dfs算法经典例题

最新推荐文章于 2025-06-01 13:58:13 发布
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这是一篇关于使用深度优先搜索(DFS)解决Oil Deposits问题的博客。内容涉及如何通过DFS算法来寻找并标记潜在的石油储藏区域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Oil Deposits

#include<stdio.h>

#include<string.h>
int m,n,sum;
char map[102][102];
int dir[8][2]= {0,1,0,-1,1,0,-1,0,-1,-1,1,1,-1,1,1,-1};
void dfs(int i,int j)
{
    for(int s=0; s<8; s++)
    {
        int di=i+dir[s][0];
        int dj=j+dir[s][1];
        if(di<0||dj<0||di>=m||dj>=n||map[di][dj]=='*')
            continue;
        map[di][dj]='*';
        dfs(di,dj);
    }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&m,&n))
    {
        sum=0;
        for(int i=0; i<m; i++)
               scanf("%s",map[i]);
        for(int i=0; i<m; i++)
            for(int j=0; j<n; j++)
                if(map[i][j]=='@')
                {
                    map[i][j]='*';
                    dfs(i,j);
                    sum++;
                }
        printf("%d\n",sum);
    }
    return 0;
}
详解DFS（深度优先搜索）算法+模板+指数+排列+组合型枚举+带分数四道例题
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山上雪的算法之路
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解救小哈——DFS算法举例
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推荐10 款 C++ 在线编译器
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Coding Ground 是 Tutorialspoint（很强大的免费教程网站）的一个编码平台。它提供的编译器支持 C++14，并且还具有代码高亮、新建文件/项目、下载文件/项目、自定义设置（例如：主题色）、错误提示等功能。相当不错，唯一的缺点是缺少智能提示！Codechef 的编译器支持 C++14，并且具有代码高亮、智能提示、自定义设置、下载代码、错误提示等功能。比较完美，就是执行速度略慢！3。
dfs经典例题
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给定整数a1,a2,…,an，判断是否可以从中选出若干个数，使它们的和恰好为k。 输入： 4 13 1 2 4 7 输出： 1（总共一种方案） #include <iostream> using namespace std; int a[100]; int n, k, cnt; void dfs(int sum, int i) { if (i > n) { retur...
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DFS.rar_dfs算法习题
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在这个"DFS.rar_dfs算法习题"压缩包中，包含的是使用DFS算法解决的具体编程练习。 在"解-DFS.cpp"文件中，很可能是一段用C++实现的DFS算法代码。C++是一种强大的编程语言，适合处理复杂的数据结构和算法，是编写...
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文章目录什么是深度优先搜索深度优先搜索能解决什么信息学奥赛一本通，1216：红与黑信息学奥赛一本通，1329：【例8.2】细胞函数代码实现例题红与黑细胞 什么是深度优先搜索 深度优先搜索(depth first search，简称DFS)是一种遍历算法，是对于每一个分支一个分支进行到底再进行另一个分支的算法，用一张图来表示。 (圈圈上的数是遍历顺序) 深度优先搜索能解决什么 深度优先搜索能解决连通块，迷宫类，地图类，病毒传染类等问题。 信息学奥赛一本通，1216：红与黑 （1216：红与黑） 【题目描述】
DFS - 常见算法题总结
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一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(n!)。
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树的增边 import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { new Main(); } ArrayList<ArrayList<Integer>>a=new ArrayList<>(); ArrayList<Integer>b=new ArrayList<&
dfs(简单例题)
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基本思想：从初始状态S开始，利用规则生成搜索树下一层任一个结点，检查是否出现目标状态G，若未出现，以此状态利用规则生成再下一层任一个结点，再检查是否为目标节点G，若未出现，继续以上操作过程，一直进行到叶节点（即不能再生成新状态节点），当它仍不是目标状态G时，回溯到上一层结果，取另一可能扩展搜索的分支。生成新状态节点。若仍不是目标状态，就按该分支一直扩展到叶节点，若仍不是目标，采用相同的回溯办法回退
DFS例题
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深度优先遍历和广度优先遍历：可参考 深度优先遍历和广度优先遍历 数独游戏： 你一定听说过“数独”游戏。 如下图所示，玩家需要根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个同色九宫内的数字均含1-9，不重复。 数独的答案都是唯一的，所以，多个解也称为无解。 本图的数字据说是芬兰数学家花了3个月的时间设计出来的较难的题目。但对会使用计算机编程的你来说，恐怕...
