗi dãy con một cách đệ qui sử dụng sắp xếp trộn Khi dãy chỉ còn một phần tử thì trả lại phần tử này Tổ hợp (Combine) Trộn hai dãy con được sắp xếp để thu được dãy được sắp xếp gồm tất cả các phần tử của cả hai dãy con Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 18 / 67
  19. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Phương pháp chia để trị trong thủ tục đệ qui (tiếp) Thuật toán đệ qui được mô tả như sau MERGE-SORT(A,p,r) if (p < r) /* Kiểm tra điều kiện neo đệ qui */ then q ← b(p + r)/2c /* Chia (Divide)*/ MERGE-SORT(A,p,q) /*Trị (Conquer)*/ MERGE-SORT(A,q+1,r) /*Trị (Conquer)*/ MERGE(A,p,q,r) /* Tổ hợp (Combine)*/ endif End Lệnh gọi thuật toán là : MERGE-SORT(A,1,n) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 19 / 67
  20. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Hàm trộn MERGE(A,p,q,r) Đầu vào : Mảng A và các chỉ số p, q, r sao cho p ≤ q < r trong đó các mảng con A[p ··· q] và A[q + 1 ··· r] Đầu ra : Mảng con được sắp xếp A[p ··· r] Ý tưởng của thuật toán trộn : Có hai dãy con đã được sắp xếp Chọn phần tử nhỏ hơn ở hai đầu dãy Loại nó khỏi dãy con tương ứng và đưa vào dãy kết quả Lặp lại khi một trong hai dãy trở thành dãy rỗng Các phần tử còn lại của dãy con kia sẽ được đưa nốt vào đuôi của dãy kết quả Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 20 / 67
  21. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Sắp xếp trộn (tiếp) MERGE(A,p,q,r) 1 Tính i ← p và j ← q+1 sao cho i là phần tử đầu tiên trỏ vào mảng con trái L[1 last1] và j là phần tử đầu tiên trỏ vào mảng con bên phải R[1 last2] còn last1 ← q và last2 ← r. 2 i ← 1; j ← 1; 3 for k← p to r do 4 if (L[i] ≤ R[j]) then 5 A[k] ← L[i] 6 i ← i+ 1 7 else A[k] ← R[j] 8 j← j+1 9 endif Trịnh Anh10 Phúcendfor ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 21 / 67 11 End
  22. Thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Minh họa sắp xếp trộn của dãy {5,2,4,7,1,3,2,6}. 5 2 4 7 1 3 2 6 Chia 5 2 4 7 1 3 2 6 Chia 5 2 4 7 1 3 2 6 Trị 5 2 4 7 1 3 2 6 Tổ Hợp 2 5 4 7 1 3 2 6 Tổ Hợp 2 4 5 7 1 2 3 6 Kết Quả 1 2 2 3 4 5 6 7 Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 22 / 67
  23. Một số ví dụ minh họa 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 23 / 67
  24. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 1 : Tính n! Hàm f(n) = n! được định nghĩa đẹ qui như sau Bước cơ sở : f(0) = 0! = 1 Bước đệ qui : f(n) = n f(n-1), với n>0 Hàm đệ qui viết bằng ngôn ngữ C int Fact(int n){ if(n==0) return 1; else return n*Fact(n-1); } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 24 / 67
  25. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 2 : Tính số Fibonacci Dãy số Fibonacci đc định nghĩa như sau : Bước cơ sở : F(0) = 1, F(1) = 1; Bước đệ qui : F(n) = F(n-1) + F(n-2) với n ≥ 2 Hàm đệ qui viết bằng ngôn ngữ C int FibRec(int n){ if(n<=1) return 1; else return FibRec(n-1) + FibRec(n-2); } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 25 / 67
  26. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui k Ví dụ 3 : Tính hệ số nhị thức Cn Hệ số C(n, k) đc định nghĩa như sau : Bước cơ sở : C(n, 0) = 1, C(n, n) = 1 ∀n ≥ 0; Bước đệ qui : C(n, k) = C(n − 1, k − 1) + C(n − 1, k) 0 < k < n Hàm đệ qui viết bằng ngôn ngữ C int C(int n,int k){ if((k==0) || (k==n)) return 1; else return C(n-1,k-1) + C(n-1,k); } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 26 / 67
