DFS暴力求某集合上的某种的组合情况

本文探讨了如何使用递归算法解决在有限集合中寻找特定数量元素的排列组合问题,以示例形式展示从12个元素中不重复地选择5个元素的组合方式,最终计算出共有792种可能的组合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

看到有很多用DFS,八皇后,N骑士,还有什么给几个碎片拼正方形的,其实都是在一定数上的组合情况的枚举,好多都是本质上都是一样的,但是经常写的时候还是会卡一下,当个模板吧


比如这个从12个格子里不重不漏地找5个块的组合情况,数量上应该是792



#include <cstdio>  
#include <iostream>  
#include <cstring>  
#include <cmath>  
  
using namespace std;  
  
//三行四列一共12个元素  
const int r = 3, c = 4;  
int zuhe;  
  
bool mapp[10][10];  
  
//从12个中选5个的组合方式  
//paint当前状态是到(x, y)这个点,不包括(x, y)已经完成了dep个  
void paint(int x, int y, int dep) {  
    if (dep == 5) {  
        zuhe++;  
        return;  
    }  
    if (x == r) return;  
    for (int i = y; i <= c; i++) {  
        if (i < c) {  
            mapp[x][i] = true;  
            paint(x, i + 1, dep + 1);  
            mapp[x][i] = false;  
        }  
        else {  
            paint(x + 1, 0, dep);  
        }  
    }  
}  
  
int main()  
{  
    memset(mapp, false, sizeof(mapp));  
    zuhe = 0;  
    paint(0, 0, 0);  //从最左上角开始  
    cout << zuhe << endl;  
    return 0;  
}  


<think>嗯,用户给出的这个C语言代码是用来解决一个路径搜索问题的,应该是计算在特定步数内不重复访问点的路径数目。现在的问题是代码超时了,需要优化。 首先,我得仔细看看代码的结构。代码里使用了深度优先搜索DFS),每一步尝试上、左、右三个方向,并检查是否已经访问过该点。visited数组存储已访问的点,is_visited函数每次遍历已访问的点来检查重复。 可能的超时原因是什么呢?假设n比较大,比如20,那么递归的层数会达到20层,每一步有三个分支,这样总的可能路径数是3^20,大约是3.5亿次,这显然会超时。所以直接的DFS暴力搜索在这里时间复杂度太高,无法处理较大的n值。 这时候,必须想到优化方法。通常在这种情况下,DFS的优化可以考虑剪枝或者记忆化。不过,因为路径是否重复取决于走过的点的位置,所以记忆化可能比较困难。另一种方法是动态规划,记录当前位置和已访问的点,但状态数可能太大。 另外,观察到题目中的移动方向是上、左、右,而没有下。这意味着路径可能会在某些情况下无法回到某些区域,从而可能形成一定的对称性或者可预测的模式。例如,向上走之后,只能继续向上或者左右,而不能再向下,这可能限制了某些路径的可能性。 不过,这里的关键点可能在于如何减少重复计算。比如,对于某些位置和步数,如果已经计算过,可以缓存结果。或者,是否存在对称的情况,比如不同的路径到达同一位置时,后续的可能路径数目相同,从而可以合并计算。 另一个可能的优化点在于检查是否访问过的点的方式。原代码中的is_visited函数每次都要遍历steps+1个点,时间复杂度是O(steps),这可能在递归的每一层都带来额外的开销。例如,当n=20时,最坏情况下每一步都要检查20次,总的时间复杂度是O(3^20 * 20),这会非常大。 可以考虑使用更高效的结构来记录已访问的点,比如哈希表或者二维数组。但因为点的坐标可能随着移动而变化,这里可以考虑使用一个二维数组来标记是否访问过。不过,因为坐标的范围可能随着步数的增加而扩大,比如每次向上最多走n步,那么y坐标的范围是0到n,x坐标的范围是-20到20(假设n=20,最多左右各移动20步)。所以可以创建一个二维数组,比如visited_map[y][x],用来记录该点是否被访问过。