从装备池挑总重不超上限的组合使评分最高:全枚举 2^n 组合不可行(20 件装备 100 万种)。回溯算法按选或不选逐件深搜,用当前重量与评分剪枝——剩余全选也追不上当前最优时直接回头。剪枝后搜索空间大幅收缩,配合上界估计可解 30 到 40 件的规模。
回溯搜索。示例代码如下:
local best
local function backtrack(i, weight, score, pick, items, cap)
if score > (best and best.score or -1) then
best = { score = score, pick = { unpack(pick) } }
end
if i > #items then
return
end
if weight + items[i].w <= cap then
pick[#pick + 1] = i
backtrack(i + 1, weight + items[i].w,
score + items[i].v, pick, items, cap)
table.remove(pick)
end
backtrack(i + 1, weight, score, pick, items, cap)
end
配装求解接线。示例代码如下:
local items = {
{ w = 5, v = 80 }, { w = 3, v = 60 },
{ w = 7, v = 100 }, { w = 2, v = 40 }
}
backtrack(1, 0, 0, {}, items, 10)
print(best.score)
承载 10 的配装四选二——最优评分 180,剪枝把 16 种组合压去大半。
全枚举 30 件装备是 10 亿种组合不可行;回溯加剪枝在 30 件、承载减半场景约 40 万次节点访问,0.3 秒内完成——剪枝率决定成败,上界估计越紧剪得越狠。内存为递归层数 O(n) 加最优解备份,30 件约 5KB。
三个不适用场景:一是 n 超过 50 的大规模组合——剪枝再狠也是指数底子,改贪心或动态规划;二是评分函数有复杂联动(成套加成互相影响),子问题独立性被破坏,回溯前提失效;三是需要战斗内实时出解——0.3 秒适合战前配装,不适合战斗中计算。
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