深度优先求排列组合

最新推荐文章于 2025-03-27 20:06:09 发布
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一：全排列


#include<stdio.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int ans;
int num[20];
int visited[20];
void solve(int a[])
{
    for(int i=0;i<5;i++)
    cout<<a[i]<<" ";
    cout<<endl;
}
void dfs(int index,int b[])
{
    if(index==5)
    {
        ans++;
        solve(b);
        return;
    }
    for(int i=1;i<=5;i++)
    {
        if(!visited[i])
        {

          
最低0.47元/天 解锁文章
算法第七期——DFS(深度优先搜索)与排列组合(Python)
荷叶田田的博客
12-31 977
DFS与排列组合：Python内置有求解排列的系统函数，例如Python的permutations( )。但在某些场景下，permutations( )不能用，需要手写代码实现排列。 ​
详解DFS（深度优先搜索）算法+模板+指数+排列+组合型枚举+带分数四道例题
m0_62662646的博客
01-16 5302
山上雪的算法之路
dfs深度优先搜索实现排列组合
qq_45926015的博客
07-21 384
在系统sku的设计中，需要代码生成数据 参考链接：电商系统sku设计 以下代码使用深度优先搜索组合生成mall_product_spec表 getProductSpec是数据接口，调用后即可生成代码 dfs是深度优先搜索算法，if用于处理边界值，在dep不加一的情况下执行最后一次排列组合，else为一般情况的递归调用模块，实现主要的属性生成，即value_ids（此属性为valueSpec表的主键id，以字符串格式append，以逗号分隔），生成的ansstr即为mall_product_spec表每一行的
【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之排列组合总结
midnight_time的博客
03-21 4001
  上一篇文章 → 《【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之凑算式总结》   为了重申感谢之意，再次声明下文的大部分灵感均来自于【优快云】梅森上校《JAVA版本：DFS算法题解两个例子（走迷宫和求排列组合数）》   强烈大家去上面那篇文章看看，写的很好。   下面我会列出蓝桥杯第六届B组省赛第7题、第七届第5题、第八届第4题，共3道题。   因为他们都是：排列组合。 【第一道题】   这道题可以强...
深度优先算法求含有N个元素的集合的全部组合（即：在集合中选1，2，3...N个元素的所有组合，不是排列)
xiang_ma的专栏
10-07 3404
先来看一道题：给定整数：a1, a2, a3.....an, 判断是否可以从中选出任意个数，使其和等于K, （个数不限，1--N个数都可以）， 这道题要求找出这N个数中选1，2，3...N个元素的所有组合，如果任何一个组合满足和为K, 就找到了答案，所以：本质上，这道题就是要求出这个集合的所有的组合，怎么求所有的组合？ 我的理解：对任何元素a 属于A集合， 求 子问题1 ：包含这个元素时的排列
算法套路-深度优先搜索中的排列组合
1
12-16 739
1 dfs套路 对于每一种情况x： dfs(x) def dfs(x): if 情况x不满足当前条件: return if x是最后一个元素了: 搜到了，做操作 return 标记x情况搜过了 for y in 由x衍生出的其他条件: dfs(y) 标记x情况没搜过 2 排列 2.1 给定数组，无重复数，不重复用的排列 可以把数组调换顺序 46. 全排列 - 力扣（LeetCode...