不过,需要注意坐标可能为负数,所以需要将其偏移为正数。比如,x的可能范围是-n到n,所以偏移量为n,使得x+n的范围是0到2n。这样,在每次移动时,可以快速检查visited_map[next.y][next.x + n]是否为1,从而避免线性遍历检查,将检查的时间复杂度降到O(1)。 不过,这里的问题是在递归过程中,每次进入下一层时需要标记该点已被访问,返回时要回溯,即取消标记。原代码中,visited数组在每一步存储的是当前路径上的点,所以使用全局数组可能无法正确回溯,因为多个路径可能会相互干扰。例如,当递归返回到某一层时,后面的方向可能会覆盖之前存储的点。或者原代码中的visited数组是按步骤存储的,比如steps+1的位置存储了下一步的点,这样在回溯时,后续的步骤会被覆盖,所以可能不会出错。但使用二维数组的话,需要确保在递归返回时撤销对当前点的标记,否则会导致错误的结果。 例如,原代码中的visited数组在每一步steps+1的位置保存下一个点,当递归返回后,该位置会被下一个方向的点覆盖。因此,正确的回溯应该是自动的,因为visited数组中的steps+1的位置在后续的递归中会被覆盖。但使用二维数组的话,必须显式地标记和取消标记,否则同一层的其他方向可能会误判该点已被访问。 因此,可能的优化方法是使用一个二维数组来记录已访问的点,并且在每次递归调用后,将该点标记为未访问,从而正确回溯。这样可以避免每次调用is_visited都要遍历数组,从而节省时间。 修改后的代码结构可能如下: 定义一个足够大的二维数组visited_map,在每次尝试移动到一个新点时,检查该点是否已经被标记,如果没有,则标记为已访问,然后递归,返回后取消标记。这样,每次检查的时间复杂度是O(1),而无需遍历数组。 另外,原代码中的visited数组可能已经没有必要存在,因为现在用二维数组来记录访问状态,但需要确保每个路径在递归过程中正确标记和取消标记。 接下来,考虑这样的优化是否能解决问题。假设将is_visited替换为二维数组的访问标记,那么时间复杂度将减少到O(3^n),但是当n=20时,3^20仍然是3.5亿次,可能仍然会超时。这时候可能需要进一步的优化,比如动态规划或者寻找数学规律。 观察题目中的移动方式,只能向上、左、右,不能向下。这种情况下,路径可能具有某种模式。例如,每次向上移动会增加y坐标,而左右移动改变x坐标。可能有一些重复的子结构可以被利用,从而用动态规划来存储某个位置和剩余步数时的可能路径数。 动态规划的状态可以是当前的位置(x,y)和剩余的步数k。对于每个状态,可以记录有多少种方式在剩余k步内走完且不重复访问点。这样,当遇到相同的状态时,可以直接返回存储的结果,而不需要重新计算。 但是,这样的状态数可能很大。例如,x的范围是-20到20,y是0到20,k是0到20,总共有41*21*21= 18081种状态。对于每个状态,存储可能的路径数,这样可以通过记忆化搜索来优化。 所以,结合DFS和记忆化的动态规划可能有效。例如,在递归函数中,传入当前的位置、已访问的点数(或剩余步数),以及已访问的点集合的状态。但由于点集合的状态难以存储,所以可能需要其他方式。 或者,注意到每次移动只能向上、左、右,且不能重复访问点。因为每次向上会增加y坐标,而y坐标一旦增加后,就不可能再回到较低的y坐标,因为无法向下移动。这可能意味着,一旦向上移动后,之后的路径只能在更高的y层或同一层的左右移动。或者,这可能不是正确的,例如,假设先向上,然后左,然后右,这样可能在同一y层移动。不过,当y是递增的时候,之后的移动无法回到之前的y层。例如,当在步骤1向上移动,y变为1,之后的所有步骤的y都必须≥1,因为不能再向下。因此,任何已经被访问的点的y坐标都小于等于当前y坐标。因此,当在更高的y层移动时,之前访问的点都在较低的y层,因此不会重复。这可能吗?例如,如果当前在y=1的位置,之后移动到y=2,那么之前的点如y=0和y=1的位置不会被再次访问,因为后续的移动只能向上、左、右,无法向下。所以,当向上移动之后,后续的移动不会再访问到之前y较低的点。这样,在y坐标的递增情况下,某些情况下的重复访问可能不会发生,从而可以简化检查条件。 这可能是一个关键点。例如,假设当前的位置的y坐标是当前路径中最高的。那么,之后的移动如果向上,y坐标会继续增加,而如果向左或右,则y坐标不变。此时,后续的移动如果向左或右,它们的y坐标等于当前最高y坐标,而之前访问的点的y坐标都小于或等于当前最高y坐标。因此,当在某个y层移动时,只要确保在同一y层中没有重复访问的点即可,而之前的y层的点不会被再次访问到,因为无法向下移动。因此,可以不需要检查所有之前的点,而只需要检查当前y层的点是否已经被访问过。 这样,可以大幅减少需要检查的点的数量。