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会顶科技   两道 第一行为一个整数N，用来表示球的个数 第二行为一个整数M，用来表示桶的个数 从第三行到第N+2行，每行有M个整数，这些整数要么为0，要么为1 输出描述： 输出为一个整数，输出1代表可以放入所有的球，输出0代表无法放入所有的球。 示例1 输入 4 6 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 输出 1 #include...
简单dfs（两个例题 中等 中等）
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例题 一 ：岛屿数量(力扣 200 中等) 题目链接： 200. 岛屿数量 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands/ 题目：给你一个由'1'（陆地）和'0'（水）组成的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。 示例 1： 输入：grid = [ ..
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【洛谷】P1605 迷宫 【洛谷】P1605 迷宫 原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1605 思路： 简单 dfs，先对地图进行标记，空地和障碍分开标记不同的数字，然后从起始点开始深搜，如果是终点就方案书加 1，否则就向四个方向不断搜索，符合条件就标记搜索，然后回溯。 Code： import java.util.Scanner; pub...
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给定整数a1丶a2丶...丶an判断是否可以从中选出若干数，使它们的和恰好为K。 限定条件 1<=n<=20 -1e8<=ai<=1e8 -1e8<=k<=1e8 样例 输入 4 1 2 4 7 13 输出 Yes 输入 4 1 2 4 7 输出 No 深度优先搜索 是按照从上到下一路搜索到底 如果没有就返回初始...
DFS和BFS经典例题总结1
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02-10 2749
踏歌而行八荒路 物我两往九逍遥 芒鞋斗笠千年走 万古长空一朝游
DFS的回溯算法有经典例题吗
03-29
<think>嗯，用户问的是DFS的回溯算法有没有经典例题。首先，我得回忆一下DFS和回溯的关系。回溯算法通常用递归实现，而DFS是一种遍历方式，回溯常和DFS结合使用，用于解决需要试探和撤销选择的问题。 首先想到的经典例题应该是八皇后问题。这个问题要求在棋盘上放置八个皇后，使得它们互不攻击。这需要逐行放置，并检查每一列和对角线是否冲突。每次放置后递归到下一行，如果冲突就回溯。 然后是数独问题。需要填充数字，满足每行、每列和每个子九宫格都包含1-9不重复。回溯在这里用于尝试填入数字，如果发现冲突就回退，继续尝试其他可能。 全排列问题也是典型的回溯应用。比如生成一个数组的所有排列，通过交换元素位置，递归处理后续位置，再撤销交换进行回溯。 组合总和问题，比如给定数组和一个目标数，找出所有和为目标的组合。回溯时记录当前路径，尝试每个数字，超过目标则回溯，找到解则保存路径。 括号生成问题，生成所有有效括号组合。回溯过程中保证左右括号数量有效，比如左括号数不超过n，右括号不超过左括号数。 这些例题都涉及穷举可能的解，并通过剪枝减少无效搜索。用户可能需要具体的步骤说明，比如问题描述、解决思路、代码框架和复杂度分析。需要确保回答结构清晰，分点说明每个例题，帮助用户理解回溯的应用场景和实现方法。同时注意使用正确的中文术语和LaTeX格式的数学表达式，比如用$O(n!)$表示复杂度。</think>DFS的回溯算法是解决组合、排列、搜索等问题的经典方法，以下是几个经典例题及其解析： --- ### **1. 八皇后问题（N-Queens）** **问题描述** 在$N \times N$的棋盘上放置$N$个皇后，使得它们互不攻击（即不在同一行、列或对角线）。 **解决思路** - 逐行放置皇后，每行只能放一个。 - 检查当前列和对角线是否冲突。 - 若冲突则回溯，尝试其他位置。 **代码框架** ```python def solveNQueens(n): def backtrack(row, cols, diag1, diag2): if row == n: res.append(["".join(r) for r in board]) return for col in range(n): d1 = row - col # 主对角线特征值 d2 = row + col # 副对角线特征值 if col not in cols and d1 not in diag1 and d2 not in diag2: board[row][col] = 'Q' backtrack(row + 1, cols | {col}, diag1 | {d1}, diag2 | {d2}) board[row][col] = '.' # 回溯 res = [] board = [['.'] * n for _ in range(n)] backtrack(0, set(), set(), set()) return res ``` **复杂度** 最坏情况为$O(n!)