“export ‘markNonReactive‘ was not found in ‘vue‘错误解决

Vue3与Vue-Router版本兼容性
最新推荐文章于 2025-09-14 19:33:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-14 19:33:32 发布 · 7k 阅读 · 0 ·
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本文分享了在尝试Vue3项目时遇到的版本兼容性问题解决方案，推荐使用vue:^3.0.0-beta.1与vue-router:4.0.0-alpha.6版本组合，亲测无误。

最近开始vue3项目的尝试，照着网上的vue版本与vue-router版本爆出以上错误，通过查找有人提了issure，不过没有明确哪个版本.

我把我能够使用vue-router与vue版本放出来一下，主要通过以下链接
https://github.com/vuejs/vue-router-next/commit/7636f556cd654fbdf49b494925628593e8383453
上述链接中有对用解决完这个bug的vue-router版本，并且可以看到内部使用的vue版本

废话不多说直接上版本

"vue": "^3.0.0-beta.1",
"vue-router": "4.0.0-alpha.6"

上述两个版本亲测没有出现报错。

宽度优先搜索--BFS
信息学奥赛学案
05-13 4354
BFS基本思想 宽度优先搜索（Breadth First Search，BFS），简称宽搜，又称广度优先搜索。它是从初始结点开始，应用产生式规则和控制策略生成第一层结点，同时检查目标结点是否在这些生成的结点中。若没有，再用产生式规则将所有第一层结点逐一拓展，得到第二层结点，并逐一检查第二层结点是否包含目标结点。若没有，再用产生式规则拓展第二层结点。如此依次拓展，检查下去，直至发现目标结点为止。如果拓展完所有结点，都没有发现目标结点，则问题无解。 BFS适合求最少步骤或者最短解序列这类最优解问题 例如，求最大
瓷砖（ac）
lover_putter的博客
08-23 545
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C++宽度优先搜索算法：队列与优先级队列
最新发布
2401_89119815的博客
09-14 1201
public:// 创建一个大根堆（优先级队列默认是最大堆）// 这意味着队列顶部始终是当前最大的元素// 将所有石头重量加入优先级队列q.push(x);// 循环处理，直到队列中只剩下一块石头或没有石头// 取出当前最重的石头q.pop();// 取出当前第二重的石头q.pop();// 如果两块石头重量不相等，将差值重新加入队列if(a > b)// 如果相等，两者都粉碎，不需要操作（相当于都不加入队列）
深度优先与宽度优先搜索（python）
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
11-18 1665
深度优先与宽度优先搜索（python）
【算法入门】广度/宽度优先搜索(BFS)
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raphealguo
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宽度优先搜索
weixin_30496431的博客
05-09 168
Breadth First Search 宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。 ...
算法竞赛基于宽度优先搜索BFS的数字交换游戏实现：寻找K次交换后的最大整数
05-04
内容概要：本文介绍了使用宽度优先搜索（BFS）解决一个名为“数字交换游戏”的编程问题。游戏规则为：给定一个M位的整数，通过最多K次任意两位数字的交换，在不产生前导零的情况下，求出能获得的最大整数。文中提供...
内涵【宽度优先搜索BFS】代码和 动态规划代码
01-20
宽度优先搜索（BFS）是一种用于图的遍历或搜索树结构的算法，它从根节点开始，逐层向外扩展，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS使用队列数据结构来存储每一层的节点，并按照队列的先进先出（FIFO）原则访问节点。...
【宽度优先搜索BFS】营救
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02-08 992
【宽度优先搜索BFS】营救 题目描述 铁塔尼号遇险了！他发出了求救信号。距离最近的哥伦比亚号收到了讯息，时间就是生命，必须尽快赶到那里。 通过侦测，哥伦比亚号获取了一张海洋图。这张图将海洋部分分化成n*n个比较小的单位，其中用1标明的是陆地，用0标明是海洋。船只能从一个格子，移到相邻的四个格子。为了尽快赶到出事地点，哥伦比亚号最少需要走多远的距离。 输入 第一行为n,下面是一个n*n的0、1矩阵，表示海洋地图 最后一行为四个小于n的整数，分别表示哥伦比亚号和铁塔尼号的位置。 输出 哥伦比亚号到铁塔尼号的最短
树以及树的遍历：宽度优先搜索BFS c++的代码实现
LovelyCat_mm的博客
05-04 1455
【输出格式】 输出一行，包括若干个大写字母，描述小球到达空洞的完整移动步骤，其中'U'代表向上走，'D'代表向下走，'L'代表向左走，'R'代表向右走。针对刚刚的图是有的，我们好好观察一下就会发现按照BFS的访问顺序就是1，2，3，4，5，6。他的原理是，先将父节点入队，判断是否符合要求，如果符合就可以退出循环了，如果不符，就继续将父节点的两个儿子入队，直到找到符合要求的结果为止。第2到n+1行 ，每行m个字母，描述棋盘的具体信息，其中'.'代表空格⼦，'#'代表障碍，'O'代表空洞，'B'代表球。
算法领域宽度优先算法（BFS）原理、实现与应用：图遍历、最短路径及实际场景解决方案