例如,当移动到某个位置时,如果该位置的y坐标小于当前路径中的最大y坐标,那么该位置肯定已经被访问过,所以可以立即判断为重复。或者,如果该位置的y坐标等于当前最大y坐标,则只需要检查在该y层是否已经访问过该x坐标的位置。 这可能是一个重要的优化点。例如,当在路径中已经到达过y=3,那么之后的任何移动如果y小于3的话,是不可能的,因为只能向上、左、右移动,无法向下。所以,任何新位置的y坐标必须≥当前路径中的最大y坐标。因此,当尝试移动到一个新的点时,如果该点的y坐标小于当前路径中的最大y,则该点一定已经被访问过,因为之前的路径中已经有一个更大的y值,而无法回到更小的y值。因此,在这种情况下,该点必然已经被访问过,可以立即跳过,无需检查。 因此,在每次移动时,只需要检查新点的y坐标是否等于当前路径的最大y,或者是否大于当前最大y。如果新点的y坐标小于当前最大y,则无需检查,直接视为已访问。例如,当当前路径的最大y是3,而新点的y是2,那么该点必然已经被访问过,因为在到达y=3之前必须经过y=2的位置?或者不一定,例如,假设初始位置是(0,0),然后向右移动到(1,0),此时最大y是0。然后向上到(1,1),最大y变成1。之后向左到(0,1),此时y坐标等于当前最大y。此时,如果此时尝试向下移动,比如到(0,0),但这是不允许的,因为不能向下移动。所以,当路径中的最大y是1时,之后的所有点的y坐标必须≥1。因此,当尝试移动到一个新点时,如果该点的y坐标小于当前的最大y,则不可能到达,所以这种情况不会发生。或者,是否可能在路径中到达更高的y之后,再移动到同一y层的其他点? 例如,初始点是(0,0),最大y是0。向右到(1,0),最大y还是0。向上到(1,1),最大y变成1。此时,向左到(0,1),此时y=1等于当前最大y。此时,再向左到(-1,1),y=1。此时,如果再次向上,到(-1,2),最大y变成2。此时,之后的所有移动的y坐标都≥2。所以,当路径的最大y是2时,任何y<2的点都不可能被再次访问到,因为不能向下移动。因此,当在移动时,如果一个新点的y坐标小于当前的最大y,则该点肯定已经被访问过,因为之前的步骤中必须已经经过更低的y层的点才能到达当前的最大y。或者,这可能不正确,因为可能存在路径中直接向右或左移动多次,并没有经过某些点。例如,假设初始点是(0,0),然后向右到(1,0),再向上到(1,1),此时最大y是1。此时,再向右到(2,1),此时y=1。这时,该点没有被访问过,所以可以走。但是如果此时尝试向下移动,则会被禁止。因此,新点的y坐标不可能小于当前最大y,因为移动方向只能是上、左、右。例如,当当前的位置是(2,1),此时最大y是1,移动方向只能是上(y变成2)、左(x=1,y=1)、右(x=3,y=1)。所以,所有新点的y坐标至少等于当前路径的最大y,或者更高。因此,当路径中的最大y是current_max_y,那么任何新点的y坐标要么等于current_max_y,要么是current_max_y +1(当向上移动时)。因此,当尝试移动到一个新点时,如果该点的y坐标小于current_max_y,那么这种情况是不可能的,因为移动方向不允许。所以,原代码中的is_visited函数可能在检查时有很多不必要的遍历,因为当新点的y坐标比当前路径中的某些点的y坐标更小时,会被认为是未被访问的,但实际上这些点已经被访问过。这可能是一个错误。 例如,假设当前路径中的最大y是2。此时,尝试向左移动,到达x-1,y=2。这个点的y坐标等于当前最大y,所以需要检查是否已经访问过该点。而如果此时有一个点的y坐标是1,那么该点必然已经被访问过,因为在到达y=2之前必须经过y=1的某个点。或者,可能没有,例如,假设初始点是(0,0),向上到(0,1),再向上到(0,2),此时最大y是2。此时,任何新点的y坐标只能是2或3。因此,之前访问的点是(0,0)、(0,1)、(0,2)。此时,如果尝试向左移动,到达(-1,2),此时y=2,等于当前最大y,所以需要检查是否被访问过。此时,该点未被访问过,可以走。所以,在这种情况下,当y坐标等于当前最大y时,可能存在未被访问过的点,因此必须检查。但是,当y坐标小于当前最大y时,该点必然已经被访问过,因为路径中必须经过更低的y层才能到达当前的最大y。例如,当current_max_y是2,那么路径中必须有一个点在y=1,再向上到y=2。所以,如果此时有一个点的y=1,那么它已经被访问过,无法再次访问。但原代码中的is_visited函数在检查时,会检查所有之前的点,包括那些y坐标较低的。所以,当新点的y坐标小于current_max_y时,该点已经被访问过,可以直接返回1,无需遍历检查。这可能是一个优化点,可以提前判断这种情况,减少不必要的遍历。 