蓝桥杯 dfs+剪枝

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int num[15]={0};//数组num[i]表示i这个位置是否占用了
int vis[8]={0};// 数组用vis[1]~vis[7], 表示数字 1~7 是否已经被使用

//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   7 4 1 5 1 6 4 3 7 5 2 3 6 2
//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。
void dfs(int step)
{
    if(step>=14){

        for(int i=0;i<14;i++){
            printf("%d%c",num[i],i!=14?' ':'\n');
        }
        return ;
    }

    if(num[step]==0){// 先判断这个位是否有数字了 ,如果有了就跳到下一位

        for(int i=1;i<=7;i++){

            if(vis[i]==0 && num[step+i+1]==0){//关键点,如果i这个数没有被使用,(最关键的)而且要判断出i相应的下一个位置是否被占用了
                    //比如[7][4][3][][][][3][][][][][][][]这种情况,如果下一个是放2,虽然nump[3]==0,
                    //但是由于num[3+2+1]==num[6]==1,即6这个位置已经被前面的某一个数(这里是3)
                    //占用了,所以也就不能再放2了;这里不这样写的话就要很久很久了,所以剪枝很重要

                vis[i]=1;
                num[step]=i;
                num[step+i+1]=i;
                dfs(step+1);
                vis[i]=0;
                num[step]=0;
                num[step+i+1]=0;
            }
        }

    }
    else{

        dfs(step+1);
    }
}

int main ()
{
     // 初始化 74 开头
    vis[4]=1;
    vis[7]=1;
    num[0]=4;
    num[1]=7;
    num[6]=4;
    num[8]=7;
    dfs(2);
	return 0;
}

### 蓝桥杯第20周 DFS 剪枝技巧与解题思路 在解决蓝桥杯中的DFS(深度优先搜索)问题时,剪枝是一种非常重要的优化技术。通过合理设计剪枝策略,能够显著减少不必要的计算量,从而提高程序效率。 #### 可行性剪枝 可行性剪枝是指在搜索过程中提前判断当前路径是否可能成为最终解的一部分。如果不可能,则立即停止对该路径的进一步探索。例如,在某些排列组合类问题中,可以通过预估剩余部分的最大值或最小值来决定是否继续深入搜索[^1]。 #### 优化迭代加深 对于一些需要找到最优解的问题,可以采用迭代加深的方法逐步增加搜索深度上限。这种方法特别适用于那些解空间较大但实际有效解较浅的情况。具体实现上是从较小的深度开始尝试解决问题;一旦发现某个特定深度无法满足条件,则增大深度重新执行搜索过程直到找到合适的解决方案为止[^2]。 #### 数组切分问题的具体应用实例 以数组切分为例说明如何运用上述两种方法来进行有效的剪枝操作: 假设我们需要将给定长度n的一个整数序列分成若干连续子段使得每一段内部元素之和不超过指定阈值S,并希望得到尽可能少的数量k作为结果返回。此时我们可以考虑如下几个方面的改进措施: - **初始估计**: 首先根据简单逻辑得出理论上的下限Kmin (即整个列表总和除以s向上取整),这样可以直接忽略掉任何小于该数值的目标候选者。 - **实时监控累计总量并及时中断不合适分支** : 在构建每一个新的片段期间持续跟踪已经形成的各部分合计情况, 如果某时刻发现即使把后面所有的未处理项都加进来也无法达到预期标准就应当立刻放弃这条线路. 以下是基于以上原则编写的一份伪代码表示形式: ```java public class ArraySplit { private int minCount; public void dfs(int[] nums, int index, long currentSum, int count){ if(count >= this.minCount){return;} if(index == nums.length){ this.minCount = Math.min(this.minCount,count); return ; } // Try to add next number into the same group. if(currentSum + nums[index] <= S){ dfs(nums,index+1,currentSum+nums[index],count); } // Start a new group with the next number. dfs(nums,index+1,(long)nums[index],count+1); } } ``` 此版本利用了两个主要类型的裁减手段——一是当计数器超过已知最佳答案时不作更多努力;二是每当有机会维持现有集合而不创建额外分区的时候都会这样做除非违反约束条件才会另起炉灶形成新单元格。
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