深度优先搜索_全排列问题
wwww8260919的博客
08-13 594
1 字符串的全排列 给定一组字符串，找出所有的排列组合数（有可能存在重复字符）。 思路:深度优先搜索，依然是套用搜索算法的模板，但是这里面涉及到重复字符，我们需要排除掉重复的字符串。这就涉及到剪枝问题。 上一张图：（借的大佬的） 对于如何深度搜索，当我们访问到某个节点时，我们以此节点开始，进行向后查找，我们固定住这个字符，然后重新进入。 此时为了避免重复，我们可以用set结构来去重。 依然是按照dfs的模板 class solution{ // 定义成全局变量，方便dfs的递归 char[] c;
【每日算法】Day 10-1：深度优先搜索（DFS）算法精讲——排列组合与路径问题的终极解法（C++实现）
weixin_52609538的博客
03-27 904
解锁回溯与遍历的核心能力！今日深入解析深度优先搜索（DFS）的实现原理与优化技巧，结合排列组合、路径搜索等高频场景，彻底掌握递归与剪枝的底层逻辑。
46：全排列：深度优先搜索
weixin_50450419的博客
08-09 514
它的基本思想是从起始节点开始，沿着一条路径不断深入地遍历，直到达到某个叶节点或无法继续深入为止，然后回溯到上一级节点，再继续探索其他路径。这种深入优先的搜索方式使得算法能够尽可能深入地探索一个分支，直到无法再深入为止，然后回溯到上一级节点，继续搜索其他分支。然而，由于深度优先搜索会深入探索一个分支，可能会导致遍历的路径较长，因此在某些情况下可能会造成效率较低，或者需要使用剪枝等方法进行优化。需要注意的是，深度优先搜索不一定能找到最优解，因为它可能会在一个分支中不断深入，而忽略了其他可能的解。
深度优先遍历的应用之排列组合问题
qq_51502732的博客
01-19 941
本文主要介绍深度优先遍历及如何用深度优先遍历的思维去解题。 主要例题有：全排列问题，洛谷P1036 [NOIP2002 普及组] 选数。 一，深度优先遍历 深度优先遍历分递归和非递归两种写法，这里介绍递归写法以及深度优先遍历的搜索框架。用深度优先遍历去解题的时候，我们的思路是： 1.find，在当前层横向遍历，找到符合条件的节点； 2.forward，如果找到了符合条件的节点，并且当前位置不是最后一层，那么就把该节点加入需要处理的数组或者其他存储结构中； 3.done,如果找到了符合条件的节点并
VB写的排列组合的小程序
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VB写的排列组合小程序，有用的可以看看啊
vb写的排列组合相关小程序
06-02
vb写的排列组合相关小程序,实现从n个数中列举出那几个相加能够得到指定结果的所有情况，用递归实现的，效率差强人意，赚点分先。。。
组合算法——深度优先搜索
小一的专栏
02-07 2943
前言 LeetCode上有不少字符串组合的题目，之前写过用二进制的方法解决该类问题，原文链接：字符串组合算法 这里，介绍一种使用dfs解决字符串组合的问题的方法 思路 典型的dfs思想，增加一个int pos记录子集的起点在哪里，当循环结束返回上一层需要删除刚添加的元素 以集合[1, 2, 3]为例： pos = -1, [] pos
深度优先搜索笔记1-数字组合问题
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09-04 418
《啊哈，算法》中将的深度优先搜索挺好，做个笔记。 问题： 使用数字1-9组成xxx-xxx=xxx等式，每个数字只能使用一次。 分析： 使用枚举法可以实现，但是需要时间复杂度很高，谁用深度优先搜索比较合适。深度优先搜索的关键在于：解决当下该怎么做，至于下一步该怎么做与当下该怎么做是一样的。将数字1-9比作手里的牌，要发到1-9号箱子里面。需要实现的深度优先搜索的函数dfs(step)确定走...
基于深度优先的全排序算法（递归）
qhlpptdyfn的博客
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对于全排序的每一个位置，都可以放任一允许放置的元素（未被使用过）#include&lt;iostream&gt; #include&lt;cmath&gt; #include&lt;vector&gt; #include&lt;queue&gt; #include&lt;map&gt; #include&lt;stack&gt; #include&lt;fstream&gt; #include&a
【深度优先搜索DFS】Lintcode 135. 数字组合
享受当下
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Lintcode 135. 数字组合 题目描述：给定一组数candidates和一个目标target。你需要从candidates中找出所有和为target的唯一的组合，将其作为结果返回。 这里candidates中的每个数可以选择多次。 代码采用递归的方法实现： class Solution { public: /** * @param candidates: A list of integers * @param target: An integer * @re
DFS 深度优先搜索
TheAnnoyingDog的博客
03-05 507
DFS 深度优先搜索 基本概述 DFS (Depth First Search) 深度优先遍历 俗称暴搜 数据结构 stack 空间 O(h)O(h)O(h) 不具有最短性 DFS本质上就是递归，要想学会DFS就要理解好递归。 递归就是"自己"调用"自己"的过程，但是一定要设置递归的终止条件，调用函数的过程就是将函数进行压栈执行，如果不设置终止条件，函数就会不断的调用自己，也就是一直压栈下去，最终爆栈。 重要的点有三个: 递归终止条件如何设置 返回值应该是什么，该传递给上一层什么信息 这一层的递