08-24
内容概要：本文详细介绍了宽度优先算法（BFS）的原理、实现与应用。首先，通过迷宫探险的比喻解释了BFS的核心思想，即从起始节点开始，以广度优先的方式逐层探索图的节点，确保不遗漏任何可能的方向。与深度优先算法...
BFS宽度优先搜索
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10-30 229
走迷宫 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef pair<int, int> PII; const int N = 110; int g[N][N]; //保存地图 int d[N][N]; //保存到起点的距离的距离 int n, m; int bfs() { queue<PII> vis; memset(d, -1, sizeof(d)); //将距离初始化为-1，表示这个点没走过
宽度优先搜索（广度优先搜索，BFS）
he_Microsoft的博客
03-31 1325
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：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。DFS的另一种结束条件,就是找到了目标出口,也就是找到了题目的答案。到发现节点v的那条边的起始节点。
宽度优先搜索算法（BFS）
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03-10 4187
先从左向右，再从右向左地对每一层节点进行遍历以示例1为例：即。
【宽度优先搜索BFS】麻将游戏
03-11
<think>好的，我现在要回答用户关于如何在麻将游戏中应用宽度优先搜索（BFS）算法的问题。首先，我需要回忆BFS的基本原理和应用场景。BFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它从根节点开始，逐层访问所有相邻节点。这种特性使得BFS适合寻找最短路径或者最少步骤的解决方案。 接下来，我需要思考麻将游戏中有哪些场景可能需要用到BFS。麻将涉及大量的排列组合和状态变化，比如听牌检测、和牌判断、牌型生成等。用户可能想知道在这些具体环节中如何应用BFS。例如，在听牌检测中，玩家需要知道当前手牌通过摸牌或打牌后，可能形成的有效组合，这时候BFS可以用来遍历所有可能的牌型变化，找到最短路径达成听牌状态。 然后，我需要考虑具体的实现步骤。比如，如何将麻将的牌面转化为图结构，节点代表什么，边代表什么。每个节点可能是一个特定的牌面状态，边则是合法的操作（如摸牌、打牌、吃、碰、杠）。BFS可以遍历这些操作生成的状态，寻找符合条件（如和牌）的状态路径。 同时，要注意麻将的规则复杂性，比如不同的麻将变种规则不同，可能需要调整算法。例如，日本麻将和广东麻将的胡牌规则不同，BFS的条件判断也会有所差异。此外，麻将中的吃、碰、杠等操作会改变牌局的公共信息，这些操作也需要作为状态转移的一部分。 还需要考虑性能问题。BFS的时间复杂度较高，尤其是在状态空间大的情况下。麻将的可能状态数量极大，直接应用BFS可能会导致效率低下。因此可能需要结合剪枝策略，或者启发式方法，限制搜索的深度或宽度，优先搜索更可能的路径。 然后，我需要验证这些思路是否正确。例如，查阅是否有相关论文或资料提到在麻将AI中使用BFS。根据已有的知识，麻将AI通常使用搜索算法结合概率模型，而BFS可能用于特定局部问题的解决，如听牌检测中的最短步骤查找。 最后，要确保回答结构清晰，分点说明应用场景、实现步骤、优化方法，并给出示例代码。同时，生成相关问题，引导用户进一步学习。</think>### 宽度优先搜索（BFS）在麻将游戏中的实现与应用场景 #### 1. 应用场景 - **听牌检测**：快速遍历当前手牌的所有可能操作（如替换、吃碰杠），找到最短路径达成听牌状态[^1]。 - **和牌路径搜索**：判断当前牌型是否存在合法胡牌组合时，BFS可枚举所有牌型排列可能性。 - **AI决策优化**：通过遍历对手可能的操作路径（如防守型弃牌），为AI提供最优策略参考。 #### 2. 实现步骤 以**听牌检测**为例： ```python from collections import deque def detect_ready_hand(hand_tiles): queue = deque([(hand_tiles, [])]) visited = set() while queue: current_tiles, path = queue.popleft() if is_ready_hand(current_tiles): # 判断是否听牌 return path # 返回达成路径 if tuple(sorted(current_tiles)) in visited: continue visited.add(tuple(sorted(current_tiles))) # 生成所有可能的下一状态（打出一张牌） for i in range(len(current_tiles)): new_tiles = current_tiles[:i] + current_tiles[i+1:] queue.append((new_tiles, path + [f"discard {current_tiles[i]}"])) return None ``` #### 3. 优化方法 - **状态压缩**：将牌型编码为哈希值（如$[0,0,3,1,...]$表示各牌的数量），提升比较效率 - **剪枝策略**：优先丢弃孤立牌（如单张非字牌），减少无效搜索分支 - **分层搜索**：先检查常见听牌型（如两面听、双碰听），再处理复杂情况 #### 4. 复杂度分析 - 最坏时间复杂度：$O(b^d)$，其中$b$为分支因子（平均约4-6），$d$为搜索深度（通常≤4） - 空间复杂度：$O(b^d)$，可通过迭代加深优化
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