第6章分支限界法

算法設計與分析第6章分支限界法(8節(jié)理論課)06.1分支限界法的基本思想6.2單源最短路徑問題6.3裝載問題6.4布線問題6.50-1背包問題6.6最大團問題6.7旅行售貨員問題6.8電路板排列問題6.9批處理作業(yè)調度1學習要點理解分支限界法的剪枝搜索策略。掌握分支限界法的算法框架（1）隊列式(FIFO)分支限界法（2）優(yōu)先隊列式分支限界法通過應用范例學習分支限界法的設計策略。2分支限界法與回溯法類似，也是在問題的解空間上搜索問題的解的算法。不同之處：求解目標：回溯法的求解目標是找出解空間樹中滿足約束條件的所有解，而分支限界法的求解目標則是找出滿足約束條件的一個解，或是在滿足約束條件的解中找出在某種意義下的最優(yōu)解。搜索方式：回溯法以深度優(yōu)先的方式搜索解空間樹，而分支限界法則以廣度優(yōu)先或以最小耗費優(yōu)先的方式搜索解空間樹。36.1 分支限界法的基本思想分支限界法常以廣度優(yōu)先或以最小耗費（最大效益）優(yōu)先的方式搜索問題的解空間樹。在分支限界法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點?；罱Y點一旦成為擴展結點，就一次性產生其所有兒子結點。在這些兒子結點中，導致不可行解或導致非最優(yōu)解的兒子結點被舍棄，其余兒子結點被加入活結點表中。此后，從活結點表中取下一結點成為當前擴展結點，并重復上述結點擴展過程。這個過程一直持續(xù)到找到所需的解或活結點表為空時為止。4常見的兩種分支限界法⑴隊列式(FIFO)分支限界法按照隊列先進先出（FIFO）原則選取下一個節(jié)點為擴展節(jié)點。⑵優(yōu)先隊列式分支限界法按照優(yōu)先隊列中規(guī)定的優(yōu)先級選取優(yōu)先級最高的節(jié)點成為當前擴展節(jié)點。算法實現(xiàn)時，通常用最大堆（最小堆）實現(xiàn)優(yōu)先隊列。5例：0-1背包問題（子集樹）n=3,w=[16,15,15],p=[45,25,25],c=306隊列式分支限界法7優(yōu)先隊列式分支限界法8在尋求問題的最優(yōu)解時，可用剪枝函數(shù)加速搜索。該函數(shù)給出每個可行結點相應的子樹可能獲得的最大價值的上界。如果此上界不會比當前最優(yōu)值更大，則說明相應的子樹中不含有問題的最優(yōu)解，因而可以剪去。也可以將上界函數(shù)確定的每個結點的上界值作為優(yōu)先級，以該優(yōu)先級的非增序抽取當前擴展結點。96.2 單源最短路徑問題

1.問題描述在下圖所給的有向圖G中，每一邊都有一個非負邊權。要求圖G的從源頂點s到目標頂點t之間的最短路徑。10下圖是用優(yōu)先隊列式分支限界法解有向圖G的單源最短路徑問題產生的解空間樹。其中，每一個結點旁邊的數(shù)字表示該結點所對應的當前路長。112.算法思想解單源最短路徑問題的優(yōu)先隊列式分支限界法用一極小堆來存儲活結點表。其優(yōu)先級是結點所對應的當前路長。12算法從圖G的源頂點s和空優(yōu)先隊列開始。結點s被擴展后，它的兒子結點被依次插入堆中。此后，算法從堆中取出具有最小當前路長的結點作為當前擴展結點，并依次檢查與當前擴展結點相鄰的所有頂點。如果從當前擴展結點i到頂點j有邊可達，且從源出發(fā)，途經頂點i再到頂點j的所相應的路徑的長度小于當前最優(yōu)路徑長度，則將該頂點作為活結點插入到活結點優(yōu)先隊列中。這個結點的擴展過程一直繼續(xù)到活結點優(yōu)先隊列為空時為止。133.剪枝策略在算法擴展結點的過程中，一旦發(fā)現(xiàn)一個結點的下界不小于當前找到的最短路長，則算法剪去以該結點為根的子樹。在算法中，利用結點間的控制關系進行剪枝。從源頂點s出發(fā)，2條不同路徑到達圖G的同一頂點。由于兩條路徑的路長不同，因此可以將路長長的路徑所對應的樹中的結點為根的子樹剪去。14template<typenameType>classGraph{public:voidShortestPaths(int);//求最短路徑Graph(int,int**);//構造方法voidPrintResult();//輸出結果private:intn;//圖G的頂點數(shù)int*prev;//前趨頂點數(shù)組Type**c;//圖G的鄰接矩陣Type*dist;//dist[i]記錄從源到i的最短距離};15template<typenameType>classMinHeapNod//最小堆結點類{friendclassGraph<Type>;public:operatorint()const{returnlength;}private:inti;//頂點編號Typelength;//當前路長};16template<typenameType>Graph<Type>::Graph(intn,int**c):n(n),c(c){prev=newint[n+1];dist=newType[n+1];}17template<typenameType>voidGraph<Type>::PrintResult(){cout<<"dist:"<<endl;for(inti=1;i<=n;i++)//輸出從源到i的最短距離cout<<dist[i]<<'';cout<<endl;cout<<"prev:"<<endl;for(inti=1;i<=n;i++)//輸出i的前趨頂點cout<<prev[i]<<'';cout<<endl;}18單源最短路徑問題算法template<typenameType>voidGraph<Type>::ShortestPaths(intv){MinHeap<MinHeapNod<Type>>H(1000);//定義容量為1000的最小堆

