dfs回溯模板

最新推荐文章于 2024-04-15 14:06:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-15 14:06:00 发布 · 475 阅读

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机试/算法/数据结构C++ 专栏收录该内容

117 篇文章

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void dfs(参数)
{
	if(搜到了)
	{
		计数或进行其他操作;
		return;
	}
	for(查找当前节点的周围的节点)
	{
		进行其他的操作;
		标记已经搜索过的节点;
		dfs(下一次搜索的节点);
		取消标记;
	}
}

dfs只管拓展下一个。不要一开始就标记

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[DFS回溯法] 原理,模板,例题

TYJhhxx的博客

03-03

1314

总之，当问题涉及到在多个选择中进行搜索，并且需要穷尽所有可能的解空间时，DFS 回溯法是一种常见且有效的解决方法。

回溯法：回溯法通用模版汇总以及模版应用

weixin_50917576的博客

02-03

1839

回溯法的本质回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改不了回溯法就是穷举的本质。那么既然回溯法并不高效为什么还要用它呢？因为没得选，一些问题能暴力搜出来就不错了，撑死了再剪枝一下(但最坏时间复杂度一般来说还是)，还没有更高效的解法。

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[面试算法系列]回溯法，看完这篇保证再也不怕面试遇到回溯法了

qq_39983517的博客

03-16

628

回溯法综合而言回溯法是所有算法里相对较简单的算法了(出门左转看隔壁二分、动态规划一个个难道爆炸变形又多)，看完接下来这个代码框架，再做两道例题，相信你再也不会害怕面试遇到回溯法。回溯问题的本质实际上就是一个决策树的遍历问题。需要解决3个问题。路径: 即已经做出的选择，路径是用于确定当前状态的选择列表: 当前可以做的选择，有时选择列表并不显式作为参数传入，而是直接推导结束条件: 到达决策树底层的标志，无法再做选择。多根据路径确定代码框架: vector<int> result;

dfs+回溯法模板

zzzhengqi的博客

03-31

258

vector<int> graph[MAXN]; //邻接表 vector<int> path; int minm; void dfs(int nowi, int &m, int deep) { if (nowi == 结束条件) { m = 0; //m赋初始值 path.clear(); //清空路径 ...

递归，回溯，DFS，BFS的理解和模板

473687880

10-19

919

LeetCode 里面很大一部分题目都是属于这个范围，例如Path Sum用的就是递归+DFS，Path Sum2用的是递归+DFS+回溯这里参考了一些网上写得很不错的文章，总结一下理解与模板递归：就是出现这种情况的代码：（或者说是用到了栈）解答树角度：在dfs遍历一棵解答树优点：结构简洁缺点：效率低，可能栈溢出递归的一般结构： ...

DFS算法系列回溯

Mwt258的博客

04-15

1383

DFS算法系列-回溯(超详细)

DFS回溯-经典全排列问题（力扣）

m0_51305283的博客

03-07

779

对于全排列问题，常用的做法是设置一个vis数组来确定位置i上的数字是否被访问，因为是全排列问题，所以不同的顺序也是不一样的排列，因此每次都是从起点开始询问**(注意起点到底是0还是1)**

面试手撕代码高频题分类精讲：DFS / 回溯 / 设计题型及解题模板（附完整代码）

最新发布

08-12

本资源聚焦面试中高频出现的手撕代码题型，按DFS 深度优先...总结同类题型解题模板（如 DFS 的 “标记 - 遍历 - 回溯”、回溯的 “路径 - 选择 - 终止”），结合 LeetCode 在线测试强化熟练度，提升面试手撕代码效率。

【算法每日一练]-dfs 篇1 全排列，组合，拼数

m0_69478376的博客

10-01

296

今天开讲dfs:

dfs模板，回溯poj2362

sunnyorrainy的博客

08-06

200

题意：给一组木棍，问能否把它们全部用上，首尾相接构成一个正方形很明显的dfs，需要剪枝，不过挺好想的，但是每次搜的位置不好想，因为对于每一条边，如果前面已经搜过的木棍用不上，那么它就永远用不上，就直接往后搜对于标记，把所有搜过的木棍都标记，然后没有用到的取消标记，用到的进入下一次的搜索 #include<iostream> #include<cstdlib> #...

回溯算法模板

qq_41876456的博客

05-23

1008

leetcode77 从前n个数中挑两个数 var combine = function(n, k) { const combineHepler = (n,k,startIndex)=>{ for (let i = startIndex; i <= n-(k-path.length)+1; ++i) { //startIndex开始序列 path.push(i); combineHepler(n, k, i + 1);

回溯算法模板总结

乃乃天外仙

09-26

1291

回溯算法是对树形或者图形结构执行一次深度优先遍历，实际上类似枚举的搜索尝试过程，在遍历的过程中寻找问题的解。深度优先遍历有个特点：当发现已不满足求解条件时，就返回，尝试别的路径。此时对象类型变量就需要重置成为和之前一样，称为「状态重置」。

模版题---dfs + 回溯 + 剪枝

weixin_43574009的博客

04-17

268

目录剪格子文章仅供自学习用 ! ! ! / 文章内容不能保证完全正确. / 仅供参考剪格子 describe 如下图所示，3 x 3 的格子中填写了一些整数。 ±-–±-+ |10 1|52| ±-***–+ |20|30 1| *******–+ | 1| 2| 3| ±-±-±-+ 我们沿着图中的星号线剪开，得到两个部分，每个部分的数字和都是60。本题的要求就是请你编程判定：对给定的m x n 的格子中的整数，是否可以分割为两个部分，使得这两个区域的数字和相等。如果存在多种解答，请输.

