部分和 dfs

该博客探讨了如何利用深度优先搜索(DFS)算法解决部分和问题。在给定序列a1, a2, ..., an中寻找是否存在子集,其元素之和等于目标值k。对于限制条件1<=n<=20且-108<=ai<=108; -108<=K<=108;的样例,例如n=4, a={1,2,4,7}, k=13,博客展示了通过DFS找到满足条件的子集(2+4+7=13),并返回"Yes"的解决方案。" 104254245,9130147,Python数据科学实战:MovieLens电影数据分析,"['Python', '数据分析', '数据集', '电影推荐', '数据挖掘']

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部分和 dfs

给定一个序列a1,a2…,an判断是否可以从中选出若干个数,使它们的恰好为k,
1<=n<=20
-108<=ai<=108;
-108<=K<=108;

样例:
输入
n=4
a={1,2,4,7}
k=13
输出
Yes(13=2+4+7)

import java.util.*;
public class _部分和 {
    public static int kk;//用了拷贝k的
	public static void main(String[] args) {
	     Scanner sc = new Scanner(System.in);
	     int n=sc.nextInt();
	     int arr[] = new int[n];
	     for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			arr[i]=sc.nextInt();
		}
	     int k=sc.nextInt();
         kk=k;
         //arr是数组 k是还要组合的数量  0是当前选择的状态  ArrayList是用来保存选择的数字的
         dfs(arr,k,0,new ArrayList<Integer>());
	}
	private static void dfs(int[] arr, int k, int cur, ArrayList<Integer> arrayList) {
		if(k==0) {//刚好可以组合
			System.out.print("Yes("+kk+"=");
			for (int i = 0; i <arrayList.size(); i++) {
				System.out.print(i==arrayList.size()-1?arrayList.get(i)+")":arrayList.get(i)+"+");
			}
			
		}
		if(k<0||cur==arr.length)return;//组合的数量小于0或者是没有可以选择的了退出
		//不进行选择
		dfs(arr, k, cur+1, arrayList);//可选择的范围小了一个
		//进行选择
		arrayList.add(arr[cur]);
		int  index = arrayList.size()-1;//拷贝它添加下标的位置
		 dfs(arr, k-arr[cur], cur+1, arrayList);
	     arrayList.remove(index);
	}

}
<think>好的,我现在需要帮助用户找到BFSDFS的代码模板,并给出示例。首先,我得回忆一下BFSDFS的基本概念,确保自己理解正确。根据用户提供的引用,BFS是广度优先搜索,一层一层遍历,而DFS是深度优先,一条路走到黑。用户可能需要这两种算法的通用实现方式,可能用于面试或算法题中。 接下来,我需要整理BFSDFS的标准代码模板。通常,BFS使用队列结构,而DFS使用栈或者递归。用户可能需要Python的示例,因为示例中的快速排序是用Python写的。我需要确认代码的正确性,并考虑是否要包括递归迭代两种DFS实现,因为有时候递归在某些情况下可能不够高效或者有栈溢出的风险,但代码更简洁。 然后,我需要检查LaTeX格式是否正确,确保所有数学表达式公式都按照要求用$...$或$$...$$包裹。例如,如果有提到时间复杂度,应该用LaTeX表示,如$O(n)$。同时,引用部分要正确标注,用户提供的引用[1][2]需要自然地插入到回答中,特别是在提到DFSBFS应用场景或特点时。 用户还要求生成相关问题,我需要根据BFSDFS的模板示例,提出几个相关的问题,比如它们的区别、应用场景、时间复杂度的比较,或者如何处理循环等。这些问题应该对学习者有帮助,并且覆盖常见的考点。 另外,回答结构要清晰,分步骤说明每个算法的实现步骤,可能还需要对比两者的不同之处。例如,BFS适合最短路径问题,而DFS适合解决连通性问题或回溯算法。同时,要确保代码示例正确无误,注释清晰,方便用户理解。 最后,要确保整个回答符合用户的要求,使用中文,没有使用Markdown格式,段落之间用换行分隔,代码块用三个反引号包裹,并正确标注引用。检查是否有遗漏的部分,比如是否覆盖了所有用户的问题点,是否生成了足够的相关问题,以及是否符合系统级指令中的所有要求。</think>### BFS与DFS算法模板及代码示例 #### 1. BFS算法模板(广度优先搜索) BFS通过队列实现,按层遍历节点,适合最短路径问题[^2]。 ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) visited.add(start) while queue: node = queue.popleft() # 处理当前节点(例如打印或记录路径) print(node) for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append(neighbor) ``` #### 2. DFS算法模板(深度优先搜索) DFS通过递归或栈实现,适合路径探索回溯问题[^1]。 **递归实现** ```python def dfs_recursive(graph, node, visited=None): if visited is None: visited = set() visited.add(node) print(node) # 处理当前节点 for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: dfs_recursive(graph, neighbor, visited) ``` **迭代实现** ```python def dfs_iterative(graph, start): visited = set() stack = [start] visited.add(start) while stack: node = stack.pop() print(node) # 处理当前节点 # 注意邻接节点逆序入栈以保证与递归顺序一致 for neighbor in reversed(graph[node]): if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) stack.append(neighbor) ``` --- ### 关键区别与注意事项 1. **数据结构** - BFS使用队列(先进先出) - DFS使用栈(后进先出)或递归调用栈 2. **时间复杂度** 两者均为$O(V+E)$,其中$V$为节点数,$E$为边数 3. **空间复杂度** - BFS最坏情况空间复杂度为$O(V)$ - DFS递归实现可能因调用栈深度导致$O(V)$空间复杂度 ---
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