//定義源為初始擴展結點MinHeapNod<Type>E;E.i=v;E.length=0;dist[v]=0;源頂點名稱19while(true)//搜索問題的解空間{for(intj=1;j<=n;j++)//結點的出度最多為nif((c[E.i][j]<INF)&&(E.length+c[E.i][j]<dist[j])){//頂點i到頂點j可達，且滿足控制約束dist[j]=E.length+c[E.i][j];prev[j]=E.i;//記下到j的當前最短路徑j的前趨結點為i

//將結點加入優(yōu)先隊列MinHeapNod<Type>N;N.i=j;N.length=dist[j];H.Insert(N);}20try{H.DeleteMin(E);//從堆中取下一結點}catch(OutOfBounds){break;}}}異常類型classOutOfBounds//異常類{public:OutOfBounds(){}virtual~OutOfBounds(){}};216.3裝載問題

1.問題描述有一批共n個集裝箱要裝上2艘載重量分別為C1和C2的輪船，其中集裝箱i的重量為Wi，且。裝載問題要求確定是否有一個合理的裝載方案可將這n個集裝箱裝上這2艘輪船。如果有，找出一種裝載方案。22容易證明：如果一個給定裝載問題有解，則采用下面的策略可得到最優(yōu)裝載方案。⑴首先將第一艘輪船盡可能裝滿；⑵將剩余的集裝箱裝上第二艘輪船。232.隊列式分支限界法用隊列Q存放活結點表，Q中元素的值為活結點所相應的當前載重量。當元素的值為-1時，表示隊列已到達解空間樹的同一層結點的尾部。同一層意味著什么？24算法思路在算法的while循環(huán)中，首先檢測當前擴展結點的左兒子結點是否為可行結點。如果是則將其加入到活結點隊列中。然后將其右兒子結點加入到活結點隊列中(右兒子結點一定是可行結點)。2個兒子結點都產生后，當前擴展結點被舍棄?；罱Y點隊列中的隊首元素被取出作為當前擴展結點，由于隊列中每一層結點之后都有一個尾部標記-1，故在取隊首元素時，活結點隊列一定不空。當取出的元素是-1時，再判斷當前隊列是否為空。如果隊列非空，則將尾部標記-1加入活結點隊列，算法開始處理下一層的活結點。25//將活結點加入到結點隊列Q中template<typenameType>voidEnQueue(Queue<Type>&Q,Typewt,Type&bestw,inti,intn){

if(i==n)//可行葉結點{if(wt>bestw)bestw=wt;}elseQ.Add(wt);//非葉結點，加入隊列}26template<typenameType>TypeMaxLoading(Typew[],Typec,intn)//返回最優(yōu)載重量{Queue<Type>Q;//活結點隊列Q.Add(-1);//同層結點尾部標志inti=1;//當前擴展結點所處的層TypeEw=0;//擴展結點所相應的載重量Typebestw=0;//當前最優(yōu)載重量27while(true)//搜索子集樹{if(Ew+w[i]<=c)//檢查左兒子結點，x[i]=1EnQueue(Q,Ew+w[i],bestw,i,n);EnQueue(Q,Ew,bestw,i,n);