例如,在is_visited函数中,可以首先判断新点的y坐标是否小于当前路径中的最大y,如果是,则返回1(已访问)。否则,再遍历检查所有已访问的点中的y坐标等于当前新点的y的点是否有相同的x坐标。或者,在递归过程中,维护当前的最大y值,这样可以快速判断。 或者,由于移动只能向上、左、右,所以在路径中的点的y坐标必然是递增的,或者保持不变的。例如,当在某一步向上移动,那么之后的点的y坐标至少等于当前最大y。而当左或右移动时,y坐标保持不变。因此,整个路径的点的y坐标是单调不减的。或者说,路径中的最大y值是随着移动逐步递增的,或者保持不变。例如,当在某个步骤向上移动,那么最大y增加1;否则,最大y不变。因此,可以维护一个当前最大y的值,当检查新点的y是否小于当前最大y时,直接返回已访问。 例如,当新点的y < current_max_y,那么该点必然已经被访问过,所以返回1。否则,检查该点是否在当前路径中的同一y层中被访问过。因为当路径中的y最大值是current_max_y时,所有新点的y只能是current_max_y或者current_max_y+1(当向上移动时)。对于y等于current_max_y的情况,只需要检查同一y层中的点是否被访问过。而对于y等于current_max_y+1的情况(当向上移动时),该点之前肯定没有被访问过,因为这是第一次到达该y层,所以无需检查同一y层中的点,但需要检查是否在之前的步骤中已经访问过该点。但是,根据路径的移动方式,当向上移动时,新的y是current_max_y+1,而之前的路径中的点的y都小于等于current_max_y,所以该点的y是新的,所以不需要检查之前的点。因此,当向上移动时,只需要检查该点的y是否等于current_max_y+1,并且该点是否已经被访问过。但因为之前的点的y都小于等于current_max_y,所以该点的y是current_max_y+1,所以必然未被访问过,不需要检查。这可能是一个错误吗?比如,如果之前在同一x的位置已经访问过该点,但由于之前只能通过左或右移动到达,而y相同。例如,假设在某个步骤中,从(0,0)向上到(0,1),然后左到(-1,1),然后向上到(-1,2)。此时,在y=2的位置,这时如果再次向上到(-1,3),则这个点必然未被访问过。但是如果从另一个路径,例如,在另一个分支中,可能到达过该点。不过,每个路径都是独立的,因此,在递归的不同分支中,该点是否会被重复访问,需要通过visited数组或哈希来记录。 不过,这可能比较复杂。因此,回到最初的优化思路,即当新点的y坐标小于当前路径中的最大y时,可以直接认为已访问过,从而避免遍历检查。而当新点的y等于当前最大y时,需要检查同一y层中的点是否已被访问。而当新点的y大于当前最大y时,该点的y是新的,所以之前的点中不可能有相同的坐标,因此不需要检查,直接视为未访问过。 这可能是一个错误的假设吗?例如,在路径中可能存在某个点,在较高的y层中,通过左右移动到达某个点,而该点的x坐标可能与较低y层中的某个点相同。例如,初始点是(0,0),向上到(0,1),然后向右到(1,1),此时最大y是1。然后向上到(1,2),此时最大y是2。然后向右到(2,2),再向左到(1,2)。此时,点的y坐标是2,而x坐标是1。如果此时再向上移动,到达(1,3),则此时的最大y是3。此时,在后续的步骤中,如果向左移动到(0,3),然后向下移动是不可能的,因为不能向下。所以,这个路径中,点的y坐标是单调递增的。因此,当某个点的y坐标大于当前路径中的最大y时,该点必然未被访问过,无需检查。当y等于当前最大y时,需要检查同一y层的已访问点。而当y小于当前最大y时,该点已经被访问过。 因此,可以利用这个观察来优化is_visited函数。例如,维护一个current_max_y的变量,记录当前路径中的最大y值。当检查新点时: - 如果新点的y < current_max_y:已访问过,返回1。 - 如果新点的y == current_max_y:需要检查同一y层是否已经访问过该x坐标。 - 如果新点的y > current_max_y:该点未被访问过,因为之前路径中的y最大是current_max_y,所以新点的y更大,不可能被访问过,返回0。 这样,可以大幅减少需要检查的点数。例如,当向上移动时,新点的y是current_max_y+1,此时不需要检查,可以直接视为未被访问。当向左或右移动时,y等于current_max_y,此时需要检查同一y层中是否已经访问过该x坐标。此时,可以用一个哈希表或者数组来记录同一y层中的x坐标是否已被访问。例如,对于每个y层,维护一个集合或数组,记录该层中已访问的x坐标。 但如何高效地实现这一点呢?因为y的值可能达到n(最多n步向上),所以可以预先分配一个数组,比如对于每个y,维护一个动态数组或位图,记录该y层中的x坐标是否已被访问。