蓝桥杯 7对数字 (dfs)

本文介绍了一个有趣的排列问题:寻找一种特定的数字排列方式,要求两个相同的数字之间要有一定数量的其他数字隔开,并提供了一个有效的算法实现。

今有7对数字:两个1,两个2,两个3...两个7,把它们排成一行。

要求,两个1间有1个其它数字,两个2间有2个其它数字,以此类推,两个7之间有7个其它数字。如下就是一个符合要求的排列:

 

17126425374635

 

当然,如果把它倒过来,也是符合要求的。

 

请你找出另一种符合要求的排列法,并且这个排列法是以74开头的。

 

注意:只填写这个14位的整数,不能填写任何多余的内容,比如说明注释等。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
int a[15] = {0, 7, 4, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0};
int vis[8];
int flag;
void dfs(int pos, int num) {
	if(flag) return;
	int i;
	if(num == 0) {
		for(i = 1; i < 15; i++) {
			printf("%d", a[i]);
			flag = 1;
		}
		printf("\n");
		return;
	}
	if(a[pos] != 0) {
		dfs(pos + 1, num);
		return;	
	}
	for(i = 1; i <= 7; i++) {
		if(vis[i]) {
			if(pos + i + 1 > 14 || a[pos + i + 1] != 0) continue;
			a[pos] = i;
			a[pos + i + 1] = i;
			vis[i] = 0;
			dfs(pos + 1, num - 2);
			vis[i] = 1;
			a[pos] = 0;
			a[pos + i + 1] = 0;
		}
	}
}
int main() {
	int i;
	for(i = 1; i <= 7; i++) {
		vis[i] = 1;
	}
	vis[4] = vis[7] = 0;
	dfs(3, 10);
	
    return 0; 
}

运行结果:74151643752362
<think>好的,用户想了解蓝桥杯竞赛中DFS算法的实现示例。首先,我需要回顾DFS的基本概念,确保自己理解正确。DFS是深度优先搜索,主要用于遍历或搜索树、图结构,通过递归或栈实现,尽可能深地探索分支,再回溯。 接下来,用户可能希望看到具体的代码示例,尤其是Python实现的,因为蓝桥杯常用Python。我需要找一个典型的DFS问题,比如全排列、迷宫问题或N皇后,这些在竞赛中常见。 然后,得考虑如何结构化解题步骤,让用户明白DFS的应用过程。比如全排列问题,可以通过递归生成所有可能的排列,每一步选择一个数字,标记已使用,递归结束后回溯状态。 还需要注意代码的注释和解释,确保用户理解每部分的作用。例如,在递归函数中维护当前路径、已访问数组等,递归终止条件是什么,如何遍历所有可能的选择。 同时,用户可能对DFS的时间复杂度、优化方法感兴趣,但问题主要是实现示例,所以先提供基础代码,再在相关问题中扩展。 还要检查引用内容,确保提到的DFS定义与引用来源一致,比如引用[2]和[3]中的描述,说明DFS的工作原理和实现方式。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如DFS与BFS的区别、剪枝技巧、蓝桥杯中的典型题目等,这样用户可以有方向地深入。</think>### 蓝桥杯竞赛中DFS算法实现示例 #### 1. DFS核心思想 深度优先搜索(DFS)通过递归或栈实现“一条路走到黑”的搜索策略,回溯时遍历所有可能路径。其核心步骤为: 1. 选择当前状态下的一个子状态 2. 递归进入该子状态 3. 返回后撤销选择(回溯) #### 2. 典型应用场景 - 全排列问题 - 组合数问题 - 迷宫路径搜索 - N皇后问题 - 图的连通性判断 #### 3. 基础实现模板(Python) ```python def dfs(当前状态): if 终止条件: 记录结果/处理答案 return for 所有可能的选择 in 当前状态的可选分支: if 剪枝条件: # 提前排除无效路径 continue 记录选择(如标记已访问) dfs(新状态) 撤销选择(回溯) ``` #### 4. 经典案例:全排列问题 实现数字1-3的全排列: ```python res = [] used = [False] * 3 # 标记数字是否已使用 path = [] # 当前路径 def backtrack(): if len(path) == 3: res.append(path.copy()) # 深拷贝保存结果 return for i in range(3): if not used[i]: used[i] = True path.append(i+1) backtrack() path.pop() # 回溯 used[i] = False backtrack() print(res) # 输出 [[1,2,3],[1,3,2],...,[3,2,1]] ``` #### 5. 蓝桥杯真题示例:迷宫路径计数 假设迷宫为5x5网格(0可走,1为障碍): ```python maze = [ [0,1,0,0,0], [0,1,0,1,0], [0,0,0,0,0], [0,1,1,1,0], [0,0,0,1,0] ] directions = [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)] # 上下左右 count = 0 def dfs(x, y): global count if x == 4 and y == 4: # 到达终点 count += 1 return for dx, dy in directions: nx, ny = x+dx, y+dy if 0<=nx<5 and 0<=ny<5 and maze[nx][ny]==0: maze[x][y] = 1 # 标记已访问 dfs(nx, ny) maze[x][y] = 0 # 回溯 dfs(0,0) print("总路径数:", count) # 输出具体数值需实际运行 ``` #### 6. 关键优化技巧 1. **剪枝策略**:提前排除不可能的解路径(如越界、重复访问) 2. **记忆化搜索**:存储已计算的状态结果,避免重复计算 3. **方向优化**:按特定顺序尝试路径(如优先向下、向右) 4. **状态压缩**:使用位运算优化状态存储[^3]
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