宽度优先搜索按照距开始状态由近到远的顺序进行搜索,因此可以很容易的用来求最短路径,最少操作之类问题的答案. 宽度优先搜索介绍(一篇不错的文章). 题目描述: 给定一个大小为N*M的迷宫.迷宫有通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右的通道移动.请求出从起点到终点所需要的最小步数. 例如,N为10, M为10,输入的迷宫如下表示,其中S表示起点,G表示终点,"."表示通道,"#"表示墙壁 样例输入: 10 10 S######. ......#..# .#.##.#

Oil Deposits Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8274 Accepted Submission(s): 4860 Problem Description The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground

Rescue Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 12441 Accepted Submission(s): 4551 Problem Description Angel was caught by the MOLIGPY! He was put in prison by Moligpy. The prison is descri

Remainder Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2255 Accepted Submission(s): 479 Problem Description Coco is a clever boy, who is good at mathematics. However, he is puzzled by a difficu

Pet Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 535 Accepted Submission(s): 258 Problem Description One day, Lin Ji wake up in the morning and found that his pethamster escaped. He searched in

Remainder Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2260 Accepted Submission(s): 481 Problem Description Coco is a clever boy, who is good at mathematics. However, he is puzzled by a difficu

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

下文的代码可能展示不全,详情请下载文件:用cpp遍历ndarray.rar 问题背景: 现在我有一张二值图test.npy,需要对其闭区域进行孔洞填充,如下图所示: 文件下载链接:用cpp遍历ndarray.rar 用python实现BFS: def bfs1(im, vis, x, y, xb, yb): def legal(tx, ty): and ty < yb and ty >= : return True else: return False dx = [, , , -] dy =

Red and Black Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 6762 Accepted Submission(s): 4284 Problem Description There is a rectangular room, covered with square tiles. Each tile is colored eit

题目描述 给定一个 n 行 m 列的地牢,其中 '.' 表示可以通行的位置,'X' 表示不可通行的障碍,牛牛从 (x0 , y0 ) 位置出发,遍历这个地牢,和一般的游戏所不同的是,他每一步只能按照一些指定的步长遍历地牢,要求每一步都不可以超过地牢的边界,也不能到达障碍上.地牢的出口可能在任意某个可以通行的位置上.牛牛想知道最坏情况下,他需要多少步才可以离开这个地牢. 输入描述: 每个输入包含 1 个测试用例.每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和 m(1 <= n, m <= 50),表示

题目描述: Ignatius被魔王抓走了,有一天魔王出差去了,这可是Ignatius逃亡的好机会.魔王住在一个城堡里,城堡是一个A*B*C的立方体,可以被表示成A个B*C的矩阵,刚开始Ignatius被关在(0,0,0)的位置,离开城堡的门在(A-1,B-1,C-1)的位置,现在知道魔王将在T分钟后回到城堡,Ignatius每分钟能从一个坐标走到相邻的六个坐标中的其中一个.现在给你城堡的地图,请你计算出Ignatius能否在魔王回来前离开城堡(只要走到出口就算离开城堡,如果走到出口的时候魔王刚好

定义一个二维数组: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线. Input 一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫.数据保证有唯一解. Output 左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示. Sample Input 0

Catch That Cow Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引.如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置. 你可以假设数组中无重复元素. 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0输出: 0 class Solution: def searchInsert(self, nums: List[int], target

BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数据结构基础 - 队列(Queue) 最直观的BFS应用是图和树的遍历,其中图常用邻接表或矩阵表示,例如 LeetCode题目 690. Employee Importance: // LeetCode 690. Employee Importance/* class Employee { publi

深度优先(DFS) 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点.总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点. 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问. 算法大概过程: 1.把整个图的结构用矩阵来表示,如图: 2.我们从第一个顶点(v0)开始遍历,拿到第一个邻接点(

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

解法一:递归 遇到叶子节点不递归,否则接着往子树递归,每次递归层数加1 要确定的是,一定要保证初始输入的节点是有子节点的.因为可能出现只有单子树的情况,所以要先确认这种情况. 具体过程: 1.分析初始条件 空指针:深度为0 单节点:深度为1 1.先确定递归基本条件: 节点指针为空,说明深度为0,返回深度0: 如果到了叶节点,说明其左右两节点指针就是空,也就是在深度为0的基础上加上该节点所在的一层,即1+调用空指针的递归函数 2.找最近的叶节点,也就是左右指针都是空的叶节点的时候. /** * D

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

[前言] MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序.Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题都是历史遗留问题,了解问题,才能

package com.rao.graph; import java.util.LinkedList; /** * @author Srao * @className BFS_DFS * @date 2019/12/10 19:16 * @package com.rao.graph * @Description 深度优先搜索 和 广度优先搜索 */ public class BFS_DFS { /** * 图的顶点 */ private static class Vertex{ int data