例如,使用一个二维数组visited_in_y[y][x_offset],其中x_offset是将x坐标转换为非负数。例如,x的可能范围是-n到n,所以可以偏移n,使得x_offset = x + n。这样,当检查某个点是否被访问时,只需要检查visited_in_y[y][x + n]是否为1。 但需要注意,在递归过程中,当进入一个点时,需要标记该点的x在对应的y层已被访问,当回溯时,需要取消标记。这样,每个方向的尝试都会正确维护访问状态。 这似乎可行。例如,修改后的代码结构可能如下: 在全局变量中,维护一个二维数组visited_in_y,其大小为MAX_Y(比如n+1)行,每行有MAX_X(比如2n+1)列,用于记录每个y层的x坐标是否被访问过。同时,维护一个current_max_y变量,记录当前路径中的最大y值。 当尝试移动到一个新点(next_x, next_y)时: - 如果next_y < current_max_y:已访问,跳过。 - 如果next_y == current_max_y: - 检查visited_in_y[next_y][next_x + n]是否已被标记,如果是,跳过;否则,标记,并递归。 - 如果next_y > current_max_y: - 因为此时next_y = current_max_y +1(只能是向上移动),所以需要检查该点是否在之前的任何步骤中被访问过。但根据之前的分析,此时next_y是新的,所以之前的路径中的点的y都不超过current_max_y,所以该点的y是current_max_y+1,而x坐标可能是否被访问过?比如,在之前的y层中可能有相同的x坐标。例如,初始点是(0,0),向上到(0,1),此时current_max_y=1。此时,向上到(0,2),此时新点的y=2>current_max_y=1,因此无需检查visited_in_y,因为之前的路径中的y都<=1,所以该点必然未被访问过,可以安全移动。因此,在这种情况下,不需要检查该点是否被访问过,直接标记即可。 但这是否正确呢?例如,假设在某个路径中,先向右移动多次,再向上移动。例如,初始点是(0,0),向右到(1,0),再向右到(2,0),此时current_max_y=0。然后向上到(2,1),此时current_max_y变为1。此时,该点(2,1)未被访问过,所以可以移动。此时,如果再次向上到(2,2),此时新点的y=2>current_max_y=1,所以无需检查,直接视为未访问。这正确,因为之前路径中的点的y都不超过1,所以(2,2)未被访问过。因此,在这种情况下,当新点的y大于当前current_max_y时,该点必然未被访问过,可以直接标记。 因此,优化后的is_visited可以这样实现: 当新点的y < current_max_y → 已访问,返回1。 当新点的y == current_max_y → 检查该y层的x是否被访问过。 当新点的y > current_max_y → 未访问过,返回0。 同时,在移动时,如果新点的y > current_max_y,那么current_max_y会被更新为y,并且该点的x在该y层中被标记为已访问。因此,在递归过程中,需要维护current_max_y的值,并且在回溯时恢复。 例如,修改后的dfs函数可能如下: void dfs(int x, int y, int steps, int current_max_y) { if (steps == n) { count++; return; } // 尝试三个方向:上、左、右 // 上方向 int next_x = x; int next_y = y + 1; if (next_y > current_max_y) { // 新点的y超过current_max_y,必未被访问过 if (!visited_in_y[next_y][next_x + n]) { visited_in_y[next_y][next_x + n] = 1; dfs(next_x, next_y, steps + 1, next_y); visited_in_y[next_y][next_x + n] = 0; } } else { // next_y <= current_max_y,此时需要检查是否在current_max_y的层中 // 但根据移动规则,上方向的next_y = y+1,如果y+1 <= current_max_y,则current_max_y >= y+1,而y是当前点的y坐标,可能等于或小于current_max_y。 // 例如,当current_max_y是2,当前点的y是1,向上移动后y=2,等于current_max_y。 // 此时需要检查该点是否已被访问。 if (!visited_in_y[next_y][next_x + n]) { visited_in_y[next_y][next_x + n] = 1; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + n] = 0; } } // 左方向 next_x = x - 1; next_y = y; if (next_y < current_max_y) { // 已访问过,跳过 } else { if (!visited_in_y[next_y][next_x + n]) { visited_in_y[next_y][next_x + n] = 1; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + n] = 0; } } // 右方向 next_x = x + 1; next_y = y; if (next_y < current_max_y) { // 已访问过,跳过 } else { if (!visited_in_y[next_y][next_x + n]) { visited_in_y[next_y][next_x + n] = 1; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + n] = 0; } } } 这里,visited_in_y是一个二维数组,假设已经初始化为0。current_max_y参数在递归中传递,表示当前路径中的最大y值。 这样,每个方向的处理分为几种情况: 对于上方向: - next_y = y +1。如果next_y > current_max_y,那么该点的y是新的最大值,所以该点未被访问过(因为之前无法到达该y层),所以只需检查该点在新的y层中是否被访问过。或者,可能不需要检查,因为该y层之前从未被访问过? 或者,根据之前的分析,当新点的y大于current_max_y时,该点的x坐标在该y层中未被访问过,因为该y层是第一次被访问。因此,此时无需检查该点是否被访问过,直接标记即可。 例如,在向上移动时,如果next_y > current_max_y,那么该点的y层尚未被访问过,因此该点的x坐标在该层中未被访问。因此,可以直接标记为已访问,而无需检查。因此,在这种情况下,可以省略检查步骤,直接进行标记。 这可能吗?例如,在某个路径中,可能存在多个分支,比如第一次到达y=2时,在某个x坐标被访问过,而在其他分支中,可能会再次到达同样的y层但不同的x坐标。但根据移动规则,每次向上移动都会增加y,而其他分支的路径可能不会到达同一y层的x坐标。或者,这可能不正确,需要仔细分析。 例如,假设当前路径的current_max_y是1,当向上移动时,next_y=2,该点的x=0。标记该点为已访问。在递归返回后,该点会被取消标记。然后,在另一个分支中,比如在某个右移动之后,再次向上移动,此时next_y可能为2,但x坐标不同,比如x=1。这时,该点未被访问过,可以标记。因此,在向上移动时,当next_y>current_max_y时,该点的y层是新的,所以该x坐标在该层中未被访问过,因此无需检查,直接标记即可。 因此,对于上方向的处理可以简化为: if (next_y > current_max_y) { // 该点未被访问过,直接处理 visited_in_y[next_y][next_x + n] = 1; dfs(next_x, next_y, steps +1, next_y); visited_in_y[next_y][next_x + n] = 0; } else { // next_y <= current_max_y,需要检查该层是否已访问过该x if (!visited_in_y[next_y][next_x +n]) { visited_in_y[next_y][next_x +n] =1; dfs(...); visited_in_y[...] =0; } } 这可能更高效,因为当向上移动且next_y大于current_max_y时,无需检查,直接处理。 这样,可以避免在向上移动时进行任何检查,从而节省时间。 同样,对于左和右方向的处理,因为next_y等于当前y(即等于current_max_y),所以需要检查该层是否已访问过该x坐标。 综上,这样的优化可以大幅减少检查时间,将每次移动的检查时间从O(steps)降到O(1)。 此外,原来的visited数组可能不再需要,因为现在使用visited_in_y来记录各层的x坐标是否被访问过。 另一个可能的优化是,当移动方向是左或右时,如果该方向导致x坐标回到之前在同一y层已经访问过的位置,则直接跳过。