//右兒子結點總是可行的，x[i]=0Q.Delete(Ew);//取下一擴展結點if(Ew==-1)//同層結點尾部{if(Q.IsEmpty())//隊列為空，算法結束returnbestw;Q.Add(-1);//加入同層結點尾部標志Q.Delete(Ew);//取下一擴展結點

i++;

//進入下一層}}}加尾部標志的作用283.算法的改進節(jié)點的左子樹表示將此集裝箱裝上船，右子樹表示不將此集裝箱裝上船。設bestw是當前最優(yōu)解；ew是當前擴展結點所相應的重量；r是剩余集裝箱的重量。則當ew+r≤bestw時，可將其右子樹剪去。另外，為了確保右子樹成功剪枝，應該在算法每一次進入左子樹的時候更新bestw的值。29template<typenameType>TypeMaxLoading(Typew[],Typec,intn)

//返回最優(yōu)載重量{Queue<Type>Q;

//活結點隊列Q.Add(-1);

//同層結點尾部標志inti=1;//當前擴展結點所處的層TypeEw=0;//擴展結點所相應的載重量Typebestw=0;//當前最優(yōu)載重量Typer=0;//剩余集裝箱重量for(intj=2;j<=n;j++)r+=w[j];30while(true)//搜索子集樹{Typewt=Ew+w[i];//左兒子結點的重量if(wt<=c)//可行結點，進入左子樹{if(wt>bestw)//更新當前最優(yōu)載重量bestw=wt;if(i<n)Q.Add(wt);//加入活結點隊列}if(Ew+r>bestw&&i<n)//右兒子結點可能含最優(yōu)解Q.Add(Ew);//加入隊列31Q.Delete(Ew);//取下一擴展結點if(Ew==-1)//同層結點尾部{if(Q.IsEmpty())//隊列為空，算法結束returnbestw;Q.Add(-1);//加入同層結點尾部標志Q.Delete(Ew);//取下一擴展結點i++;//進入下一層r-=w[i];//計算剩余集裝箱重量}}}324.構造最優(yōu)解為了在算法結束后能方便地構造出與最優(yōu)值相應的最優(yōu)解，算法必須存儲相應子集樹中從活結點到根結點的路徑。為此目的，可在每個結點處設置指向其父結點的指針，并設置左、右兒子標志。33#include<iostream>#include"Queue.h"usingnamespacestd;template<typenameType>classQNode;template<typenameType>voidEnQueue(Queue<QNode<Type>*>&,Type,int,int,Type,QNode<Type>*,QNode<Type>*&,int*,bool);template<typenameType>TypeMaxLoading(Type*,Type,int,int*);類的前置聲明34template<typenameType>classQNode//結點類{friendvoidEnQueue<>(Queue<QNode<Type>*>&,Type,int,int,Type,QNode<Type>*,QNode<Type>*&,int*,bool);friendTypeMaxLoading<>(Type*,Type,int,int*);private:QNode*parent;

//指向父結點的指針boolLChild;//左兒子標志Typeweight;//結點所對應的載重量};35template<typenameType>voidEnQueue(Queue<QNode<Type>*>&Q,Typewt,inti,intn,Typebestw,QNode<Type>*E,QNode<Type>*&bestE,intbestx[],boolch){if(i==n)//可行葉結點{if(wt==bestw)//當前最優(yōu)載重量{bestE=E;bestx[n]=ch;}return;}36