  27. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 4 : Tìm kiếm nhị phân Cho mảng số x = [1 n] được sắp xếp theo thứ tự không giảm và số y. Cần tìm chỉ số (1 ≤ i ≤ n) sao cho x[i] = y. Để đơn giản, ta giả thiết chỉ số i tồn tại. Thuật toán để giải bài toán dựa trên lập luận sau : với số y cho trước hoặc là bằng phần tử nằm giữa mảng x hoặc là nằm nửa bên trái mảng x hoặc là nằm nửa bên phải mảng x Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 27 / 67
  28. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 4 : Tìm kiếm nhị phân (tiếp) function Bsearch(x[1 n], start, finish){ middle := (start + finish)/2; if (y = x[middle]) return middle; else { if (y x[middle] */ return Bsearch(x, middle+1, finish); } } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 28 / 67
  29. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 4 : Tìm kiếm nhị phân (tiếp) Hàm C trả lại giá trị chỉ số i nếu tìm thấy y, không thì trả lại -1. int Bsearch(int *x, int start, int finish,int y){ int middle; middle = (start+finish)/2; if(start==finish){/* Neo de qui */ if(y==x[middle]) return middle; else return -1; } if(y==x[middle]) return middle;/* Tim thay */ else{ if(x[middle]<y) /* Tim y nam mang ben phai */ return Bsearch(x,middle+1,finish,y); /* Tim y nam mang ben trai */ else return Bsearch(x,start,middle-1,y); } } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 29 / 67
  30. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội Trò chơi tháp Hà Nội được trình bày như sau : Có 3 cọc A, B, C. Trên cọc A có một chồng gồm n cái đĩa đường kính giảm dần (xem hình vẽ). Cần phải chuyển chồng đĩa từ cọc A sang cọc C tuân theo qui tắc, mỗi lần chuyển một đĩa và chỉ được xếp đĩa có đường kính nhỏ lên trên đĩa có đường kính lớn hơn đồng thời được dùng cọc B làm cọc trung gian. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 30 / 67
  31. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội (tiếp) Bài toán đặt ra là tìm cách chơi đòi hỏi số lần di chuyển đĩa ít nhất. Các lập luận sau đây được sử dụng để xây dựng thuật toán giải quyết bài toán đặt ra Nếu n = 1 thì ta chỉ việc chuyển đĩa cọc A sang cọc C Trong trường hợp n ≥ 2 việc di chuyển đĩa gồm các bước đệ qui như sau 1 chuyển n − 1 đĩa từ cọc A đến cọc B sử dụng cọc C làm trung gian. Bước này cũng phải thực hiện với số lần di chuyển nhỏ nhất, nghĩa là ta phải giải bài toán tháp Hà Nội với n − 1 đĩa. 2 chuyển 1 đĩa đường kính lớn nhất từ cọc A đến cọc C. 3 chuyển n − 1 đĩa từ cọc B đến cọc C - sử dụng cọc A làm trung gian. Bước này cũng phải thực hiện với số lần di chuyển nhỏ nhất, nghĩa là ta lại phải giải bài toán tháp Hà Nội với n − 1 đĩa. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 31 / 67
  32. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội (tiếp) Trong trường hợp n ≥ 2, hai bước nhỏ 1 và 3 cần số lần di chuyển ít nhất khi thực hiện hai bước này là 2 × hn−1, do đó nếu gọi số lần di chuyển đĩa ít nhất là hn, ta có công thức đệ qui sau h1 = 1, h2 = 2h1 + 1, hn = 2hn−1 + 1, n ≥ 2 sử dụng phương pháp thế từng bước, ta có n hn = 2 − 1 như vậy độ phức tạp của thuật toán là hàm số mũ Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 32 / 67