例如,在同一y层中,已经访问过x-1的位置,则向左移动会被跳过。 此外,还可以通过数学分析找出路径数的规律,避免递归。例如,这可能是一个组合数学问题,可能可以用递推公式或动态规划来解。例如,每一步的选择可能受到当前所在位置和已访问的点的限制,但通过观察,可以发现某些模式。 例如,当只能向上、左、右移动时,路径的结构可能具有某种对称性。例如,每次向上移动后,可以在该层左右移动,而不会重复访问点。这可能形成类似树状的结构,每个向上的步骤后,左右的选择可能不同。 但寻找这样的数学规律可能比较复杂,特别是当n较大时。因此,回到代码优化,使用上述的二维数组来记录访问情况,结合current_max_y的判断,可能已经足够将时间复杂度的常数项大大降低,从而通过较大的n测试。 此外,可能还有其他优化点。例如,当n=0时,路径数为1;当n=1时,路径数为3;当n=2时,可能为7,等等。可以尝试找出递推关系。 但无论如何,回到用户的代码问题,目前的关键优化点在于将检查已访问点的时间复杂度从O(steps)降到O(1),通过使用二维数组来记录每个y层的x坐标是否被访问过,并结合current_max_y的判断。 因此,修改后的代码可能如下: #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #define MAX_N 20 #define OFFSET MAX_N int count = 0; int n; bool visited_in_y[MAX_N * 2 + 1][MAX_N * 2 + 1] = {false}; // y can be up to MAX_N, x ranges from -MAX_N to MAX_N void dfs(int x, int y, int steps, int current_max_y) { if (steps == n) { count++; return; } // 上方向 int next_x = x; int next_y = y + 1; if (next_y > current_max_y) { // 新y层,无需检查,直接标记 if (!visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET]) { visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = true; dfs(next_x, next_y, steps + 1, next_y); visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = false; } } else { // 需要检查同一y层是否已访问 if (!visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET]) { visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = true; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = false; } } // 左方向 next_x = x - 1; next_y = y; if (next_y < current_max_y) { // 已访问过,跳过 } else { if (!visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET]) { visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = true; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = false; } } // 右方向 next_x = x + 1; next_y = y; if (next_y < current_max_y) { // 已访问过,跳过 } else { if (!visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET]) { visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = true; dfs(next_x, next_y, steps + 1, current_max_y); visited_in_y[next_y][next_x + OFFSET] = false; } } } int main() { scanf("%d", &n); if (n == 0) { printf("1\n"); return 0; } // 初始位置(0,0) visited_in_y[0][0 + OFFSET] = true; dfs(0, 0, 0, 0); printf("%d\n", count); return 0; } 这里,visited_in_y的尺寸可能需要调整,因为y的最大值是n,而x的范围是-n到n,所以OFFSET设置为n,数组的尺寸为 [n+1][2n+1]。