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RSS订阅原创 【算法】DFS(深度优先搜索)
之所以叫"深度优先",是因为它总是优先往深处扎,把一条路走到底才回头,而不是把同一层的选择先全部铺开(后者是 BFS)。DFS 所遍历的,是一棵由"状态 + 选择"构成的树:节点是状态,边是一次选择,根到叶的一条路径就是一种完整方案——DFS 做的就是对这棵树的深度优先遍历。每一步只从"上次选中的数之后"往下选,使选出的数天然升序,同一组合只会被走到一次——这就是防重复的关键。"三要素,绝大多数枚举与搜索问题都能对号入座地套出来——再往上,还能自然延伸到剪枝、回溯,以及图的深度优先遍历。
2026-08-28 16:38:48
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原创 【算法】递归算法
定义中"形式相同"是关键。它把递归与普通的（stepwise refinement）区分开来——两者都对问题做分解，但递归要求分解出的子问题与原问题结构完全一致，只是规模更小。大多数算法策略在现实世界中都有对应：重复执行对应迭代，做判断对应条件控制。因此人们学forwhileif通常并不困难。而递归几乎没有直接的现实类比，所以更需要专门训练来掌握。
2026-08-28 15:34:16
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原创 【算法】二分算法
提起二分查找，许多人的第一反应是“它用于在有序数组中快速查找一个数”。这固然没错，但这只是二分法的表象。如果我们只将二分法局限于此，当面对更复杂的场景（如寻找旋转排序数组中的最小值、在非单调函数中求极值等）时，便会感到无所适从。实际上，二分查找的本质远比“有序”更为深刻。它的核心可以概括为一句话：在定义的区间内，寻找某个性质的边界。只要数据能根据某一“性质”被划分为一前一后两个区间，二分法就能派上用场。
2026-06-26 16:58:00
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原创 【算法】动态规划背包问题2
有N种物品和一个容量是V的背包。。第i种物品的体积是vi，价值是wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。
2026-06-25 11:49:33
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原创 【git】git介绍
Git学习与使用摘要 核心概念： Git采用树形结构管理代码版本，每个提交生成新节点 三大区域：工作区（当前目录）、暂存区（缓存区）、版本库（历史记录） 基础操作： 初始化：git init创建仓库 提交：git add→git commit -m "备注" 比对：git diff查看工作区与暂存区差异 推送：git push同步到远程仓库 分支管理： git branch：查看/创建分支 -d/-D参数：安全/强制删除分支 推荐使用交互式学习工具：learngitbranching.j
2026-06-17 16:32:23
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原创 【docker】docker技术介绍
Docker 容器本质上是一组被隔离的 Linux 进程（进程树），它共享宿主机的 Linux 内核，并不是一台独立的虚拟机。软件开发中，环境配置是最令人头疼的问题之一。要让软件顺利运行需要操作系统的正确配置，以及所需库与组件的完整安装。以 Python 应用为例，目标机器需要匹配版本的解释器、完整的依赖包，乃至手动配置的环境变量——任何一环缺失都可能导致失败。开发者那句口头禅"在我机器上是好的"（It works on my machine），道尽了这种困境。每换一台机器就要重走一遍配置流程，耗时耗力。
2026-06-09 21:41:22
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原创 【数据结构】二叉树
二叉树是最常用的树形结构，特别适合编码，常常将一般的树转换为二叉树来处理。二叉树的每个节点最多有两个子节点，分别称为左孩子、右孩子，以它们为根的子树称为左子树、右子树。二叉树的每层节点数以2的倍数递增，所以二叉树的第i层最多有2i−1个节点。如果每层的节点数都是满的，称它为满二叉树。一个n层的满二叉树，一共有2”一1个节点。如果满二叉树只在最后一层有缺失，并且缺失的编号都在最后，则称为完全二叉树。
2025-04-18 20:39:08
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原创 Leetcode链表题总结
leetcode提供的链表一般没有头结点，某些题目需要注意添加头结点，这样一来，我们就不需要对链表的第一个结点进行特殊的操作与判断了。
2025-04-18 11:36:28
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原创 【算法】搜索dfs
深度优先搜索（Depth-First Search，简称DFS）是一种经典的图遍历和搜索算法，它以"深度"为优先方向进行探索，广泛应用于各类问题的解决中。DFS算法使用栈（stack）作为其核心数据结构，可以是显式的栈结构，也可以通过递归调用隐式地利用系统栈。它的空间复杂度为O(h)，其中h是搜索树的高度。
2025-04-17 11:43:02
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原创 【算法】动态规划树形DP
在树这种数据结构上做DP很常见：给出一棵树，要求以最少代价（或最大收益）完成给定的操作。并且在树上做DP显得非常自然，因为树本身有“子结构”性质（树和子树）。基于树的解题步骤一般是先把树转换为有根树（如果是几棵互不连通的树，就加一个虚拟根，它连接所有孤立的树），然后在树上做DFS，递归到最底层的叶子节点，再一层层返回信息更新至根节点。
2025-04-11 20:41:43
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原创 【数据结构】并查集详解
由于每棵树的根结点代表该集合，当合并两个集合时，比如将a集合与b集合合并。为了保证a集合中的每个元素的根结点不重不漏地均变为b集合的根结点，只需将a集合的根结点root_a的父节点pre[root_a]更新为集合b的根结点。我们可以发现由于合并操作和查询操作只会用到集合的根结点，我们不需要维护树中每个元素的父结点，所以我们可以将每棵树的非根结点全部加到根结点的下方，也就是所谓的路径合并操作。如何方便的维护每个元素的根结点同时进行不同子集的合并操作呢？当查询某个元素的根结点时进行路径合并操作即可。
2025-04-08 14:48:14
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空空如也
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