dfs 回溯

weixin_47414034的博客

09-08

545

chosed数组是一个可变数组，等它的长度长到了nums数组的长度，说明一个排列完成了，就把此时的chosed数组添加到最终的结果数组中。nums数组是我们要进行全排列的数组，与之配套的是flag数组，用来标记nums数组中每个元素是否被添加到chosed数组中。和上面求岛屿面积相比，其实就是将无返回值的dfs（void dfs）改成了有返回值的dfs（int dfs）其中两个数组是定长数组，另一个数组是可变数组。回溯 dfs，最重要就是要记得恢复现场。695 岛屿最大面积。

算法模板 -- 回溯算法模板

Nick的博客

04-07

1494

回溯带你深度解析回溯算法之《回溯算法从入门到精通》回溯算法模板 // 伪代码 List<Value> result; void backtrack(路径, 选择列表) { if (满足结束条件){ result.add(路径); return; } for (选择 : 选择列表) { 做选择; backtrack(路径, 选择路径); 撤销选择; } } 例1 : 全排列 (L

回溯算法以及其模板

m0_57315623的博客

03-20

2874

常见算法回溯算法解决什么问题怎么理解回溯算法回溯算法模板回溯算法解决什么问题回溯算法适用于以下的场景。组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式棋盘问题：N皇后，解数独等等怎么理解回溯算法我们可以把回溯算法理解成一个二叉树。回溯算法模板回溯函数模板返回值以及参数 -void backtracking(参数) 回溯函数终止条件只要像是递

回溯算法及解题模板

Peealy的博客

11-20

3102

文章目录1. 什么是回溯算法？2. 回溯算法的框架3. 针对不同题型的解题模板1.所给数组中的元素互不相同，结果包含所有元素总结 1. 什么是回溯算法？回溯算法其实是一种穷举的搜索方法，利用回溯解决问题就是在穷举所有的可能，然后找到我们想要的答案。使用回溯算法时需要考虑如下的三个问题： (1) 可选列表：所有可作出的选择； (2) 已选列表：也就是之前已经做出的选择； (3) 结束条件：当已选列表满足题目条件，可以结束穷举； 2. 回溯算法的框架 vector&l

leetcode -- Combination Sum III -- 重点，dfs回溯模板

xyqzki的专栏

12-14

749

https://leetcode.com/problems/combination-sum-iii/简单。总结自己的回溯模板class Solution(object): def dfs(self, candidates, start, end, target_val, subres, res):#输入参数 if sum(subres) == target:

【模板】【DFS + 回溯】全排列

智子的博客

11-04

193

全排列...... 测试样例： 4 样例输出： 1 2 3 4 1 2 4 3 1 3 2 4 1 3 4 2 1 4 2 3 1 4 3 2 2 1 3 4 2 1 4 3 2 3 1 4 2 3 4 1 2 4 1 3 2 4 3 1 3 1 2 4 3 1 4 2 3 2 1 4 3 2 4 1 3 4 1 2 3 4 2 1 4 1 2 3 4 1 3 2 4 2 1 3 4 2 3 1 4 3 1 2 4 3 2 1 代码： #include<iostream> #i

DFS python模板

03-13

### Python 实现深度优先搜索 (DFS) 的模板代码对于树或图的遍历，可以采用递归方式来实现深度优先搜索。下面提供了一个通用的Python DFS算法模板： ```python def dfs(graph, node, visited): if node not in visited: print(node, end=' ') visited.add(node) for neighbour in graph[node]: dfs(graph, neighbour, visited) graph = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F'], 'D': [], 'E': ['F'], 'F': [] } visited = set() # Set to keep track of visited nodes. dfs(graph, 'A', visited) # Call the function with start node as argument.[^1] ``` 此段代码定义了`dfs()`函数接收三个参数：一个是表示图的数据结构`graph`；另一个是要探索的当前节点`node`；最后是记录已访问过的节点集合`visited`。当处理迷宫等问题时，则可能需要用到显式的栈(stack)，以便于追踪路径并支持回溯操作。这里给出另一种基于堆栈版本的DFS实现方法： ```python def iterative_dfs(start_vertex, target_value): path = [start_vertex] stack = [(start_vertex, path)] while len(stack) > 0: (vertex, path) = stack.pop() print(vertex, end=" ") for neighbor in vertex.adjacent_vertices(): if isinstance(target_value, type(None)) or neighbor.value != target_value: stack.append((neighbor, path + [neighbor])) # Note: This code assumes that each vertex has an adjacent_vertices method which returns all vertices connected directly from it, # and also a value attribute representing its own value. Adjust according to actual data structures used.[^4] ``` 上述迭代形式更适合解决需要记住到达特定位置所经过路线的问题场景，并且易于理解与调试。 #### 非递归版带返回路径功能的DFS: 有时还需要获取从起点到终点的具体路径，在这种情况下可以在原有基础上稍作修改加入路径保存机制： ```python def find_path_dfs(maze, start, goal): stack = [(start, [])] while stack: current, path = stack[-1] if current == goal: return path+[current] neighbors = maze[current] - set(path) if neighbors: next_node = neighbors.pop() stack.append((next_node, path + [current])) else: stack.pop() maze = {'A':set(['B','C']), 'B':set(['A','D','E']), 'C':set(['A','F']), 'D':set(['B']), 'E':set(['B','F']), 'F':set(['C','E'])} print(find_path_dfs(maze,'A','F')) #[^5] ``` 这段程序展示了如何通过维护一个包含当前位置以及之前走过路径的信息列表来进行非递归形式的DFS搜索，最终找到由给定起点至目标点的一条可行路径。