  33. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội (tiếp) Mã giả của thuật toán đệ qui giải bài toán tháp Hà Nội như sau Procedure HanoiTower(n,a,b,c) if (n=1) then else HanoiTower(n-1,A,C,B) HanoiTower(1,A,B,C) HanoiTower(n-1,B,A,C) endif End Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 33 / 67
  34. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội (tiếp) Mã nguồn C của thuật toán đệ qui giải bài toán tháp Hà Nội như sau # include # include int i=0; int main(){ int disk; printf(" Nhập số đĩa : "); scanf("%d",&disk); move(disk,’A’,’C’,’B’); printf(" Tổng số lần di chuyển %d",i); getch(); return 0; } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 34 / 67
  35. Một số ví dụ minh họa Thuật toán đệ qui Ví dụ 5 : Bài toán tháp Hà Nội (tiếp) Mã nguồn C của thuật toán đệ qui giải bài toán tháp Hà Nội như sau void move(int n, char start, char finish, char spare){ if(n==1){ printf("chuyen dia tu coc %c sang coc %c ",start,finish); i++; return; }else{ move(n-1,start,spare,finish); move(1,start,finish,spare); move(n-1,spare,finish,start); } } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 35 / 67
  36. Phân tích thuật toán đệ qui 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 36 / 67
  37. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui Các bước tiến hành phân tích thuật toán đệ qui Gọi T(n) là thời gian tính của thuật toán Xây dựng công thức đệ qui cho T(n) Giải công thức đệ qui thu được để đưa ra đánh giá cho T(n) Vì ta chỉ cần một đánh giá sát cho tốc độ của T(n) nên việc giải công thức đệ qui đối với T(n) được hiểu là việc đưa ra đánh giá tốc độ tăng của T(n) trong ký hiệu tiệm cận. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 37 / 67
  38. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Ví dụ 1 : Thuật toán FibRec int FibRec(int n){ if(n 1 Chú ý : Phép toán cộng trong trường hợp (n>1), bằng qui nạp ta có : n T(n) = Θ(Fn), tương đương thời gian tính tăng tốc độ cỡ (1.6) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 38 / 67
  39. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Ví dụ 2 : Thủ tục chia để trị Procedure D-and-C(n) begin if n ≤ n0 then Giải bài toán một cách trực tiếp else Chia bài toán thành a bài toán con kích thước n/b; for (mỗi bài toán trong a bài toán con) do D-and-C(n/b); Tổ hợp lời giải của a bài toán con để thu được lời giải của bài toán gốc; endif end Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 39 / 67
  40. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Ví dụ 2 : Thủ tục chia để trị (tiếp) Gọi T(n) là thời gian giải bài toán kích thước n. Thời gian của giải thuật chia-để-trị đc đánh giá thời gian thực hiện 3 thao tác của thuật toán Chia bài toán thành a bài toán con, mỗi bài toán kích thước n/b, đòi hỏi thời gian D(n) Trị các bài toán con : a T(n/b) Tổ hợp các lời giải : C(n) Vậy ta có công thức đệ qui sau đây để tính T(n) : ( Θ(1), n ≤ n T (n) = 0 aT (n/b) + D(n) + C(n), n > n0 Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 40 / 67
  41. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Định lý thợ - Master theorem Xét T(n) là công thức theo giải thuật Chia-để-trị đệ quy trên T (n) = aT (n/b) + f (n) trong đó 1 n là kích thước bài toán 2 a ≥ 1 là số bài toán con 3 n/b là kích thước của các bài toán con với b > 1 giả thiết chúng đều bằng nhau 4 f (n) là chi phí gồm chia bài toán thành a bài toán con D(n) và tổ hợp a bài toán con thành lời giải C(n) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 41 / 67
