在3月23号的广度优先搜索(bfs)博客里,我有提到写一篇深搜博客,今天来把这个坑填上。

第一部分:深度优先搜索(dfs)

以上来自百度百科。

简单来说,深度优先搜索算法就是——穷举法,即枚举所有情况,找寻可能的解法。

问题一:如何穷举?

假设我们对于1~4这些连续的自然数,我们需要求他的全排列。(不能用STL函数啊喂!!!)

显然,我们要做出3次选择:

第一步,我们需要从1~4这4个数里选出一个,作为全排列的第一个数,然后标记他(假设我们选择1)。

第二步,我们需要从剩下没标记的3个数中选出一个,作为第二个数,标记他(假设选择2)。

第三步,选择3,第四步,选择4。

这时我们回过头来,看看已经选过的数(1 2 3 4),发现在第3次选择中,我们可以选择其他的数。

显然在第3次选择中,我们除了3,还可以选择4,这样我们的三个选择就是(1 2 4)第四次可以选择3。这样就是(1 2 4 3)。

再回头看,第二次选择中,我们除了2,还可以选择3或4,假设我们选择3,这时我们的数列是(1 3),重做第三次对于两个数的选择,这时生成两个排列(1 3 2 4)和(1 3 4 2)。

如此再回到第一次选择,选2,选3,选4……直到枚举结束,我们就获得了1~4的全排列。

我们把我抽象的描述转化成这样一颗搜索树,就变得形象了:

我们对全排列的搜索就像上图的树一样。(从0开始第一次有4个选择,第二次有3个选择,第三次有2个选择,第四次有一个选择,到第四次,搜索结束)

其实就像初中的统计概率的题目一样画树状图。。。

问题二:知道如何穷举了,那么dfs是怎样的一种穷举方法?

很简单,对于一个图来说:

我们首先访问一个节点v,对与v节点相连的所有节点进行检索,检索到第一个之后(假设叫v2),对v2这个节点相连的(除了v)所有节点检索……

直到检索到vn这个节点,再没有新节点与他相连,这时,回到vn-1,检索除了vn-2和vn有没有别的节点与他相连,如果有,对该点进行检索。

如此反复,直到整个图的所有节点(也就是所有状态)都被访问过了,搜索算法结束。

还是上图帮助理解:

黄色:第一次搜索,返回枚举情况。(1 2 3)

蓝色:返回并进行第二次搜索,返回枚举情况。(1 2 4)

紫色:返回并进行第三次搜索,返回枚举情况。(1 5 6)

绿色:返回并进行第四次搜索,返回枚举情况。(1 6 7)

红色:返回并进行第五次搜索,返回枚举情况。(1 8 9)

至此,对整个图的遍历结束。

你可以认为dfs是优先对一个节点的所有儿子节点进行遍历,直到找到一个没有儿子节点的节点,即完成一次枚举,他如此重复直到完成对整个图的遍历。

Part 2:深度优先搜索代码实现

我们先看看几个例题来熟悉一下dfs的代码

洛谷P1644

很经典的一道深度优先搜索的题目,下面我来说说具体思路:

本题我们可爱的马只能向右边跳,所以降低了很大的复杂度,dfs可以轻松AC本题。

我们需要枚举所有可能的路径,(即马向4个方向走,直到无法再走一步)然后判断这条路走到最后是不是合法的,如果合法,方案总数+1,然后回溯,如果不合法,直接回溯即可。

看看代码(我尽量给注释)

//P1644
//#include<zhangtao.std>
//zhangtao AK IOI
#include<iostream>
using namespace std;
int go[][]={{,},{-,},{-,},{,},{,}};//初始化马的四个方向
int mapp[][];//小地图
int m,n,way;
void dfs(int x,int y)
{
if(x==&&y==n)
{
way++;//如果到达终点,路径总数++
return;
}
mapp[x][y]=;//标记已经走过的点
for(int i=;i<=;i++)
{
if(x+go[i][]<||x+go[i][]>m||y+go[i][]<||y+go[i][]>n)
{
continue;
}
if(mapp[x+go[i][]][y+go[i][]]==)
{
continue;
}//这两句都是判断被搜到的点是否合法
dfs(x+go[i][],y+go[i][]);//合法,dfs之!
mapp[x+go[i][]][y+go[i][]]=;//回溯(重新标记为0)
}
}
int main()
{
cin>>m>>n;
dfs(m,);
cout<<way;
return ;//调用函数解决问题即可!
}

具体做法代码里已经详细解释了,这里我重点讲一下回溯。

什么是回溯?

很简单,当我们搜到终点,或者是一个不合法的结果的时候,就要进行回溯,继续对别的点进行搜索。

不同于树,在地图中搜索,我们可能有好几种方法搜到同一个点。

我们上一次搜过一个点之后,再尝试别的方法,如果这个点没有被重新标记为没有走过,我们的程序就不会对它进行搜索,导致枚举总数不够,这也是回溯的必要性。

那么,怎么回溯?

