步步为营(十五)搜索(一)DFS 深度优先搜索
前方大坑预警!
先讲讲什么是搜索吧。
有一天你去一个果园摘梨子,果农告诉你。有一棵树上有一个金子做的梨子,找到就是你的,你该怎么找?
地图例如以下:
S 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 G
废话。挨个找呗~ 这就叫做搜索。
在一个区间内找到符合条件的值的过程,就是搜索。(?)
最简单的就是穷举,挨个找。
由于都能够走,所以从(1,1)到(n。n)一路走过去,能找到即可。
可是果农告诉你,这个果园有的位置是肥料坑~你不能过去(当然。你非要去坑里游两圈也不拦着你),那么这个果园的地图就成了这个样子。
S 0 1 1 0
0 1 0 0 0
0 0 1 1 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 G
这个时候,果园又来了好几个摘梨子的。果农就说:“金梨子仅仅有一个,你们谁最先找到就归谁!
”
那么怎样去寻找到一条最短的路程呢?
这时候就该用一些策略了,于是,DFS(深搜)登场了。
首先。为什么叫深度优先搜索?
深度,在这样的环境下,能够看做离起始位置的步数。
更学术点的说法。能够看做“单位距离下。离起始状态的长度”
假设你喝水,水杯里刚開始有一升水。你每次喝掉一百毫升。那么你喝掉两百毫升的状态和喝掉三百毫升的状态相比,喝掉三百毫升的这个状态“深度更大”。
假设你在走地图,从(0,0)開始,一次走一步。
那么你位于(2。3)的状态和你位于(4,5)的状态相比,(4,5)的这个状态“深度更大”
明确什么叫深度。那么DFS,也就是深度优先搜索的概念就能够明确了。
对于当前状态n。假设找到一个满足条件的下一个状态m,无论接下来还有没有符合条件的状态,都開始对m进行搜索。假设当前状态没有符合条件的下一个状态。就回溯到这个状态的上一个状态。
也就是说。假设m没有符合条件的下一个状态点,就继续对n进行搜索。
那么能够用伪代码表示为:
//对于状态a进行推断
int fun(status a)
{
if(a是结束条件)
{
找到解,进行操作
}
for(进行寻找)
{
if(找到了符合条件的下一个状态b)
{
//对B进行推断
fun(b);
}
}
找不到符合条件的状态。退出函数,返回到上一层。
}
那么对于果园的地图,我们的部分状态是这样的:
S 0 1 1 0
0 1 0 0 0
0 0 1 1 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 G
从S点開始,设S点坐标为(1,1)
(1,1)
->(1,2)
->(1,1)(注意,这里回溯到了(1,1)点)
->(2,1)
->(3,1)
->(3,2)
->(3,1)(回溯到3,1点)
->(4,1)
->(5,1)
……
->(5,5)
可是要注意,DFS由于递归调用。时间复杂度会非常高(平均时间(N^3*1/3)),所以要注意优化的技巧。
最经常使用的就是剪枝。对于这道题目来说,对于訪问过的点不再进行二次訪问,减小递归层数,就是剪枝的一种表现。
至于其它技巧…… 这些还是自己摸索的靠谱。
对于每种找到结果的方案,记录步数,最后便可获得最小的步数。可是,假设要记录获取最小步数的整个过程。DFS就显得力不从心,由于递归调用的问题。DFS并不能保证自己得到的当前解就是最优的解。
所以,DFS适合用来推断某个状态是否能达到,或者能够有多少种方案取得终于解。不适合用来做状态记录。
而针对单个最优解和状态记录,更为合适的方法是BFS。
代表题目:N皇后问题
N皇后问题是一个经典的问题,在一个N*N的棋盘上放置N个皇后,每行一个并使其不能互相攻击(同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自己主动攻击)。
#include<stdio.h>
#define N 15
int n; //皇后个数
int sum = 0; //可行解个数
int x[N]; //皇后放置的列数
int place(int k)
{
int i;
for(i=1;i<k;i++)
if(abs(k-i)==abs(x[k]-x[i]) || x[k] == x[i])
return 0;
return 1;
}
int queen(int t)
{
if(t>n && n>0) //当放置的皇后超过n时,可行解个数加1。此时n必须大于0
sum++;
else
for(int i=1;i<=n;i++)
{
x[t] = i; //标明第t个皇后放在第i列
if(place(t)) //假设能够放在某一位置,则继续放下一皇后
queen(t+1);
}
return sum;
}
int main()
{
int t;
scanf("%d",&n);
t = queen(1);
if(n == 0) //假设n=0。则可行解个数为0,这样的情况一定不要忽略
t = 0;
printf("%d",t);
return 0;
}
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