例如,当n=20时,y的可能范围是0到20,所以数组的第一维需要是21,第二维是41(从-20到+20)。 此外,初始时将visited_in_y[0][0+OFFSET]设置为true,因为在初始位置(0,0)已经访问过。在递归过程中,每次移动时标记新的位置,并在回溯时取消标记。 这样的优化应该能够大幅减少运行时间,避免超时。 另一个可能的错误点是,在原来的代码中,visited数组存储的是每一步的点,而新的代码使用二维数组来标记访问过的点,这可能更高效。此外,原来的代码在每次递归调用时都会将下一个点存入visited[steps+1],这可能导致覆盖之前存储的点,但由于递归是深度优先的,steps+1的位置在回溯时会被后续的路径覆盖,因此是正确的。但使用二维数组的方式更直接,避免了遍历检查。 此外,在原来的代码中,当尝试左或右移动时,可能生成next_x的值为x±1,但此时y保持不变,即等于current_max_y。因此,需要检查该x坐标在current_max_y层是否已经被访问过。这正是新的代码所做的。 综上,通过这种优化,代码的运行时间应该能够得到显著改善,从而避免超时。</think>该代码超时的原因在于其重复检查路径点的效率过低。以下是优化方法及解释: 优化后的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #define MAX_N 20 #define OFFSET MAX_N // 处理负数坐标偏移量 int count = 0; int n; bool visited[MAX_N*2 + 1][MAX_N + 1] = {false}; // [x+OFFSET][y] void dfs(int x, int y, int steps, int max_y) { if (steps == n) { count++; return; } // 上方向:y+1 int new_y = y + 1; if (!visited[x + OFFSET][new_y]) { visited[x + OFFSET][new_y] = true; dfs(x, new_y, steps+1, new_y > max_y ? new_y : max_y); visited[x + OFFSET][new_y] = false; } // 左方向:x-1(只在当前y层检查) if (y == max_y) { // 仅当处于最大y层时才需要检查 int new_x = x - 1; if (!visited[new_x + OFFSET][y]) { visited[new_x + OFFSET][y] = true; dfs(new_x, y, steps+1, max_y); visited[new_x + OFFSET][y] = false; } } // 右方向:x+1(同上) if (y == max_y) { int new_x = x + 1; if (!visited[new_x + OFFSET][y]) { visited[new_x + OFFSET][y] = true; dfs(new_x, y, steps+1, max_y); visited[new_x + OFFSET][y] = false; } } } int main() { scanf("%d", &n); visited[OFFSET][0] = true; // 初始点(0,0) dfs(0, 0, 0, 0); printf("%d\n", count); return 0; } ``` 优化原理说明: 1. **坐标偏移处理**:使用二维数组`visited[x+OFFSET][y]`替代线性查找,将坐标检查时间复杂度从O(n)降为O(1) 2. **最大y值剪枝**:通过维护当前路径的最大y值(max_y),在非最高y层时自动跳过左右方向的无效检查 3. **方向优化**: - 上方向直接访问新y层,无需检查历史路径 - 左右方向仅在当前处于最高y层时才需要检查 4. **回溯机制**:通过标记访问状态并在递归返回时重置,保证不同路径间的状态隔离
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