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

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:

对于深度优先算法,第一个直观的想法是只要是要求输出最短情况的详细步骤的题目基本上都要使用深度优先来解决.比较常见的题目类型比如寻路等,可以结合相关的经典算法进行分析. 常用步骤: 第一道题目:Dungeon Master  http://poj.org/problem?id=2251 Input The input consists of a number of dungeons. Each dungeon description starts with a line containing th

小老鼠走进了格子迷宫,如何能绕过猫并以最短的路线吃到奶酪呢? 注意只能上下左右移动,不能斜着移动. 在解决迷宫问题上,深度优先算法的思路是沿着一条路一直走,遇到障碍或走出边界再返回尝试别的路径. 首先用一个二维数组来把迷宫"数字化". int[][] maze = new int[5][4]; 迷宫中每个格子的横纵坐标对应数组的一维和二维索引,例如最左上角的格子是maze[0][0],数组的值表示该格子是否可以通过,0表示可以通过,1表示该格子有猫. 初始化迷宫,标记猫的位置: thi

求从图中的任意一点(起点)到另一点(终点)的最短路径,最短距离: 图中有数字的点表示为图中的不同海拔的高地,不能通过:没有数字的点表示海拔为0,为平地可以通过: 这个是典型的求图中两点的最短路径:本例,用深度优先算法来实现: 在每一个点都有四个方向(有的点的有些方向不能通过),所以在每一个点处要处理四种方向的情况: 深度优先算法函数怎么写? 也就是写递归函数...但是递归函数肿么写??? 第一:判断初始态,从起点出发,刚开始步数为0:dfs(start_x, start_y, 0); 第二:从起

#include <iostream> using namespace std; #define VertexNum 9 /*定义顶点数*/ struct Node /*声明图形顶点结构*/ { int Vertex; /*邻接顶点数据*/ struct Node *Next; /*下一个邻接顶点*/ }; typedef struct Node *Graph; /*定义图形结构*/ struct Node Head[VertexNum]; /*顶点数组*/ int Visited[Verte

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”

Prim算法: 以前一直不是很明白,Prim算法,今天就来终结一下. Prim算法采用与Dijkstra.Bellman-Ford算法一样的“蓝白点”思想:白点代表已经进入最小生成树的点,蓝点代表未进入最小生成树的点. 算法描述: 以1为起点生成最小生成树,min[v]表示蓝点v与白点相连的最小边权. MST表示最小生成树的权值之和. a)初始化:min[v]= ∞(v≠1); min[1]=0;MST=0; b)for (i = 1; i<= n; i++) 1.寻找min[u]最小的蓝点u.

刚开始学习算法,参考大佬博客还是有很多不明白的,于是一步步解析,写下笔记记录. 大佬博客地址: https://blog.csdn.net/fuzekun/article/details/85220468 问题描述 n个人参加某项特殊考试. 为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场. 求是少需要分几个考场才能满足条件.输入格式 第一行,一个整数n(1<n<100),表示参加考试的人数. 第二行,一个整数m,表示接下来有m行数据 以下m行每行的格式为:两个整数a,b,用空格分开 (1&l

前言:又是一个月没写博客了,每次下班都懒得写,觉得浪费时间.... 深度优先搜索和广度优先搜索的定义,网络上已经说的很清楚了,我也是看了网上的才懂的,所以就不在这里赘述了.今天讲解的实例,主要是通过自定义拓展方法,再编辑Editor脚本,实现在游戏面板中选中物体,并按照一定顺序获取子物体,打印他们的名字. 这里通过的while而非递归,是因为(明明有简单易用的数据结构,非得写成递归这不是故意炫技?).action在本例中是一个debug的方法,目的是打印物体名字,当然你也可以用其他方法. 在Un

1)用邻接矩阵方式进行图的存储.如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系. 对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345.那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45.换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示.这上图关系可以用6*6数组表示为: 2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为

英雄要从H点出发,去解救位于M点的美女. 迷宫的围墙用#表示,带*号的位置表示有杀手埋伏,这些点都是不能走的, 那么英雄要最少走多少步才能解救美女呢? package myalgorithm; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class ShortPath { /*全局最短路径*/ public int stepnum = 999; /*构建11*11的迷宫,

并查集算法,也叫Union-Find算法,主要用于解决图论中的动态连通性问题. Union-Find算法类 这里直接给出并查集算法类UnionFind.class,如下: /** * Union-Find 并查集算法 * @author Chiaki */ public class UnionFind { // 连通分量个数 private int count; // 存储若干棵树 private int[] parent; // 记录树的"重量" private int[] size

算法 - 链表操作题目套路 前面这一篇文章主要讲链表操作时候的实操解决方式,本文从本质讲解链表操作的元信息,学完后,再也不怕链表操作题目了. 1.链表的基本操作 链表的基本操作无外乎插入,删除,遍历 插入的化,要考虑到前驱节点和后继节点,记住下面的伪代码 nex = 当前节点.next 当前节点.next = 插入的指针 插入指针.next = tmp 对于删除,是否会觉得需要备份一下next的指针,答案是不用,执行语句是先取右边的值存起来然后赋值给左边的,所以直接下面一句话即可 cur.nex

伪代码: 全部代码: a=[] b=[] def f(x,y,z): b.append([x,y,z]) if x==15 and y==15: print(x,y,z) i=0; for x in b: print(i,x,end="\n") i+=1 exit() if [x,y,z] not in a: a.append([x,y,z]) else: b.pop() return y1,y2,y3=30-x,17-y,13-z xt,yt,zt = 0,0,0 # way1: i

提到DFS,我们首先想到的是对树的DFS,例如下面的例子:求二叉树的深度 int TreeDepth(BinaryTreeNode* root){ if(root==nullptr)return 0; int left=TreeDepth(root->left); int right=TreeDepth(root->right); return (left>right)?(left+1):(right+1); } 求二叉树的最小路径深度 int TreeDepth(BinaryTreeN

本章中,将学习另外一种非线性数据结构--图.这是学习的最后一种数据结构,后面将学习排序和搜索算法. 第九章 图 图的相关术语 图是网络结构的抽象模型.图是一组由边连接的节点(或顶点).学习图是重要的,因为在任何二元关系都可以用图来表示. 任何社交网络都可以用图来表示. 我们还可以用图来表示道路.航班以及通信状态 一个图 G= (V,E)由以下元素组成. V:一组顶点 E:一组边.连接V中的顶点 由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点.比如,A和B 是相邻的,A和D是相邻的,A和C是相邻的,A和E是

Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum. For example:Given the below binary tree and sum = 22, 5 / \ 4 8 / / \ 11 13 4 / \ \ 7 2 1 return true

Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum. Note: A leaf is a node with no children. Example: Given the below binary tree and sum = 22, 5 / \ 4 8