图搜索策略 这里的"图搜索策略"应该怎么理解呢? 首先,是"图搜索",所谓图无非就是由节点和边组成的,那么图搜索也就是将这个图中所有的节点和边都访问一遍. 其次是"策略": ==> 如果就直接给你一个图,要怎么样才能将所有的节点和边都访问一遍呢? 这里可以考虑一个非常非常大并且结构复杂的图,那么当拿到这个图的时候信息庞杂无比,你不知道里面有多少个节点,有多少条边,不知道节点和边之间是怎样错综复杂的关系,不知道有多少连通子图...... 对这

题目链接: http://poj.org/problem?id=1469 Description Consider a group of N students and P courses. Each student visits zero, one or more than one courses. Your task is to determine whether it is possible to form a committee of exactly P students that sat

DFS和BFS在图中的应用: 图连通性判定:路径的存在性:图中是否存在环:求图的最小生成树:求图的关键路径:求图的拓扑排序. DFS:简单的说,先一直往深处走,直到不能再深了,再从另一条路开始往深处走,直到所有路都走完: struct node { int next; //E[i].next指向图中与i同父的下一个结点 int to; //E[i].to指向图中i的子结点 }E[]; int N; ]; //记录各点的父结点 ]; //记录这个点是否走过 void DFS(int u) { vi

一.广度优先算法BFS(Breadth First Search) 基本实现思想 (1)顶点v入队列. (2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束. (3)出队列取得队头顶点v: (4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列: (5)转到步骤(2).  python伪代码: def BFS(root) Q=[] Q.append(root[0]) while len(Q)>0: node=Q.pop(0) print (node) #将所有子节点入队列 for i in node_child:

题目大意:国际象棋给你一个起点和一个终点,按骑士的走法,从起点到终点的最少移动多少次. 求最少明显用bfs,下面给出三种搜索算法程序: // BFS #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> using namespace std; ; int r1,c1,r2,c2; struct Node { int r,c; Node(int r,int c):r(r),c(c){} }; int vis[maxn][m

[题目链接:NYOJ-58] 经典的搜索问题,想必这题用广搜的会比较多,所以我首先使的也是广搜,但其实深搜同样也是可以的. 不考虑剪枝的话,两种方法实践消耗相同,但是深搜相比广搜内存低一点. 我想,因为广搜需要的就是队列,所以相比递归队列更耗内存? 当然DFS并不像上图所说,需要用栈,而是运用递归即可. BFS: 因为BFS是要一个接一个的遍历,所以用到了结构体,来保存坐标和当前所走步数 1.每走一步,通过定义的结构体,从队列中提取a(即上一步的坐标.步数(步数每次累加)) 2.在a的基础上进行

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4127 题目意思: 给n*n的方格,每个格子有一种颜色(0~5),每次可以选择一种颜色,使得和左上角相连(颜色相同以及相邻,间接也行)的所有的格子都为该颜色.求最少的步数,使得所有的方格颜色都相同. 解题思路: bfs+bfs死活不给过. 正确解法应该是ID(dfs+bfs).因为总共的解的步数不多. 减枝: 1.当剩余的颜色种数(至少还要这么多步)+已走的步数>设定深度时 跳出. 2.注意每次搜的

题目链接:http://poj.org/problem?id=3083 题意: 这里有一个w * h的迷宫,给你入口和出口,让你分别求以下三种情况时,到达出口的步数(总步数包括入口和出口): 第一种:当你需要选择下一个位置时,总是需要这么考虑:如果当前的左方能走,那么就走左方;否则考虑前方是否能走,如果能走,那么就选前方;否则考虑右方是否能走,如果可以,就走右方.如果不能就返回上一个位置,即当前位置的后方.总结下来选择道路的优先顺序为(以当前所处方位为准) 左 -> 上(前) -> 右 -&g

网站:CSUST 8月1日 先总结下,不得不说死的很惨,又是第三就不说了,一共7道题,AC了5道,但是有一个组三个人是做的个人赛,有两人AK了.......Orz,然后深搜还是大问题,宽搜倒是不急了. 而且,其中还有一题是水过去的.唉,不说了,好好看.╮(╯▽╰)╭ A    骑士历遍问题:给出m,n,指大小为m*n的棋盘,问骑士是否能遍历整个棋盘,要求把路径打出来,(要按字典序)A Knight's Journey   POJ 2488 网上找到了个很好地代码,解释很清晰:http://www