//非葉結點QNode<Type>*b;b=newQNode<Type>;b->weight=wt;b->parent=E;b->LChild=ch;Q.Add(b);}37template<typenameType>TypeMaxLoading(Typew[],Typec,intn,intbestx[]){Queue<QNode<Type>*>Q;//活結點隊列Q.Add(0);//同層結點尾部標志，0即NULLinti=1;//當前擴展結點所處的層TypeEw=0;//擴展結點所相應的載重量Typebestw=0;//當前最優(yōu)載重量Typer=0;//剩余集裝箱重量for(intj=2;j<=n;j++)r+=w[j];QNode<Type>*E=0;//當前擴展結點QNode<Type>*bestE;//當前最優(yōu)擴展結點38while(true)//搜索子集樹{Typewt=Ew+w[i];//左兒子結點的重量if(wt<=c)//可行結點，進入左子樹{if(wt>bestw)bestw=wt;EnQueue(Q,wt,i,n,bestw,E,bestE,bestx,true);}if((Ew+r>bestw)||(i==n&&wt>c))//右兒子結點可能含最優(yōu)解EnQueue(Q,Ew,i,n,bestw,E,bestE,bestx,false);Q.Delete(E);//取下一擴展結點39if(!E)//E的值為NULL，即同層結點尾部{if(Q.IsEmpty())break;Q.Add(0);Q.Delete(E);i++;//進入下一層r-=w[i];//計算剩余集裝箱重量}Ew=E->weight;//新擴展結點所相應的載重量}40for(intj=n-1;j>0;j--)//設置bestx[]的值構造當前最優(yōu)解{bestx[j]=bestE->LChild;bestE=bestE->parent;}returnbestw;}415.優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問題的優(yōu)先隊列式分支限界法用最大優(yōu)先隊列存儲活結點表?；罱Y點x在優(yōu)先隊列中的優(yōu)先級定義為從根結點到結點x的路徑所相應的載重量再加上剩余集裝箱的重量之和。42優(yōu)先隊列中優(yōu)先級最大的活結點成為下一個擴展結點。以結點x為根的子樹中所有結點相應的路徑的載重量不超過它的優(yōu)先級。子集樹中葉結點所相應的載重量與其優(yōu)先級相同。在優(yōu)先隊列式分支限界法中，一旦有一個葉結點成為當前擴展結點，則可以斷言該葉結點所相應的解即為最優(yōu)解。此時可終止算法。43#include<iostream>#include"MaxHeap.h"usingnamespacestd;template<typenameType>classHeapNode;classbbnode;template<typenameType>voidAddLiveNode(MaxHeap<HeapNode<Type>>&,bbnode*,Type,bool,int);template<typenameType>TypeMaxLoading(Type*,Type,int,int*);44classbbnode//子集樹結點類{friendvoidAddLiveNode<>(MaxHeap<HeapNode<int>>&,bbnode*,int,bool,int);friendintMaxLoading<>(int*,int,int,int*);private:bbnode*parent;//指向父結點的指針boolLChild;//左兒子結點標志};45template<typenameType>classHeapNode//活結點類{friendvoidAddLiveNode<>(MaxHeap<HeapNode<Type>>&,bbnode*,Type,bool,int);friendTypeMaxLoading<>(Type*,Type,int,int*);public:operatorType()const{returnuweight;}private:bbnode*ptr;//指向活結點在子集樹中相應結點的指針Typeuweight;//活結點優(yōu)先級（上界）intlevel;//活結點在子集樹中所處的層序號};46template<typenameType>voidAddLiveNode(MaxHeap<HeapNode<Type>>&H,bbnode*E,Typewt,boolch,intlev){

//將活結點加入到表示活結點優(yōu)先隊列的最大堆H中bbnode*b=newbbnode;b->parent=E;b->LChild=ch;HeapNode<Type>N;N.uweight=wt;N.level=lev;N.ptr=b;H.Insert(N);}47template<typenameType>TypeMaxLoading(Typew[],Typec,intn,intbestx[]){MaxHeap<HeapNode<Type>>H(1000);Type*r=newType[n+1];//定義剩余重量數(shù)組r[n]=0;for(intj=n-1;j>0;j--)r[j]=r[j+1]+w[j+1];

//初始化inti=1;//當前擴展結點所處的層bbnode*E=NULL;//當前擴展結點TypeEw=0;//擴展結點所相應的載重量48

//搜索子集樹while(i!=n+1)//非葉結點{cout<<"i:"<<i<<"Ew:"<<Ew<<endl;if(Ew+w[i]<=c)//左兒子結點為可行結點AddLiveNode(H,E,Ew+w[i]+r[i],true,i+1);AddLiveNode(H,E,Ew+r[i],false,i+1);//右兒子結點HeapNode<Type>N;H.DeleteMax(N);//取下一擴展結點i=N.level;E=N.ptr;Ew=N.uweight-r[i-1];}49for(intj=n;j>0;j--)//構造當前最優(yōu)解{bestx[j]=E->LChild;E=E->parent;}returnEw;}506.4布線問題