  42. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Định lý thợ - Master theorem (tiếp) Xét T(n) là công thức thời gian tính theo giải thuật đệ quy Chia-để-trị T (n) = aT (n/b) + f (n) xảy ra ba tình huống 1 nếu f (n) = O(nlogba−) với hằng số  > 0 thì T (n) = Θ(nlogb a) 2 nếu f (n) = Θ(nlogb a) thì T (n) = Θ(nlogb a log n) 3 nếu f (n) = Ω(nlogb a+) với hằng số  > 0 và nếu af (n/b) ≤ cf (n) cho các hằng số c < 1 và kích thước n đủ lớn thì T (n) = Θ(f (n)) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 42 / 67
  43. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Định lý thợ - Master theorem (tiếp) Phân tích thuật toán đệ qui Xét T(n) là công thức thời gian tính theo giải thuật đệ quy Chia-để-trị T (n) = aT (n/b) + f (n) xảy ra ba tình huống 1 nếu f (n) = O(nlogba−) với hằng số  > 0 thì T (n) = Θ(nlogb a) 2 nếu f (n) = Θ(nlogb a) thì T (n) = Θ(nlogb a log n) Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) 3 nếu f (n) = Ω(nlogb a+) với hằng số  > 0 và nếu af (n/b) ≤ cf (n) cho các hằng số c 0 đủ nhỏ. Với việc so sánh độ lớn của hai hàm giúp ta xác định được thời gian tính T (n) của giải thuật. • Tình huống 1, f (n) = O(nlogb a−), nghĩa là hàm nlogb a lớn hơn thì T (n) = Θ(nlogb a) • Tình huống 2, f (n) = Θ(nlogb a), nghĩa là hai hàm có cùng kích thước thì ta chỉ cần nhân thời gian tính với hệ số log n để trở thành T (n) = Θ(nlogb a log n) = Θ(f (n) log n) • Tình huống 3, f (n) = Ω(nlogb a+), nghĩa là hàm f (n) lớn hơn thì T (n) = Θ(f (n)) Như vậy hàm nào lớn hơn sẽ đại diện trong ký hiệu tiệm cận Θ(g(n)). Để cho đỡ phức tạp ta dùng định lý thợ rút gọn có công thức f (n) tường minh theo slide tiếp theo
  44. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) Định lý thợ phát biểu tương đương (tiếp) Giả sử a ≥ 1 và b > 1, c ≥ 0 là các hằng số. Xét T(n) là công thức đệ qui T (n) = aT (n/b) + cnk xác định với n ≥ 0 có ba tình huống 1 nếu a > bk thì T (n) = Θ(nlogb a) 2 nếu a = bk thì T (n) = Θ(nk log n) 3 nếu a < bk thì T (n) = Θ(nk ) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 43 / 67
  45. Phân tích thuật toán đệ qui Phân tích thuật toán đệ qui (tiếp) VD1 : T (n) = 3T (n/4) + cn2 trong ví dụ này : a=3, b=4, k=2 do 3 2 ta áp dụng tình huống 1 nên T (n) = Θ(nlogb a) = Θ(n). VD3 : T (n) = 16T (n/4) + n trong ví dụ này : a=16, b=4, k=1 do 16 > 4 ta áp dụng tình huống 1 nên T (n) = Θ(n2) VD4 : T (n) = T (3n/7) + 1 trong ví dụ này : a=1, b=7/3, k=0 do a = bk ta áp dụng tình huống 2 nên T (n) = Θ(nk log n) = Θ(log n) VD5 : Phân tích Bsearch T (1) = c T (n) = T (n/2) + d Từ đó theo định lý thợ T (n) = Θ(log n). Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 44 / 67
  46. Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui Thuật toán đệ qui Định nghĩa đệ qui và qui nap toán học Định nghĩa đệ qui và qui nạp toán học có những nét tương đồng và bổ sung cho nhau. Chứng minh bằng qui nạp toán học thường dùng làm cơ sở để xây dựng giải thuật đệ qui để giải quyết bài toán. Chứng minh bằng qui nạp thường gồm hai phấn Bước cơ sở qui nạp : tương đương bước cơ sở trong định nghĩa đệ qui Bước chuyển qui nạp : tương đương bước đệ qui trong định nghĩa đệ qui Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 45 / 67
