<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Wind_Breaker37的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Wind_Breaker37]]></copyright><item><title><![CDATA[我的创作纪念日——Wind37:入网第128天]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149978758</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149978758</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Wed, 06 Aug 2025 20:07:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文回顾了作者学习C++并开始在技术社区分享文章的成长历程。128天的码龄虽短，但通过撰写技术文章，作者不仅巩固了知识，还收获了36位粉丝。尽管面临小升初的学业压力，作者仍坚持利用空余时间创作，并分享了一篇关于二分法的热门文章。文章表达了作者对技术分享的热情与成就感，同时展望未来希望能在榜单取得好成绩并在CSP竞赛中获得高分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会动态规划入门（DP:Dynamic Programming）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149781206</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149781206</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Wed, 30 Jul 2025 17:23:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了动态规划(DP)算法的基本原理，通过数塔问题和最长递增子序列两个经典案例展示DP的应用。数塔问题中对比了贪心、暴力枚举和DP三种解法，重点讲解了自底向上的DP实现代码。最长递增子序列问题则展示了如何用DP记录子问题解来优化时间复杂度。文章以简洁的代码示例和通俗的讲解，帮助读者理解动态规划&quot;分治+记忆&quot;的核心思想，适合算法初学者快速掌握DP的基本应用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会贪心算法（Greedy Algorithm）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149751825</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149751825</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Tue, 29 Jul 2025 17:32:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：贪心算法是一种优先选择当前最优解的算法策略，虽然可能无法得到全局最优解（如示例中MAX=5而非7），但实现简单高效。以游戏厅选择问题为例，通过将游戏按结束时间排序并贪心选择最早结束的游戏，能快速求出最多可玩数量。该算法代码简洁（示例给出C++实现），适合特定场景，尽管存在局限性，仍需掌握其应用技巧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会递归与回溯（Recursion and Backtracking）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149725420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149725420</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Tue, 29 Jul 2025 10:37:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了递归和回溯算法的原理与应用。递归通过函数自我调用实现重复操作，典型例子如&quot;从前有座山&quot;的故事；回溯则通过状态标记的撤销实现路径探索，类似&quot;开关&quot;机制。文章提供了通用的递归回溯代码模板，并给出两个例题：多米诺骨牌排列问题（枚举所有排列）和小朋友排队问题（最大化玩伴对数）。通过具体代码演示了如何运用递归回溯解决组合优化问题，强调这两种算法在编程竞赛中的重要性，同时以幽默方式呼吁读者点赞支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会图论——最小生成树（MST： Minimum Spanning Trees）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149332548</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/149332548</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Tue, 15 Jul 2025 18:26:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文介绍了最小生成树(MST)的概念及其两种经典算法。最小生成树是指连接图中所有顶点且边权总和最小的树结构。文章详细讲解了Prim算法（基于贪心思想）和Kruskal算法（基于并查集）的实现原理，并提供了完整的C++代码示例。其中Prim算法通过维护已选/未选点集逐步扩展生成树，而Kruskal算法则通过边排序和并查集操作来构建生成树。文章包含具体示例和输入输出样例，帮助读者理解这两种算法的实际应用。最后强调了最小生成树在图论中的重要性，并鼓励读者掌握这两种基础算法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会图论——连通块的个数（Connected blocks）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/148905024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/148905024</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Wed, 25 Jun 2025 20:37:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[图论是数学中研究图结构的分支，连通块指图中相互连通的节点集合。文章介绍了两种求连通块个数的方法：1)DFS遍历法，通过标记访问节点统计连通块，适用于小规模数据；2)并查集法，利用合并查找操作高效处理大规模数据。两种方法各有优缺点，DFS简单易懂但效率较低，并查集效率更高但实现稍复杂。文中提供了C++实现代码，帮助理解这两种算法在实际编程中的应用，对图论学习和编程竞赛具有参考价值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[出小游戏啦，快来看看吧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/148896677</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/148896677</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Wed, 25 Jun 2025 16:33:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[很多同学都觉得用c++做游戏没有灵感，既然如此，我就给大家贴出两款我自己精心制作的一款小游戏，大家可以参照一下，然后做出属于自己的小游戏。大家做好以后如果可以，就在评论区发布一下吧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会图论——树的深度（Graph Theory——depth）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/147074210</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/147074210</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Wed, 09 Apr 2025 18:19:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[树是图论中的一个比较常见的点，我们平常所知的二叉树就是其中一种，其中还有三叉树和多叉树等等。在树中，没有子节点的叫做叶节点，从一个叶节点到根的距离的最大值即为这棵树的深度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会广搜和深搜（BFS、DFS）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/146987397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/146987397</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Thu, 03 Apr 2025 21:19:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[广搜（bfs），即广度优先搜索（ breadth-first search），其基本含义即为从A点到B点的最短路，从A点开始，往其每一条延伸道路都派出一个“成员”，然后在每个节点用相同方法进行操作，直至某个“成员”找到B点。如下图所示：所以，最短距离为7。深搜（dfs），即深度优先搜索（Depth-First Search），其基本含义即为对于每个节点，保存它，往每条路进行搜索，如果遇到死路，返回上一个节点。如图所示：所以，最短距离为9。广搜：


深搜：


大概看懂了没？什么？没看懂？没关系，上例题！给]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一篇文章带你学会二分（二分查找、二分答案）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/146764301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wind_Breaker37/article/details/146764301</guid><author>Wind_Breaker37</author><pubDate>Mon, 31 Mar 2025 17:46:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[众所周知，二分法是一个非常重要的算法，它可以在某些情况中代替遍历，使我们的时间              复杂度降低。二分法分为二分查找和二分答案，他们分别应用于不同的场景，其基本思想              是对于某个已知左端点和右端点的区间进行二分，以此达到最终效果。时间复杂度为O(log n)。]]></description><category></category></item></channel></rss>