1.問題描述印刷電路板將布線區(qū)域劃分成m×n個方格陣列，精確的電路布線問題要求確定連接方格a的中點到方格b中點的最短布線方案。在布線時，電路只能沿直線或直角布線。111a111b11111111512.算法思想-加入剪枝的廣度優(yōu)先搜索解此問題的隊列式分支限界法從起始位置a（起始為2）開始將它作為第一個擴展結點。與該擴展結點相鄰并且可達的方格成為可行結點被加入到活結點隊列中，并且將這些方格標記為3，即從起始方格a到這些方格的距離為3-2=1。52接著，算法從活結點隊列中取出隊首結點作為下一個擴展結點，并將與當前擴展結點相鄰且未標記過的方格標記為4，并存入活結點隊列。這個過程一直繼續(xù)到算法搜索到目標方格b或活結點隊列為空時為止。53//定義移動方向的相對位移Positionoffset[4];offset[0].row=0;offset[0].col=1;//右offset[1].row=1;offset[1].col=0;//下offset[2].row=0;offset[2].col=-1;//左offset[3].row=-1;offset[3].col=0;//上54設置邊界的圍墻for(inti=0;i<=m+1;i++)grid[0][i]=grid[n+1][i]=1;

//頂部和底部for(inti=0;i<=n+1;i++)grid[i][0]=grid[i][m+1]=1;//左翼和右翼11111111111111111a11111b11111111111111111111111155for(inti=0;i<NumOfNbrs;i++){nbr.row=here.row+offset[i].row;nbr.col=here.col+offset[i].col;if(grid[nbr.row][nbr.col]==0){//該方格未標記

grid[nbr.row][nbr.col]=grid[here.row][here.col]+1;if((nbr.row==finish.row)&&(nbr.col==finish.col))break;//完成布線Q.Add(nbr);}}相鄰方格數(shù)相鄰方格56找到目標位置后，可以通過回溯方法找到這條最短路徑。1111111111541114311113a311143411b1114561101111178910111118910111111111157由于每個方格成為活結點進入隊列最多1次，因此活結點隊列最多只處理O(mn)個活結點，而擴展每個活結點需O(1)時間，因此算法需時O(mn)。586.50-1背包問題用最大堆實現(xiàn)活結點隊列，堆中元素類型為HeapNode。結點元素的優(yōu)先級由上界函數(shù)Bound計算出的值uprofit給出。59分支限界搜索過程while(i!=n+1){//非葉結點//檢查當前擴展結點的左兒子結點Typewwt=cw+w[i];if(wt<=c){//左兒子結點為可行結點if(cp+p[i]>bestp)bestp=cp+p[i];AddLiveNode(up,cp+p[i],cw+w[i],true,i+1);}up=Bound(i+1);//檢查當前擴展結點的右兒子結點if(up>=bestp)//右子樹可能含最優(yōu)解AddLiveNode(up,cp,cw,false,i+1);//取下一個擴展節(jié)點（略）}606.6最大團問題

1.問題描述給定無向圖G=(V,E)。如果U?V，且對任意u,v∈U有(u,v)∈E，則稱U是G的完全子圖。G的完全子圖U是G的團當且僅當U不包含在G的更大的完全子圖中。G的最大團是指G中所含頂點數(shù)最多的團。1245361解空間：子集樹圖G的最大團問題都可以看作是圖G的頂點集V的子集選取問題，因此可用子集樹表示問題的解空間。622.上界函數(shù)用變量cliqueSize表示與該結點相應的團的頂點數(shù)；level表示結點在子集空間樹中所處的層次；用cliqueSize+n-level+1作為頂點數(shù)上界upperSize的值。在此優(yōu)先隊列式分支限界法中，upperSize實際上也是優(yōu)先隊列中元素的優(yōu)先級。算法總是從活結點優(yōu)先隊列中抽取具有最大upperSize值的元素作為下一個擴展元素。633.算法思想子集樹的根結點是初始擴展結點，對于這個特殊的擴展結點，其cliqueSize的值為0。算法在擴展內部結點時，首先考察其左兒子結點。在左兒子結點處，將頂點i加入到當前團中，并檢查該頂點與當前團中其它頂點之間是否有邊相連。當頂點i與當前團中所有頂點之間都有邊相連，則相應的左兒子結點是可行結點，將它加入到子集樹中并插入活結點優(yōu)先隊列，否則就不是可行結點。接著繼續(xù)考察當前擴展結點的右兒子結點。當upperSize>bestn時，右子樹中可能含有最優(yōu)解，此時將右兒子結點加入到子集樹中并插入到活結點優(yōu)先隊列中。64算法的while循環(huán)的終止條件是遇到子集樹中的一個葉結點(即n+1層結點)成為當前擴展結點。對于子集樹中的葉結點，有upperSize=cliqueSize。此時活結點優(yōu)先隊列中剩余結點的upperSize值均不超過當前擴展結點的upperSize值，從而進一步搜索不可能得到更大的團，此時算法已找到一個最優(yōu)解。656.7旅行售貨員問題

