Algorisme de backtracking
El backtracking és una tècnica algorísmica per trobar solucions a problemes a base de provar totes les possibles solucions.
Aplicacions típiques del backtracking son els laberints i el Sudoku.
Exemple del laberint
Podem fer una ullada a l'exemple d'aquesta web on surt el típic laberint i on s'expliquen dos algorismes per solucionar-ho: el recursiu (backtrack) i el A* (que ve a ser una optimització).
http://www.laurentluce.com/posts/solving-mazes-using-python-simple-recursivity-and-a-search/
Tens aquí l'enunciat del problema del laberint:
Assumim que tenim un objecte Laberint com s'indica, amb un mètode backtrack (entre d'altres) que retorni la llista de cel·les que ens porten des de l'inici (I) fins el final (F):
class Laberint():
lab = None # matriu del laberint
...
def backtrack(self,fila,col):
# cridarem el 1r cop a backtrack amb la fila i col de la cel·la d'inici (I)
...
Contingut possible de les cel·les:
- * = mur
- . = buit (es pot passar)
- I = Inici
- F = Final
- v = visitada
L'algorisme RECURSIU que ens ho resol seria aquest.
# backtrack recursiu
# retornem
# false si no hi ha sortida
# la llista de cel·les recorregudes quan arribem al final
def backtrack(self,fila,col):
# ens ho posem una mica més fàil per no anar repetint self.lab tota l'estona
lab = self.lab
# primer de tot: sortides de la recursió
if lab[fila][col]=="F":
# final: engeguem la llista que s'anirà omplint amb el recorregut bo
return [(fila,col)]
elif lab[fila][col]=="*":
# mur, per aquí no podem
return False
elif lab[fila][col]=="v":
# cel·la visitada, passem a la següent
return False
# arribats aquí, se suposa que és una cela "I" o "."
# si no és així, el programa peta
assert lab[fila][col]=="I" or lab[fila][col]=="." , "cel·la desconeguda"
if lab[fila][col]==".":
# marquem com a cel·la visitada
lab[fila][col] = "v"
# direccions = dreta, amunt, esq, avall
direccions = [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]
# avançem: provem per cadascuna per les diferents direccions
for d in direccions:
fila_seg = fila + d[0]
col_seg = col + d[1]
# controlem de no sortir del laberint (matriu)
if fila_seg<0 or fila_seg>=len(lab) or col_seg<0 or col_seg>=len(lab[0]):
pass
else:
# seguim al seguent pas
cami = self.backtrack(fila_seg,col_seg)
# hem arribat al final (retorna llista):
if cami:
cami.append( (fila,col) )
return cami
# si arribem aquí és que hem esgotat totes les possibles direccions
return False
Laberint no recursiu
Tots els algorismes recursius com el vist anteriorment, tenen una implementació alternativa utilitzant una pila (stack).
L'algorisme equivalent a l'anterior en versió no-recursiva podria resoldre's així. Quan trobem el final el camí el tenim enregistrat a la pila.
- Busquem cel·la inici
- Iniciem la pila
- Definim direccions possibles (amunt, esq, avall, dreta, per exemple).
- Afegim cel·la d'inici a la pila, juntament amb la primera direcció que prendrem
- Podem guardar tuples amb 3 elements (fila,columna,direccio)
- Mentre la pila no estigui buida fes:
- Mirem el darrer element de la pila (peek)
- Si és la cel·la final retornem la pila (conté el camí).
- Calculem cel·la següent (en la direcció marcada)
- Si la següent està dins els límits, està buida i no l'hem visitat:
- marquem com a visitada
- l'afegim a la pila (fila,columna,direccio=0)
- Sino:
- Passem a la següent direcció
- Si és bona (no hem esgotat les possibles direccions):
- Mirem següent direccio: pop + push amb la nova direcció
- Sinó (direccions esgotades):
- Tronem enrera: Extraiem la cel·la (pop)
- Retornem false (si arribem aquí no hi ha sortida)
Exemple del Sudoku
...ja arribarà...