DFS与回溯法

本文探讨了深度优先搜索(DFS)与回溯法的概念及其在解决排列数、素数环和八皇后问题中的应用。通过Python代码展示了如何实现这些算法,并指出回溯法在效率上的优势。此外,还提到了二维DFS搜索在扫雷算法中的核心作用。

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DFS与回溯法

DFS

排列数

问题: 生成1~n的排列
思路: 穷举所有可能 在生成结果数组前把重复的去掉
python code

A = [None for i in range(10)]
N = 3

def dfs(cur):
    if cur == N:
        print(A[:N])
    else:
        for i in range(1, N+1):
            if i not in A[:cur]:
                A[cur] = i
                dfs(cur+1)

dfs(0)

使用algorithm头文件的C++
C++ code

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int A[10];
int N = 3;

int main()
{
    for (int i = 0; i < N; i++)
        A[i] = i+1;

    do {
        for (int i = 0; i < n; i++)
            cout << A[i];
        cout << endl;
    } while(next_permutation(A, A+N));
    return 0;
}

素数环

问题: 数字1~n围成一个n个节点的环, 不允许数字重复, 任意2个相邻数字相加, 结果均为素数, 打印所有素数环的组合.
思路: 同排列数, 多了素数判断.
python code

A = [None for i in range(0, 
### DFS 深度优先搜索路径回溯法 #### 定义特性 DFS(深度优先搜索)是一种用于遍历或搜索树或图的算法,其特点在于沿着树的深度方向尽可能深入地遍历节点[^5]。一旦到达叶节点或是遇到无法继续前进的情况,则会退回到最近的一个未完全探索过的节点并继续探索其他分支。 #### 算法实现逻辑 为了更好地理解和实现DFS及其路径回溯功能,在编程实践中可以采用递归方法来简化代码编写: 1. **初始化** - 设置初始状态作为起点。 2. **选择操作** - 对于每一个可选动作,尝试执行该动作,并将其加入当前路径中。 3. **递归调用** - 如果选择了新的位置,则对该新位置再次应用相同的流程;如果达到了结束条件则保存结果。 4. **撤销选择(回溯)** - 当前路径不再可行时,移除最后的选择恢复之前的状态以便测试下一个选项。 以下是Python中的具体实现例子: ```python def dfs(graph, start, visited=None): if visited is None: visited = set() stack = [(start, [start])] while stack: (vertex, path) = stack.pop() if vertex not in visited: if check_goal_condition(vertex): # 自定义的目标检测函数 print(f"Found solution: {path}") break visited.add(vertex) for neighbor in reversed(sorted(graph[vertex])): if neighbor not in visited: stack.append((neighbor, path + [neighbor])) ``` 此段代码展示了如何利用栈结构模拟递归来完成非递归版本的DFS以及路径追踪。`graph`参数表示要搜索的数据结构,比如邻接表形式存储的地图;`check_goal_condition()`是一个假设存在的辅助函数用来判断是否找到了符合条件的结果。 #### 关键点说明 - 使用列表代替显式的递归能够有效防止因递归层数过多而导致程序崩溃的问题。 - `reversed(sorted())`确保每次迭代总是先处理较小编号的邻居顶点,从而使得输出更加有序美观。 - 记录完整的访问历史(`path`)有助于分析最终得到的答案是如何构成的。 #### 应用实例 上述提到的方法适用于解决诸如迷宫求解、连通分量查找等问题。对于更复杂的场景如八数码游戏或者N皇后问题,则需引入额外机制来进行有效的剪枝以提高效率。
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