1.問題描述某售貨員要到若干城市去推銷商品，已知各城市之間的路程(或旅費)。他要選定一條從駐地出發(fā)，經過每個城市一次，最后回到駐地的路線，使總的路程(或總旅費)最小。路線是一個帶權圖。圖中各邊的費用（權）為正數(shù)。圖的一條周游路線是包括V中的每個頂點在內的一條回路。周游路線的費用是這條路線上所有邊的費用之和。66旅行售貨員問題的解空間可以組織成一棵樹，從樹的根結點到任一葉結點的路徑定義了圖的一條周游路線。旅行售貨員問題要在圖G中找出費用最小的周游路線。672.算法描述算法開始時創(chuàng)建一個最小堆，用于表示活結點優(yōu)先隊列。堆中每個結點的子樹費用的下界lcost值是優(yōu)先隊列的優(yōu)先級。接著算法計算出圖中每個頂點的最小費用出邊并用minout記錄。如果所給的有向圖中某個頂點沒有出邊，則該圖不可能有回路，算法即告結束。如果每個頂點都有出邊，則根據(jù)計算出的minout作算法初始化。68算法的while循環(huán)體完成對排列樹內部結點的擴展。對于當前擴展結點，算法分2種情況進行處理：首先考慮s=n-2的情形，此時當前擴展結點是排列樹中某個葉結點的父結點。如果該葉結點相應一條可行回路且費用小于當前最小費用，則將該葉結點插入到優(yōu)先隊列中，否則舍去該葉結點。當s<n-2時，算法依次產生當前擴展結點的所有兒子結點。由于當前擴展結點所相應的路徑是x[0:s]，其可行兒子結點是從剩余頂點x[s+1:n-1]中選取的頂點x[i]，且(x[s]，x[i])是所給有向圖G中的一條邊。對于當前擴展結點的每一個可行兒子結點，計算出其前綴(x[0:s]，x[i])的費用cc和相應的下界lcost。當lcost<bestc時，將這個可行兒子結點插入到活結點優(yōu)先隊列中。69算法中while循環(huán)的終止條件是排列樹的一個葉結點成為當前擴展結點。當s=n-1時，已找到的回路前綴是x[0:n-1]，它已包含圖G的所有n個頂點。因此，當s=n-1時，相應的擴展結點表示一個葉結點。此時該葉結點所相應的回路的費用等于cc和lcost的值。剩余的活結點的lcost值不小于已找到的回路的費用。它們都不可能導致費用更小的回路。因此已找到的葉結點所相應的回路是一個最小費用旅行售貨員回路，算法可以結束。算法結束時返回找到的最小費用，相應的最優(yōu)解由數(shù)組v給出。706.8電路板排列問題

1.問題描述電路板排列問題的解空間樹是一棵排列樹。x21345678712.算法描述算法開始時，將排列樹的根結點置為當前擴展結點。在do-while循環(huán)體內算法依次從活結點優(yōu)先隊列中取出具有最小cd值的結點作為當前擴展結點，并加以擴展。首先考慮s=n-1的情形，當前擴展結點是排列樹中的一個葉結點的父結點。x表示相應于該葉結點的電路板排列。計算出與x相應的密度并在必要時更新當前最優(yōu)值和相應的當前最優(yōu)解。72當s<n-1時，算法依次產生當前擴展結點的所有兒子結點。對于當前擴展結點的每一個兒子結點node，計算出其相應的密度node.cd。當node.cd<bestd時，將該兒子結點N插入到活結點優(yōu)先隊列中。73do{//結點擴展if(E.s==n-1){//僅一個兒子結點intld=0;//最后一塊電路板的密度for(intj=1;j<=m;j++)ld+=B[E.x[n]][j];if(ld<bestd){//密度更小的電路板排列delete[]bestx;bestx=E.x;bestd=max(ld,E.cd);}S=n-1的情況，計算出此時的密度和bestd進行比較。74else{//產生當前擴展結點的所有兒子結點for(inti=E.s+1;i<=n;i++){BoardNodeN;N.now=newint[m+1];for(intj=1;j<=m;j++)//新插入的電路板N.now[j]=E.now[j]+B[E.x[i]][j];75intld=0;//新插入電路板的密度for(intj=1;j<=m;j++)if(N.now[j]>0&&total[j]!=N.now[j])ld++;N.cd=max(ld,E.cd);if(N.cd<bestd){//可能產