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 假设给定数组 A[ ] ， A中元素不重复，要求出所有元素的组合：A[a, b, c]→ a→ b→ c→ a b→ a c→ b c→ a b c 求给定数组，n个元素进行组合的枚举结果。 n=1时，组合个数为1，如：a； n=2时，组合个数为2，如：ab； n=3时，组合个数为3，如：abc；Function Comb(ByVal arr As List(Of Stri
c++深度优先搜索排列组合
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<think>好的，我现在要解决用户的问题：如何用C++实现深度优先搜索进行排列组合。首先，我需要回忆一下深度优先搜索（DFS）的基本原理以及它在排列组合中的应用。 用户提到了排列组合，所以应该是指生成全排列或者组合数的情况。比如全排列问题，例如给定一组不重复的元素，生成所有可能的排列。DFS通常通过递归来实现，每次选择一个元素，标记为已使用，然后递归处理剩下的元素，回溯时恢复状态。 接下来，我需要考虑如何用C++具体实现这个算法。可能需要使用一个数组来存储当前的路径（即已选择的元素），另一个数组或布尔数组来记录哪些元素已经被使用过。递归函数需要处理当前的选择步骤，并在达到终止条件时将结果保存下来。 然后，我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到DFS是构建解答树并寻找目标节点的过程，涉及控制结构和产生系统。全排列问题可以通过建立搜索树来实现，每个节点代表一个选择步骤。引用[2]虽然讲的是拓扑排序，但关于DFS的应用可能也有帮助，不过这里主要关注排列组合。 接下来，我需要确保代码的正确性。例如，在生成全排列时，需要处理重复元素的情况，但用户的问题可能假设元素是唯一的。所以代码中需要一个used数组来跟踪已使用的元素，避免重复选择。 然后，考虑示例代码的结构。应该包括一个DFS函数，接收当前状态作为参数，处理递归和回溯。主函数负责初始化变量，调用DFS，并输出结果。 此外，还需要处理边界条件，比如当路径长度等于原数组大小时，将当前路径加入结果集。在每次递归调用中，遍历所有可能的元素，选择未使用的元素加入路径，并标记为已使用，递归后恢复状态，以便进行下一次选择。 最后，生成相关问题，可能涉及DFS的优化、处理重复元素的方法，或者与其他算法（如广度优先搜索）的对比。需要确保问题与主题相关，并且对用户有帮助。</think>### C++深度优先搜索实现排列组合 #### 算法实现步骤 1. **问题建模**：将排列问题转化为树状结构，每个节点表示选择元素的过程，树深度对应排列位置数 2. **状态记录**：使用`vector<bool> used`记录元素使用状态，`vector<int> path`存储当前路径 3. **终止条件**：当路径长度等于元素总数时记录结果 4. **递归过程**：遍历所有未使用元素进行选择与回溯 #### 全排列实现示例 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<int>> result; void dfs(vector<int>& nums, vector<bool>& used, vector<int>& path) { if (path.size() == nums.size()) { result.push_back(path); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (!used[i]) { used[i] = true; // 标记已使用 path.push_back(nums[i]); // 选择当前元素 dfs(nums, used, path); // 递归深入 path.pop_back(); // 撤销选择（回溯） used[i] = false; // 恢复状态 } } } vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<bool> used(nums.size(), false); vector<int> path; dfs(nums, used, path); return result; } int main() { vector<int> nums = {1, 2, 3}; auto res = permute(nums); for (auto& vec : res) { for (int num : vec) { cout << num << " "; } cout << endl; } return 0; } ``` #### 组合实现要点 组合问题需增加两个参数： 1. **起始位置**：避免重复组合 2. **组合长度**：控制组合元素数量 $$C(n,k) = \frac{n!}{k!(n-k)!}$$ ```cpp void dfs_combine(int start, int k, int n, vector<int>& path) { if (path.size() == k) { result.push_back(path); return; } for (int i = start; i <= n; ++i) { path.push_back(i); dfs_combine(i+1, k, n, path); // 确保元素递增避免重复 path.pop_back(); } } ```
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