首先看我们的dfs函数,它的特性是它是一个递归函数,就是自己嵌套自己,所以说,我们的程序执行起来大概是这样的:

第一次进行dfs的时候,进行第一次for循环,搜到了第一个点,进入第二层dfs,第二次for,第三层dfs……

假设我们进行到了第n次dfs,没有找到合法的点,这时就要回溯了。

注意,我们在进行到第n次dfs时,上面的第n-1个for循环并没有执行完,所以我们只需要在进行完第n次dfs之后,把所有变量还原到第n-1次的时候的大小,程序自动回到第n-1次for的时候,就可以再次使用这些变量而不受第n次搜索的影响。具体操作也很简单,下面是伪代码:

dfs(x+go[i][],y+go[i][]);//合法,dfs函数下方是回溯区域
mapp[x+go[i][]][y+go[i][]]=;//在dfs下面都是回溯区,你可以不止对一个变量进行回溯,可以是多个,你想回溯几个就回溯几个!

Part 3:我成为毒瘤出题人之后的一些感想与该题题解

众所周知,洛谷不光满足OIer们刷题的需求,我们甚至可以和同学或者小伙伴们互相出题来做做,一起进步,所以我就尝试性的出了一个题。(正好教练鼓励过我们自己出几个题)

但是同学们直呼毒瘤!!!

我们先看看这个题,这是网址https://www.luogu.com.cn/problem/U115344

我们先来看看这个题我故意埋的一个坑,可以注意到:输出样例中的theif win 和thief win(小偷获胜)的英文并不一样,有些没有注意到的同学就会被卡掉。

其次,由于题目数据比较小,所以我对时间复杂度和空间复杂度的要求提高了很多(截图中没有),我改成了100ms时间限制,1MB内存限制。

(这不是很毒瘤吧……)

不多BB,我们把它当做一个例题来讲:

首先,我们要初始化小地图,题目中给出的S是出发点,E是终点,这两个点需要标记好。P是漂移点,需要进行标记,F的话看您个人喜好,不标记也没啥事。

初始化被警察拦住的点。

之后,我们从出发点进行dfs,这次我们有时间限制,搜索树的高度限制为T+1,我们再开一个参数,如果这个参数比T要大,我们需要return。

走到P点,漂移数要+1,回溯时要-1,当前搜索高度(时间)-1。

如果搜到终点,比较搜到终点已经进行的漂移数,如果比之前的大,更新这个值。

最后,输出最大值即可。(这很简单嘛!)

//逮虾户De jaVu
//#include<zhangtao.std>
#include<iostream>
using namespace std;
int mapp[][];
char dd[][];
int go[][]={{,},{,},{-,},{,},{,-}};
int N,M,T,sx,sy,ex,ey,way,a,b,flag;
void dfs(int x,int y,int t,int drift)//x,y为坐标,t为时间,drift为已经进行的漂移数
{
if(t>T) return;//超出时间,return
if(x==ex&&y==ey)
{
if(drift>way)
{
way=drift;//更新最大值
}
flag=;//搜到终点,flag=1
return;
}
mapp[x][y]=;//标记已经走过
for(int i=;i<=;i++)
{
if(N<x+go[i][]||x+go[i][]<=||N<y+go[i][]||y+go[i][]<=) continue;
if(mapp[x+go[i][]][y+go[i][]]==) continue;//判断是否合法
t++;
if(dd[x+go[i][]][y+go[i][]]=='P') drift++;
dfs(x+go[i][],y+go[i][],t,drift);
mapp[x+go[i][]][y+go[i][]]=;//回溯区,路径标记为0
t--;//时间-1
if(dd[x+go[i][]][y+go[i][]]=='P') drift--;//如果走过的点是P,漂移数-1
}
}
int main()
{
cin>>N>>M>>T;
for(int i=;i<=N;i++)
{
for(int j=;j<=N;j++)
{
cin>>dd[i][j];
if(dd[i][j]=='S')
{
sx=i;
sy=j;
}
if(dd[i][j]=='E')
{
ex=i;
ey=j;
}//记录起始点和终点,初始化
}
}
for(int i=;i<=M;i++)
{
cin>>a>>b;
mapp[a][b]=;//记录路障点
}
if(ex==&&ey==)
{
cout<<"police win";
return ;//特判终点是否被路障标记
}
dfs(sx,sy,,);//进行搜索
if(flag==) cout<<"police win";//没搜到终点,输出答案
else cout<<"theif win"<<endl<<way;//搜到终点,输出方案数
return ;
}

代码注释已经很详细了,相信各位可以看懂,那么今天的分享就到这里了,希望我的分享能让大家对dfs算法有更深的理解!

老规矩——祝大家,身(少)体(掉)健(头)康(发)。

深度优先搜索(dfs)与出题感想的更多相关文章

  1. 深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析(新手向)

    深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每个点仅被访问一次,这个过程就是图的遍历.图的遍历常用的有深度优先搜索和广度优先搜索,这两者对于有向图和无向图 ...

