韩梅梅喜欢满宇宙到处逛街.现在她逛到了一家火星店里,发现这家店有个特别的规矩:你可以用任何星球的硬币付钱,但是绝不找零,当然也不能欠债.韩梅梅手边有 10000 枚来自各个星球的硬币,需要请你帮她盘算一下,是否可能精确凑出要付的款额. 输入格式: 输入第一行给出两个正整数:N(≤10000)是硬币的总个数,M(≤100)是韩梅梅要付的款额.第二行给出 N 枚硬币的正整数面值.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行中输出硬币的面值 V​1​​≤V​2​​≤⋯≤V​k​​,满足条件 V​1​​+V​

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...

骑士周游问题 概念 在一个国际象棋棋盘上, 一个棋子"马"(骑士) , 按照"马走日"的规则, 从一个格子出发, 要走遍所有棋盘格恰好一次.把一个这样的走棋序列称为一次"周游" 在8×8的国际象棋棋盘上, 合格的"周游"数量有1.305×1035这么多, 走棋过程中失败的周游就更多了 采用图搜索算法, 是解决骑士周游问题最容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步: 首先将合法走棋次序表示为一个图 采用图搜索算法搜寻一个长

前言 本文大概是作者对图论大部分内容的分析和总结吧,\(\text{OI}\)和语文能力有限,且部分说明和推导可能有错误和不足,希望能指出. 创作本文是为了提供彼此学习交流的机会,也算是作者在忙碌的中考后对此部分的复习和延伸吧. 本文顾名思义是探讨\(\text{DFS}\)在图论中的重要作用,可能心情比较好会丢个链接作拓展,下面就步入正文. 目录 1 基础篇 \(1.1\) 图的定义和深度优先搜索 \(1.2\) 图的连通分量和二分图染色 2 进阶篇 \(2.1\) 割顶和桥 \(2.2\)

  首先申明,本文根据微博博友 @JC向北 微博日志 整理得到,本文在这转载已经受作者授权!   1.概念   回溯算法 就是 如果这个节点不满足条件 (比如说已经被访问过了),就回到上一个节点尝试别的路径   也就是说 走到死胡同里边就往回走,直到找到出口. 回溯 是一种 选优搜索 .许多复杂规模较大的问题都可以用 回溯 解决 ,因此回溯法有 "通用解题方法"的美称.       2.思想    若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束.而

问题:打冰球.冰球可以往上下左右4个方向走,只有当冰球撞到墙时才会停下来,而墙会消失.当冰球紧贴墙时,不能将冰球往那个方向打.冰球出界就当输,超过10次还没将冰球打到目标位置也当输.求用最小次数将冰球打到目标位置,或输出-1表示输了. 分析:一般来说,求最小步数之类的迷宫问题都是用BFS解决的,但这题涉及到迷宫状态的变化(墙),BFS要不断记录状态的变化很复杂,不过网上好像也有人用BFS做的.DFS更加适合这种状态一直变化的,只不过要保存最优值而已,其实最优值也方便剪枝(当前步数已经是当前最优值

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均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先走到根部,然后换一根继续走到最后.下面给出一张图便于理解. 我们可以看到,我们先从V1出发前往V2,然后继续

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,其中顶点表示网络结点,边代表结点之间的联接.使用这种模型,可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数. 如图1所示,该图代表Internet中的6个网络结点.以node1作为起点,有不止1条可以通往node4的路径.<node1,node2,node4>,<node1,node3,nod

//邻居连表 //先加入各顶点,然后加入边 //队列 var Queue = (function(){ var item = new WeakMap(); class Queue{ constructor(){ item.set(this,[]); } enqueue(ele){ var ls = item.get(this); ls.push(ele); } dequeue(){ var ls = item.get(this); return ls.shift(); } size(){ var

输入一个数n,输出 1 ~ n 的全排列,例如输入 3,全排列则为:123,132,213,231,312,321 一共六种. 这里采用深度优先搜索来解决这个问题: #include<stdio.h> int n; ],book[]; //递归核心代码 void dfs(int step) { ){ //递归结束条件 ;i<=n;i++){ printf("%d",a[i]); } printf("\n"); return; //返回上一步 }el