  47. Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui Vậy để chừng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui thông thường ta sử dụng qui nạp toán học. Ngược lại, cách chứng minh bằng đệ qui cũng thường là cơ sở để xây dựng nhiều thuật toán đệ qui. VD1 Chứng minh Fact(n) = n! vậy ta sẽ chứng minh bằng qui nạp toán học Bước cơ sở qui nạp : Ta có Fact(0) = 1 = 0! Bước chuyển qui nạp : Giả sử Fact(n-1) cho giá trị của (n-1)! ta phải chứng minh Fact(n) cho giá trị n!. Thật vậy, do giá trị trả lại của Fact(n) n ∗ Fact(n − 1) ⇒ n ∗ (n − 1)! = n! |{z} theo giả thiết qui nạp Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 46 / 67
  48. Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui (tiếp) VD2 : Cho mặt phẳng trên đó vẽ n đường thẳng. Chứng minh mệnh đề sau bằng qui nạp : P(n) luôn có thể tô các phần được chia bởi n đường thẳng bởi chỉ hai mầu : xanh và đỏ (Xem chứng minh trong sách). Mã giả giải thuật tô hai mầu mặt phẳng như sau Procedure PaintColor(n,A,B) if (n=1) then A ← Xanh; B ← Đỏ; else PaintColor(n-1,A,B) endif End Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 47 / 67
  49. Thuật toán quay lui 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 48 / 67
  50. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui Định nghĩa về bài toán liệt kê Thuật toán quay lui (backtracking algorithm) là thuật toán đệ qui cơ bản dùng để giải quyết nhiều bài toán, đặc biệt là bài toán dạng liệt kê được phát biểu như sau : Cho A1, A2, ··· An là các tập hữu hạn. Ký hiệu X = A1 × A2 × · · · × An = {(x1, x2, ··· , xn): xi ∈ Ai , i = 1, 2, ··· , n} Giả sử P là tính chất cho trên tập X , vấn đề đặt ra là liệt kê tất cả các phần tử của X thỏa mãn P D = {(x1, x2, ··· , xn) ∈ X thỏa mãn tính chất P} tập D được gọi tập các lời giải chấp nhận được. Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 49 / 67
  51. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Các ví dụ về bài toán liệt kê VD1 : Liệt kê xâu nhị phân độ dài n dẫn về liệt kê các các phần tử của tập n B = {(x1, x2, ··· , xn): xi ∈ {0, 1}, i = 1, 2, ··· , n} VD2 : Liệt kê các tập con m phần tử của tập N = {1, 2, ··· , n} dẫn về liệt kê tập con có thứ tự m S(m, n) = {(x1, x2, ··· , xm) ∈ N : 1 ≤ x1 < x2 < ··· < xm ≤ n} VD3 : Tập hoán vị các số tự nhiên N = {1, 2, ··· , n} là tập n Πn = {(x1, x2, ··· , xn) ∈ N : xi 6= xj , i 6= j} Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 50 / 67
  52. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Lời giải bộ phân Ta gọi lời giải cấp bộ phận cấp k với 0 ≤ k ≤ n là bộ có thứ tự gồm k thành phần (a1, a2, ··· , ak ) trong đó ai ∈ Ai với i = 1, 2, ··· , k. Với k=0, ta có lời giải bộ phận cấp 0 hay lời giải rỗng () Với k=n, ta có một lời giải chấp nhận được của bài toán Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 51 / 67
  53. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Các bước chung của thuật toán quay lui 1 thuật toán bắt đầu với lời giải rỗng () 2 dựa trên tính chất P, ta xác định được phần tử a1 ∈ A1 vào vị trí thứ nhất của lời giải bộ phận cấp 1 (a1), gọi là Ứng Cử Viên (viết tắt UCV) 3 tại bước tổng quát : giả sử ta đang có lời giải bộ phận cấp k-1 là (a1, a2, ··· , ak−1), ta sẽ gọi những ƯCV vào vị trí k vào vị trí thứ k thuộc tập Sk . Có hai tình huống xảy ra Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 52 / 67
