dfs暴力满足等式

本文探讨了在特定条件下寻找所有可能的三位数组合,这些组合满足两个数相加等于第三个数的要求。通过递归算法深入解析问题,并展示了解决方案的实现细节。

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满足等式XXX+XXX=XXX的等式有多少个,X的范围为1到9,

import java.util.*;

public class Main {
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
    static int[] bool= new int[10];
    static int[] a= new int[10];
    static int sum=0;
    static void dfs(int step){
        //前面9个盒子已经填满,判断结果的正确性
        if(step==9){
            if((a[0]*100+a[1]*10+a[2])+(a[3]*100+a[4]*10+a[5])
                    ==(a[6]*100+a[7]*10+a[8])){
                sum++;
            System.out.println((a[0]*100+a[1]*10+a[2])+"+"+(a[3]*100+a[4]*10+a[5])
                    +"=="+(a[6]*100+a[7]*10+a[8]));    
            }
            else
                return;
                
        }
        //每当站在一个盒子面前枚举所有可能,可能是1到9任一个数字
        for (int i = 1; i <= 9; i++) {
            //每个数字仅且可以使用一次
            if(bool[i]==0){
                a[step]=i;
                bool[i]=1;
                
                dfs(step+1);
                bool[i]=0;
            }
        }
        return;
    }
    public static void main(String[] args) {
       Arrays.fill(bool, 0);
            dfs(0);        
         System.out.println(sum/2);
   }
}



### Python 中基于 DFS暴力算法实现 在 Python 实现深度优先搜索 (DFS) 进行暴力求解时,通常会采用递归方式来遍历所有可能性。对于给定问题空间中的每一个节点,程序都会尝试访问其所有子节点直到达到终止条件。 #### 基础结构 定义 `dfs` 函数接收当前探索深度作为参数,在每次调用过程中检查是否满足结束条件;如果不满足,则继续深入下一层级并重复上述过程[^1]: ```python def dfs(depth): if depth == target_depth: # 判断是否到达目标状态 process_solution() # 处理找到的一个可行方案 return # 结束本次递归分支 for option in get_options(): # 枚举当前位置可选的操作/路径 apply_option(option) # 应用选定选项改变现状 dfs(depth + 1) # 继续向下一层深搜 undo_option(option) # 恢复原状以便测试其他可能性 ``` #### 华为机试实例分析 针对特定应用场景如华为机试题中的基站维修工程师问题,可以通过调整基础框架内的细节逻辑来适应具体需求。该类题目往往涉及寻找最优解决方案(例如最短路径),因此除了记录每一步的选择外还需要维护一个全局变量用于存储最佳结果及其对应的成本值[^2]。 当遇到新的更优解时更新这个变量,并最终返回它所代表的最佳策略。这种方法能够有效地利用回溯机制穷尽一切潜在组合从而保证得出绝对意义上的最好答案。 #### 完整代码示例 下面给出一段完整的 Python 代码片段展示如何运用 DFS 来解决类似于八皇后的布局难题或者类似的优化型问题: ```python best_cost = float('inf') # 初始化最小成本为无穷大 solution_path = [] # 存储最优路径 def solve(): global best_cost, solution_path current_state = initial_setup() def dfs(current_position, traveled_distance=0, visited=[]): nonlocal best_cost if is_final_position(current_position): # 如果已经抵达终点位置 if traveled_distance < best_cost: best_cost = traveled_distance solution_path[:] = visited[:] elif not exceeded_limits(traveled_distance): # 若未超出预设界限则继续探索 next_positions = generate_next_moves(current_position) for pos in next_positions: new_visited = list(visited) new_visited.append(pos) dfs(pos, traveled_distance + calculate_move_cost(), new_visited) dfs(starting_point()) print(f"Minimum cost found was {best_cost} with path {solution_path}") ```
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