本文探讨了搜索算法中的DFS和BFS实现细节，强调了在代码编写中注意越界问题及使用bool类型数组来定义状态。文章深入讨论了搜索剪枝的重要性，包括记忆化搜索、可行性剪枝和最优性剪枝，旨在减少搜索时间，避免超时和死循环。同时，提到了增加BFS练习比重的计划，并分享了map使用和黑红树、二分概念的学习心得。
搜索
搜索的书写篇幅普遍描述偏长啊 这两天写搜索一个代码就能写半天
dfs书写过程中要注意越界问题 在定状态判断 值的时候常用bool类型数组表示
对于数据极大的问题要注意剪枝的使用 及时退出状态防止超时甚至死循环
关于搜索剪枝
简单点理解就是
在使用dfs和bfs搜索时，
剪枝即剪去一些肯定不可能产生最优解的分支
这将可以大大缩减搜索的时间。
大概有这么几点
1、记忆化搜索
比较常见然后在dp dfs bfs中都可以用得到
2、可行性剪枝：让你求走n步的可能走法，搜到n步就可以return了，不要往后搜了。
即剪去那些不合法的搜索路径。
3、最优性剪枝：
是通过当前条件即时计算出来到某一步就能肯定判断之后的情况
便尽可能早的退出
然后打算开始增加一下bfs的练习比重
然后最近补了一下map的使用
以及黑红树 二分的概念
The 16th day after the last setback.
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