  54. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Các bước chung của thuật toán quay lui (tiếp) tại bước tổng quát : Có hai tình huống xảy ra tình huống 1 : Sk 6= ∅ khi đó lấy ak ∈ Sk , bổ sung vào lời giải bộ phận cấp k − 1 đang có thu được lời giải bộ phận cấp k là (a1, a2, ··· , ak ) nếu k = n, ta thu được một lời giải chấp nhận được nếu k < n, ta tiếp tục xây dựng lời giải bộ phận cấp k + 1 tình huống 2 : Sk = ∅ là tình huống ngõ cụt. Do không thể tìm phát triển được thành lời giải đầy đủ, ta sẽ phải quay lui để tìm UCV mới vào vị trí k − 1 của lời giải. Nếu tìm thấy UCV thì bổ sung vào vị trí k − 1 rồi tiếp tục xây dựng thành phần k Nếu không tìm thấy ta sẽ phải quay lui để tìm UCV mới vào vị trí k − 2, ··· Nếu quay lại tận lời giải rỗng mà vẫn không tìm đc UCV vào vị trí 1 thì thuật toán kết thúc (bài toán vô nghiệm). Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 53 / 67
  55. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Thủ tục đệ qui của thuật toán quay lui Procedure Backtrack(k) 1 Xây dựng Sk 2 for y ∈ Sk do /* với mỗi UCV y từ Sk */ 3 ak ← y 4 if (k=n) then 5 else Backtrack(k+1) 6 endif 7 endfor End Lệnh gọi ban đầu của giải thuật Backtrack(1) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 54 / 67
  56. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Hai vấn đề mấu chốt của thuật toán quay lui Để cài đặt thuật toán quay lui giải các bài toán cụ thể, ta cần giải quyết hai vấn đề cơ bản sau Tìm thuật toán xây dựng tập UCV tại mỗi bước k là Sk Tìm cách mô tả các tập này để có thể cài đặt thao tác liệt kê các phần tử của vòng lặp for ở bước 2 hiệu quả của thuật toán liệt kê phụ thuộc vào việc ta có xác định được chính xác các tập UCV hay không Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 55 / 67
  57. Thuật toán quay lui Thuật toán quay lui (tiếp) Các lưu ý Nếu chỉ cần tìm một lời giải (chấp nhận được) thì cần tìm cách chấm dứt các thủ tục gọi đệ qui lồng nhau sinh ra bởi lệnh gọi Backtrack(1) sau khi ghi nhận lời giải đầu tiên. Nếu kết thúc thuật toán mà không thu được lời giải nào thì có nghĩa bài toán không có lời giải. Thuật toán dễ dàng mở rộng cho bài toán liệt kê với chiều dài hữu hạn không nhất thiết cùng độ dài n. Lúc đó câu lệnh ở bước 4 đc sửa thành if then Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 56 / 67
  58. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 57 / 67
  59. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Thuật toán quay lui (tiếp) Phát biểu bài toán xếp hậu Liệt kê tất cả các cách sắp xếp n quân hậu trên bàn cờ n × n sao cho chúng không ăn lẫn nhau - không có hai con nằm trên cùng dòng, cột hay đường chéo Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 58 / 67
  60. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Thuật toán quay lui (tiếp) Biểu diễn bài toán xếp hậu Đánh số các cột và dòng của bàn cờ từ 1 đến n. Một cách xếp hậu có thể biểu diễn bởi bộ (a1, a2, ··· , an) trong đó ai là tọa độ cột của con hậu ở dòng i Các điều kiện đặt ra với bộ (a1, a2, ··· , an) ai 6= aj với mọi i 6= j (hai hậu nằm trên hai dòng i và j không cùng một cột) |ai − aj |= 6 |i − j| (không cùng nằm trên đường chéo) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 59 / 67
