《寒假算法集训》（专题十四）深度优先搜索

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
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#算法 #深度优先搜索 #递归

本文主要介绍了深度优先搜索算法的基本概念，强调了其在图论算法中的重要性，并提供了博客教程和视频教程资源。文章还给出了C++实现的模板，并列出了必做和选做的相关题目，鼓励读者通过实践来掌握这一算法。

文章目录

一、算法概述

  「 深度优先搜索 」 就是递归，通过递归将问题转化成子问题后枚举所有情况，属于暴力枚举，很多图论算法都依赖于它，无比掌握。
  以下博客教程，在寒假集训过程中均会 开启试读模式，无需购买 。

二、博客教程

🎈 深度优先搜索 🎈

三、视频教程

🤣 2022.04.03更新 🤣

四、模板地址

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2024牛客寒假算法基础集训营1题解 | JorbanS
qq_40179418的博客
02-02 1708
概率分析，第一个人的概率更平均，答案不唯一，我大概意思一下，一发过了。排序后，前缀和人等待的时间，二分查找鸡插队的时间点。题为贪心误导人，暴力枚举情况，复杂度为。有以下四种基本图形，排列组合即可。计算阴影部分面积即可。
2025牛客寒假算法基础集训营4个人补题
2403_87662064的博客
02-10 851
时，将其分为‘1’和‘2’两种情况继续进行dfs，最终得出所有‘？这一题我最初尝试暴力无法解决，需要优化代码，直接求出龙炎命中每个位置所消灭怪物的数量是不切实际的，所以我决定通过计算每一条斜线的怪物数量来优化代码，从左上到右下的斜线，横纵坐标之差为固定值，从右上到左下的斜线，横纵坐标之和为固定值，因此我们可以非常便捷地求出每个斜线的怪物数量，想求哪个点对应的消灭怪物数量只需要将两条斜线的怪物数量相加再减去重合部分的怪物数量即可。
ACM寒假集训专题五总结
2403_86684610的博客
02-13 200
【代码】ACM寒假集训专题五总结。
FZU ACM 2025寒假集训 专题五
2503_90402602的博客
02-13 806
思路：用bfs，先将所有1的坐标入队，并用d【】【】记录他们距离为0，用v【】【】记录它们被扫描过了，将队列中的元素从四个方位扩展，将没有被扫描过的坐标加入队列，用d【】【】记录它们的距离为队首元素+1，拓展完后队首元素出列。思路：首先可以进行第一次拆分，把7拆成1和6，2和5，3和4，这是对7的拆分，之后重复这个过程对6，5，4进行拆分 直到无法拆分。思路：拓展边界，起点从（0，0）开始，然后用bfs搜索从起点能到达的0，起点不能到达的0则变成2。八皇后 Checker Challenge。
2024牛客寒假算法基础集训营1
qq_73575281的博客
02-17 856
首先题目告诉我们的是按位与，也就是只要有1就是1,我们对于位运算的题目第一想法是拆位，我们思考这样一个问题，如果(32位中的一位)对于我这一位我不要了,那么只要在不超过我前面的基础上我后面的是可以任意选的这是一个明显的策略，（当然对于容量而言这一位必须是1），同时我对于所有的和我位置完全一样或者少于等于我的也是ok的，这样我们发现我们考虑了所有的情况，但是怎么去处理又是一个问题-->还得是落脚点在位运算中，我们考虑这一位^1，然后|(（1
FZU ACM 2025寒假集训，专题5搜索算法
2301_80437645的博客
02-13 894
求自然数 1 到 n 所有的排列，即 n 的全排列。我们注意到每次处理盒子的过程是相似的。不妨考虑使用递归。假如边界条件终止循环。
2023牛客寒假算法基础集训营2
m0_61409183的博客
01-19 3473
2023牛客寒假算法基础集训营2
寒假集训 搜索专题
god123987的博客
02-13 508
这道题思路倒是很直观，首先我们当然得找到所有的连成一片的区域块，这用bfs来实现，而在这bfs的过程中，我们需要判断这块区域是山脊，山谷，还是啥也不是，这挺好操作的，具体的操作看下方代码。注意要记录被判断过的区域，保证1块区域只被记录1次（高度全一样除外），这不得不说我的第1次提交wa了4个点，写代码的时候一定要三思而后行啊，我一开始的时候得到jud==1（就是啥也不是的情况）时手欠把它退出循环了，导致这块区域没有被完全标记。第1题：自然数的拆分问题（洛谷P-2404）第2题：填涂颜色（洛谷P-1162）
2025年寒假算法基础训练营3补题
yiftach的博客
02-05 701
出题人认为的难度排序：A M F L C / E J K I / G H B D实际上的通过人数排序：M A F L C / E G D K / H J I B。
2024年寒假算法班集训day07-知识总结及题解（快排与归并）
a5935822的博客
01-26 1061
概念 快速排序和归并排序是两种常用的高效排序算法，它们都采用分治策略，但在细节上有所不同： 快速排序： 原理：通过一个称为“基准”的元素将数组分为两个子数组，使得左边的元素都不大于基准，右边的元素都不小于基准，然后递归地在两个子数组上应用相同的过程。 优点：平均情况下非常快，时间复杂度为O(n log n)。 注意：最坏情况下（已排序或反向排序的数据）时间复杂度退化为O(n^2)。 归并排序： 原理：将数组分为两半，对每一半递归地应用归并排序，然后将排序好的两半合并成一个有序数组。 优点：性能稳定，时间复杂
FZU ACM寒假集训 part5
2401_87059524的博客
02-13 199
本期主题是搜索，也就是深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），深搜主要是依靠递归，从特殊到一般（大抵如此？），广搜的话就是把一个个点放进队列，然后搜索队列里的点的四面八方，并且把对应点弹出，OVO以上纯属个人理解，至于题嘛依葫芦画瓢还是多少能写一些的，不过好像这期的题目时间都给的挺慷慨的，但是QWQ我太菜了。
2024年寒假算法班集训day10-知识总结及题解（广度优先搜索）
a5935822的博客
01-26 2212
同理，BFS从一个起点开始，先访问所有的近邻节点，然后再逐步移动到更远的节点。这个问题是一个典型的广度优先搜索（BFS）问题，在一个给定的 ( n \times n ) 矩阵上，需要找到从起点 (1,1) 到达终点（师傅的位置，标记为2）的最短路径。函数从起始楼层开始搜索，通过循环检查每个楼层可以到达的楼层，如果到达的楼层为目标楼层，则输出步数并返回。使用一个循环来不断从队列中取出元素，对每个元素尝试三种不同的移动方式，并更新新的位置和步数，如果新的位置有效且未被访问过，则将其加入队列。
2024年寒假算法班集训day09-知识总结及题解（深搜下）
a5935822的博客
01-26 713
概念 DFS的高级应用包括解决复杂的搜索问题，如迷宫探索、图的所有路径搜索等。它与回溯法紧密相关，回溯法常用于需要试探和回退的搜索问题中，例如解决排列组合问题。DFS的另一个高级应用是在有向图中进行拓扑排序，这在解决依赖问题中特别有用，如任务调度。它也可以用来检测图中的环，这在确定图是否为有向无环图（DAG）时非常重要。在实现DFS时，特别注意避免重复访问已访问的节点，这通常需要额外的数据结构来跟踪每个节点的访问状态。 1、八皇后问题-2971 题目描述了经典的八皇后问题。在一个 (8 \times 8)
01_树的 dfs 序
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2403_88695928的博客
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本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
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在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
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AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
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