$，通过剪枝优化实际复杂度更低。 --- ### **2. 数独问题（Sudoku Solver）** **问题描述** 填充数独的空格，使每行、每列和每个$3 \times 3$子九宫格均包含数字$1-9$不重复。 **解决思路** - 遍历每个空格，尝试填入$1-9$。 - 检查行、列、子九宫格是否合法。 - 若后续无法填充则回溯。 **代码框架** ```python def solveSudoku(board): def backtrack(pos): if pos == 81: return True i, j = pos // 9, pos % 9 if board[i][j] != '.': return backtrack(pos + 1) for num in '123456789': if isValid(i, j, num): board[i][j] = num if backtrack(pos + 1): return True board[i][j] = '.' # 回溯 return False def isValid(row, col, num): for k in range(9): if board[row][k] == num or board[k][col] == num: return False r, c = row // 3 * 3, col // 3 * 3 for x in range(3): for y in range(3): if board[r + x][c + y] == num: return False return True backtrack(0) ``` --- ### **3. 全排列（Permutations）** **问题描述** 给定一个无重复元素的数组，返回所有可能的排列。 **解决思路** - 通过交换元素生成不同排列。 - 递归处理后续位置，完成后撤销交换。 **代码框架** ```python def permute(nums): def backtrack(first): if first == n: res.append(nums[:]) return for i in range(first, n): nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first] # 试探 backtrack(first + 1) nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first] # 回溯 n = len(nums) res = [] backtrack(0) return res ``` --- ### **4. 组合总和（Combination Sum）** **问题描述** 给定候选数组和一个目标数，找出所有和为目标的组合（可重复使用元素）。 **解决思路** - 记录当前路径，递归尝试每个候选数。 - 若超过目标则剪枝，等于目标则保存结果。 **代码框架** ```python def combinationSum(candidates, target): def backtrack(start, path, remain): if remain == 0: res.append(path[:]) return for i in range(start, len(candidates)): if candidates[i] > remain: continue # 剪枝 path.append(candidates[i]) backtrack(i, path, remain - candidates[i]) # 可重复使用元素 path.pop() # 回溯 res = [] candidates.sort() backtrack(0, [], target) return res ``` --- ### **5. 括号生成（Generate Parentheses）** **问题描述** 给定数字$n$，生成所有有效的$n$对括号组合。 **解决思路** - 保证左括号数不超过$n$，右括号数不超过左括号数。 - 递归添加左/右括号，完成后回溯。 **代码框架** ```python def generateParenthesis(n): def backtrack(s, left, right): if len(s) == 2 * n: res.append(s) return if left < n: backtrack(s + '(', left + 1, right) # 添加左括号 if right < left: backtrack(s + ')', left, right + 1) # 添加右括号 res = [] backtrack("", 0, 0) return res ``` --- ### **总结** 回溯算法的核心是： 1. **试探选择**：在每一步尝试一个候选解。 2. **递归搜索**：进入下一层决策树。 3. **撤销选择**（回溯）：若当前路径无解，回退到上一步。 这些例题均通过DFS遍历解空间，并通过剪枝减少无效搜索，是理解回溯算法的经典案例。
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