  61. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Thuật toán quay lui (tiếp) Biểu diễn bài toán xếp hậu (tiếp) Như vậy bài toán được dẫn về bài toán liệt kê n D = {(x1, x2, ··· , xn) ∈ N : ai 6= aj và |ai − aj |= 6 |i − j|, i 6= j} Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 60 / 67
  62. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Thuật toán quay lui (tiếp) Hàm nhận biết UCV Mã nguồn ngôn ngữ C int UCVh(int j, int k){ // UCVh nhận giá trị 1 // khi và chỉ khi j ∈ Sk int i; for(i=1;i<k;i++) if((j==a[i])||(fabs(j-a[i])==k-i)) // Vi phạm tính chất return 0; return 1; } Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 61 / 67
  63. Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Thuật toán quay lui (tiếp) Hàm xếp hậu sử dụng thuật toán quay lui Mã nguồn ngôn ngữ C int Hau(int i){ int j; for(j=1;j<=n;j++) if(UCVh(j,i)){ a[i] = j; if(i==n) Ghinhan(); else Hau(i+1); } } Gọi từ thân chương trình chính Hau(1) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 62 / 67
  64. Thuật toán quay lui Bài toán mã tuần 1 Khái niệm đệ quy Hàm đệ qui Tập hợp được xác định đệ qui 2 Thuật toán đệ qui 3 Một số ví dụ minh họa 4 Phân tích thuật toán đệ qui 5 Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đệ qui 6 Thuật toán quay lui Bài toán xếp hậu Bài toán mã tuần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 63 / 67
  65. Thuật toán quay lui Bài toán mã tuần Thuật toán quay lui (tiếp) Phát biểu bài toán mã tuần Liệt kê đường đi của một con mã từ vị trí xuất phát sao cho nó tuần qua mỗi ô của bàn cờ đúng một lần Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 64 / 67
  66. Thuật toán quay lui Bài toán mã tuần Thuật toán quay lui (tiếp) Biểu diễn bài toán mã tuần Sử dụng một mảng số nguyên hai chiều bằng kích thước bàn cờ sol[n, n] để chứa thứ tự con mã khi di chuyển trên bàn cờ Khởi tạo mảng sol với giá là -1 cho mọi vị trí Có tất cả n2 − 1 phép dịch chuyển hợp lệ nếu quan mã đi qua các ô đúng một lần Khi ô ở vị trí x,y được xác định hợp lệ, ta gán sol[x, y] thứ tự bước di chuyển, Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 65 / 67
  67. Thuật toán quay lui Bài toán mã tuần Thuật toán quay lui (tiếp) 8 khả năng di chuyển của quân mã từ vị trí (x,y) Ngoài việc xem xét khả năng di chuyển của quân mã, để di chuyển hợp lệ ta cần kiểm tra thêm Vị trí hàng, cột có vượt ra ngoài bàn cờ không Vị trí đã đi qua hay chưa sol[xnext , ynext ] 6= −1 Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 66 / 67
  68. Thuật toán quay lui Bài toán mã tuần Thuật toán quay lui (tiếp) Function KnightTour(x,y,k,sol) 1 if (k=n2-1) then In ra lời giải sol; return true endif 2 for (xnext , ynext ) ∈ 8 khả năng dịch chuyển của quân mã do 3 if (xnext , ynext ) hợp lệ then 4 sol[x,y] ← k 5 if (KnightTour(xnext , ynext ,k+1,sol)=true) then 6 return true 7 else 8 sol[x,y] ← -1 // Quay lui 9 endif 10 endif 11 endfor 12 return false End Gọi từ thân chương trình chính KnightTour(xstart , ystart ,0,sol) Trịnh Anh Phúc ( Bộ môn Khoa Học Máy Tính, ViệnCấu CNTT trúc & dữ TT, liệu Trườngvà giải thuật Đại Học Bách KhoaNgày Hà 14 Nội. tháng ) 7 năm 2015 67 / 67