Python基于回溯法子集树模板解决m着色问题示例

概述本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决m着色问题。分享给大家供大家参考，具体如下：

本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决m着色问题。分享给大家供大家参考，具体如下：

问题

图的m-着色判定问题

给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色?

图的m-着色优化问题

若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图的色数。求一个图的最小色数m的问题称为m-着色优化问题。

分析

解的长度是固定的，n。若x为本问题的一个解，则x[i]表示第i个节点的涂色编号。

可以将m种颜色看作每个节点的状态空间。每到一个节点，遍历所有颜色，剪枝，回溯。

不难看出，可以套用回溯法子集树模板。

代码

'''图的m着色问题'''# 用邻接表表示图n = 5 # 节点数a,b,c,d,e = range(n) # 节点名称graph = [  {b,d},{a,e},{b,d}]m = 4 # m种颜色x = [0]*n # 一个解（n元数组，长度固定）注意：解x的下标就是a,e!!!X = []   # 一组解# 冲突检测def conflict(k):  global n,graph,x  # 找出第k个节点前面已经涂色的邻接节点  nodes = [node for node in range(k) if node in graph[k]]  if x[k] in [x[node] for node in nodes]: # 已经有相邻节点涂了这种颜色    return True  return False # 无冲突# 图的m着色（全部解）def dfs(k): # 到达（解x的）第k个节点  global n,m,x,X  if k == n: # 解的长度超出    print(x)    #X.append(x[:])  else:    for color in range(m): # 遍历节点k的可涂颜色编号（状态空间），全都一样      x[k] = color      if not conflict(k): # 剪枝        dfs(k+1)# 测试dfs(a)  # 从节点a开始

效果图

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

总结

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