  2. 利用广度优先搜索(BFS)与深度优先搜索(DFS)实现岛屿个数的问题(java)

    需要说明一点,要成功运行本贴代码,需要重新复制我第一篇随笔<简单的循环队列>代码(版本有更新). 进入今天的主题. 今天这篇文章主要探讨广度优先搜索(BFS)结合队列和深度优先搜索(DFS ...

  3. 深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析

    转自:https://www.cnblogs.com/FZfangzheng/p/8529132.html 深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每 ...

  4. 【算法入门】深度优先搜索(DFS)

    深度优先搜索(DFS) [算法入门] 1.前言深度优先搜索(缩写DFS)有点类似广度优先搜索,也是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点V0开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解 ...

  5. 深度优先搜索 DFS 学习笔记

    深度优先搜索 学习笔记 引入 深度优先搜索 DFS 是图论中最基础,最重要的算法之一.DFS 是一种盲目搜寻法,也就是在每个点 \(u\) 上,任选一条边 DFS,直到回溯到 \(u\) 时才选择别的 ...

  6. 深度优先搜索(DFS)

    [算法入门] 郭志伟@SYSU:raphealguo(at)qq.com 2012/05/12 1.前言 深度优先搜索(缩写DFS)有点类似广度优先搜索,也是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一 ...

  7. 算法总结—深度优先搜索DFS

    深度优先搜索(DFS) 往往利用递归函数实现(隐式地使用栈). 深度优先从最开始的状态出发,遍历所有可以到达的状态.由此可以对所有的状态进行操作,或列举出所有的状态. 1.poj2386 Lake C ...

  8. HDU(搜索专题) 1000 N皇后问题(深度优先搜索DFS)解题报告

    前几天一直在忙一些事情,所以一直没来得及开始这个搜索专题的训练,今天做了下这个专题的第一题,皇后问题在我没有开始接受Axie的算法低强度训练前,就早有耳闻了,但一直不知道是什么类型的题目,今天一看,原 ...

  9. [LeetCode OJ] Word Search 深度优先搜索DFS

    Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid. The word can be constructed from l ...

  10. 广度优先(bfs)和深度优先搜索(dfs)的应用实例

    广度优先搜索应用举例:计算网络跳数 图结构在解决许多网络相关的问题时直到了重要的作用. 比如,用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点(一个网络到其他网络的网关)的最佳路径.一种建模方法是采用无向图, ...

随机推荐

  1. 01 安装Linux虚拟机

    平常的工作学习中,Linux成为了一项比不可少的需要的掌握的技能,但是大部分人又不习惯于使用Linux进行生活,所以你需要在你的Windows电脑上安装一个虚拟机,那如何安装呢?其实不难,跟着我一步步 ...

  2. 关系型数据库查询语言 SQL 和图数据库查询语言 nGQL 对比

    摘要:这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别. 本文首发于 Nebula Graph 官方博客:https://nebula-graph.com.c ...

  3. MySQL(三)视图

    视图:view,是一种有结构(有行有列)但是没有结果(结构中不真实的存放数据)的虚拟表,虚拟表的结构来源不是自己定义,而是从对应的基表中产生(视图的数据来源): 视图意义: 1.视图可以节省SQL语句 ...

  4. 趣学Python编程PDF高清完整版免费下载|百度网盘

    百度网盘:趣学Python编程PDF高清完整版免费下载 提取码:ts47 内容简介 python是一款解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库 ...

  5. xctf-pwn pwn200

    刚看完题目觉得和前面的level3差不多,只是没有给libc而已... 看完大佬的exp之后整个人都不好了.....果然我还是太菜了 32位开了NX sub_8048484,read函数,明显的栈溢出 ...

  6. 前端学习(十一):CSS性质

    进击のpython ***** 前端学习--CSS性质 那在CSS上还有一些很重要的性质:继承性,层叠性以及特殊性 那本小节就基于这三个性质进行展开... ... 继承性 在CSS的某些样式是具有继承 ...

  7. Python 简明教程 --- 26,Python 多进程编程

    微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 学编程最有效的方法是动手敲代码. 目录 1,什么是多进程 我们所写的Python 代码就是一个程序, ...

  8. 一个文本框的andriod教程

    https://blog.csdn.net/androidmsky/article/details/49870823

  9. shell变量子串

    表达式 说明 ${parameter} 返回变量$parameter的内容 ${#parameter} 返回变量$parameter内容的长度(按字符),也适用于特殊变量 ${parameter:of ...

  10. Python定位模块_PYTHONPATH变量

    Python定位模块: 导入模块时,系统会根据搜索路径进行寻找模块: 1.在程序当前目录下寻找该模块 2.在环境变量 PYTHONPATH 中指定的路径列表寻找 3.在 Python 安装路径中寻找 ...