将问题的各状态之间的转移关系描述为一个图,则深度优先搜索遍历整个图的框架为:Dfs(v) {if( v 访问过)return;将v标记为访问过;对和v相邻的每个点u: Dfs(u);}int main() {while(在图中能找到未访问过的点 k)Dfs(k);} 4例题:百练2815 城堡问题 右图是一个城堡的地形图.请你编写一个程序,计算城堡一共有多少房间,最大的房间有多大.城堡被分割成m×n(m≤50,n≤50)个方块,每个方块可以有0~4面墙.5输入输出 输入 程序从标准输入设备

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均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先

采用搜索算法解决问题时,需要构造一个表明状态特征和不同状态之间关系的数据结构,这种数据结构称为结点.不同的问题需要用不同的数据结构描述. 根据搜索问题所给定的条件,从一个结点出发,可以生成一个或多个新的结点,这个过程通常称为扩展.结点之间的关系一般可以表示成一棵树,它被称为解答树.搜索算法的搜索过程实际上就是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的结点的过程. 深度优先搜索DFS(Depth First Search)是从初始结点开始扩展,扩展顺序总是先扩展最新产生的结点.这就使

Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-494. 目标和(Target Sum) 深度优先搜索的解题详细介绍,点击 给定一个非负整数数组,a1, a2, ..., an, 和一个目标数,S.现在你有两个符号 + 和 -.对于数组中的任意一个整数,你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面. 返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数. 示例 1: 输入: nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3 输出: 5 解释: -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1

目录 邻接表 邻接表的深度优先搜索 邻接表的广度优先搜索 临接数组 临接数组的深度优先搜索 临接数组的广度优先搜索 二叉树 二叉树的深度优先搜索 二叉树的广度优先搜索 邻接表 邻接表的深度优先搜索 假如我们有如下无向图 如果我们想对其进行深度优先遍历的话, 其实情况不止一种, 比如 0 1 2 5 7 6 4 3 下面介绍使用临接表法对其进行遍历, 一般邻接表长下面这样: 思路: 参照上下两图我们可以发现, 邻接表中的左半部分是一个链表数组, 0-6 一共7个位置, 每一个位置上都对应一个链表,

深度优先搜索算法(Depth-First-Search) 深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种. 它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点. 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止. 深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应

概论 深度优先搜索属于图算法的一种,是一个针对图和树的遍历算法,英文缩写为 DFS 即 Depth First Search.深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等.一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次. 基本步奏 (1)对于下面的树而言,DFS 方法首先从根节点1开始,其搜索节点顺序是 1,2,

一.深度优先搜索 它的定义是:递归探索图,必要时要回溯,同时避免重复. 关于深度优先搜索的伪代码如下: 左边DFS-Visit(V, Adj.s)是只实现visit所有连接某个特定点(例如s)的其他点.右边是实现整张图的visit,即DFS(v, Adj).DFS-Visit是DFS的重要组成模块. 用上图右侧的实例图解释下运作过程: 先从a出发,DFS-Visit到b上. 递归到b上,从b出发,DFS-Visit到e上. 递归到e上,从e出发,DFS-Visit到d上. 递归到d上,从d出发,

在开发过程中难免会碰到省市区级联的操作,一般后端人员是不愿意将中文储存在数据库的. 由于应用页面较多,我们在通过区域Code写查字典函数时应该注意函数的 时间复杂度 / 空间复杂度. 如果用三层for循环遍历省市区列表,很容易就把函数的复杂度堆上立方阶或者指数阶. addressFilter(res) { var shippingAddress = [] let province, city, area for (province of cityList) { if (res.provinceC

[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,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 你可以跳过第二节先看第三节,:) 2.深度优先搜索VS广度优先搜索 2.1演示深度优先搜索的过程 还是引用上篇文章的样例图,起点仍然是V0,我们修

版权声明: 本文由Faye_Zuo发布于http://www.cnblogs.com/zuofeiyi/, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处. 上周学习了数组和链表,有点基础了解以后,这周初步探索了一下深度优先搜索.对于文科生的我来说,这个名词听起来有点可怕.于是我通过leetcode上的一个难度为medium的题目来逐渐认识这个概念的.这道题目是Validate Binary Search Tree(题号为98).下面我将通过这道题作为引子,整理一下上周学习到的东西. 一.树 这