一个集合被传递给下面的这个方法，并且一个柱的长度也被传递进来。解决方案应该输出集合中的数字，如果集合中的某些数字被从柱中移除，那么解决方案应该输出最小的浪费量长度。因此，条形长度 10，集合包括 6、1、4，因此解决方案是 6 和 4，并且浪费为 0。我在通过集合回溯的条件上遇到了一些麻烦。我还尝试使用浪费的“全局”变量来帮助回溯方面，但无济于事。
SetInt 是一个手工制作的集合实现，可以添加、删除、检查集合是否为空并返回集合中的最小值。
/*
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*/
package recback;
public class RecBack {
public static int WASTAGE = 10;
public static void main(String[] args) {
int[] nums = {6,1,4};
//Order Numbers
int barLength = 10;
//Bar length
SetInt possibleOrders = new SetInt(nums.length);
SetInt solution = new SetInt(nums.length);
//Set Declarration
for (int i = 0; i < nums.length; i++)possibleOrders.add(nums[i]);
//Populate Set
SetInt result = tryCutting(possibleOrders, solution, barLength);
result.printNumbers();
}
private static SetInt tryCutting(SetInt possibleOrders, SetInt solution, int lengthleft)
{
SetInt clonedSet = possibleOrders.cloneSet(); //initialise selection of candidates
for (int i = 0; i < possibleOrders.numberInSet(); i++) // the repeat
{
int a = clonedSet.min(); //select next candidate
if (a <= lengthleft) //if accecptable
{
solution.add(a); //record candidate
lengthleft -= a;
clonedSet.remove(a); //remove from original set
if (!clonedSet.isEmpty()) //solution not complete
{
WASTAGE +=a;
tryCutting(clonedSet, solution, lengthleft);//try recursive call
if (lengthleft > WASTAGE)//if not successfull
{
WASTAGE += a;
solution.remove(a);
}
} //solution not complete
}
} //for loop
return solution;
}
}
最佳答案
你有几个问题。
其中一行是:
int a = clonedSet.min(); //select next candidate
如果您遍历您的示例，它会找到值 1 并首先使用它，因此会使用 1 和 4，但不会使用 6。
您最好寻找 <=>
这条线对我来说也很奇怪:
WASTAGE +=a;
我认为你应该做减法，为什么要修改静态整数？
如果这是可变的，那么你应该只传递它，然后在你完成后传回浪费的数量，所以有一个你返回的新类，解决方案和浪费的数量.
对于递归，您将需要您的示例，然后一次遍历一个示例，看看它的行为是否符合您的预期。
你可能想看看这个循环:
for (int i = 0; i < possibleOrders.numberInSet(); i++) // the repeat
因为，如果您递归执行此操作，那么如果您有 3 种可能的解决方案，我相信您最终将进行 6 次测试，而不是进行 3 次测试，这正是您所期望的。
如果您删除 for 循环，您应该仍然没问题。放入一份打印声明，这样您就可以看到它每次都经过。
更新:
根据更多信息，您要做的是收集所有可能的解决方案，然后您可以做的是通过并完成第一遍，获得以这种方式工作的解决方案。然后，将可能的解决方案向左或向右移动，然后重试。
当你一路移动时，你会尝试各种组合，但不是所有可能的组合，但是，你可以采用这些解决方案，看看哪个是最佳的。
如果您想测试更多的组合，那么您将需要循环删除一个项目，这可能是递归的。
因此，您需要一个递归函数在另一个函数中，因此您递归地遍历所有可能的组合，然后递归地寻找问题的解决方案。
我想寻找 max可能是最好的，但这只是我的直觉，可以证明 min最好。
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