[算法模版]Tarjan爷爷的几种图论算法 前言 Tarjan爷爷发明了很多图论算法,这些图论算法有很多相似之处(其中一个就是我都不会).这里会对这三种算法进行简单介绍. 定义 强连通(strongly connected): 在一个有向图\(G\)里,设两个点a, b 发现,由\(a\)有一条路可以走到\(b\),由\(b\)又有一条路可以走到\(a\),我们就叫这两个顶点(a,b)强连通. 强连通图: 如果 在一个有向图\(G\)中,每两个点都强连通,我们就叫这个图,强连通图. 分量:把一个

dfs 最简单的三种形式递归总结 bfs 百度https://baike.baidu.com/item/%E5%AE%BD%E5%BA%A6%E4%BC%98%E5%85%88%E6%90%9C%E7%B4%A2/5224802?fromtitle=BFS&fromid=542084&fr=aladdin 搜索最短路 迷宫问题 喊山https://www.cnblogs.com/xcfxcf/p/12301595.html

DFS+BFS+MAP+剪枝 题意:       就是给你一个10*10的连连看状态,然后问你最后能不能全部消没? 思路:      首先要明确这是一个搜索题目,还有就是关键的一点就是连连看这个游戏是存在决策的,就是如果当前的这个点可以连接好几个点的话,我们选择那个点连接是不一样的,所以还要遍历所有的可能连接点,这样考虑的话单纯的一个搜索肯定不行了,可以用一个深搜套广搜的的结构,深搜是为了遍历顺序,广搜所为了得到当前点可以消去那些点(必要一个一个搜,要直接把所有的可能都搜出来,就是把杭电的那个b

最近在写一些数据结构以及算法相关的代码,比如常用排序算法以及具有启发能力的智能算法.为了能够让写下的代码下次还能够被复用,直接将代码编写成类模板成员函数的方式,之所以没有将这种方式改成更方便的函数模板纯属于偷懒,更方便于测试代码的有效性,等代码写完也懒得去改了.下面开始介绍这段代码,有什么不对的地方欢迎前来指正. 一共写了七种排序,插入排序InsertSort.堆排序HeapSort.快速排序QuickSort.合并排序MergeSort,计数排序CountingSort,基数排序RadixSo

php四种基础算法:冒泡,选择,插入和快速排序法 来源:PHP100中文网 | 时间:2013-10-29 15:24:57 | 阅读数:120854 [导读] 许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是对于冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序四种基本算法,我想还是要掌 许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是

之前学过的都忘了,也没好好做过总结,现在总结一下. 时间复杂度和空间复杂度的概念: 1.空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间. 2.时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)

许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是对于冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序四种基本算法,我想还是要掌握的. 需求:分别用 冒泡排序法,快速排序法,选择排序法,插入排序法将下面数组中 的值按照从小到的顺序进行排序. $arr=array(11,3,56,62,21,66,32,78,36,76,39,88,34); 1.冒泡排序 介绍: 冒泡排序(Bubble Sort,台湾译为:泡沫排序或气泡排

一:你必须知道的 1> JS原型 2> 排序中的有序区和无序区 3> 二叉树的基本知识 如果你不知道上面三个东西,还是去复习一下吧,否则,看下面的东西有点吃力. 二:封装丑陋的原型方法 Function.prototype.method = function(name, func){ this.prototype[name] = func; return this; }; 在下面的排序中都要用到这个方法. 三:9种排序算法的思路和实现 1> 插入排序 基本思路: 从无序区的第一个元

关于boost算法 boost算法是基于PAC学习理论(probably approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning).其根本思想在于通过多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC学习理论证实了这一方法的可行性.下面关于几种Boost算法的比较,是基于文章<Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting>整理的. 几种boost算法步骤 通常使用最多

转自:http://www.php100.com/html/php/rumen/2013/1029/6333.html 许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是对于冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序四种基本算法,我想还是要掌握的.下面是我按自己的理解,将四个方法分析一遍. 需求:分别用 冒泡排序法,快速排序法,选择排序法,插入排序法将下面数组中 的值按照从小到的顺序进行排序.  $arr(1,43,

题目传送门 /* 题意:给一个树,节点上有权值,问最多能找出多少个点满足在树上是连通的并且按照权值排序后相邻的点 在树上的路径权值都小于这两个点 DFS/BFS+思维:按照权值的大小,从小的到大的连有向边,搜索最多连接点数即是答案.因为排序后,他们之间的路径, 可定都是从当前节点u连过去的,那么都是小于这两个节点的.DFS需手动加栈,BFS类似拓扑排序的思路 */ #pragma comment (linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #inc

考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. FIFO法: 因为FIFO表示先进先出,它们的执行流程是这样的,如果该值在内存块中,则内存块的值不变:如果该值不在内存块,则将该值放入出栈口地址.当内存块数量为3时,FIFO的演示图如下图所示,其中蓝色标记表示将被替换的单元(也即出栈口