hdu 2181 哈密顿绕行世界问题 - 搜索

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)解决特定路径寻找问题的C++程序实例。该程序通过递归的方式实现了从起点到终点的路径查找,并考虑到了路径的多种可能性。文章中的代码展示了如何初始化问题状态、如何递归地探索可能的路径,以及如何输出找到的路径。

我是我写的第一题递归,这题用深搜就可以了。注意输出的空格数。

#include <iostream>
#include<cstring>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int visit[25];
int start;
int way;
int route[25];
int a[25][3];
int n;
void dfs(int ci,int step)
{
    route[step]=ci;
    if(step==19&&(a[ci][0]==start||a[ci][1]==start||a[ci][2]==start))
    {
        printf("%d:  ",++way);
        for(int j=0; j<20; j++)
            printf("%d ",route[j]);
        printf("%d\n",start);
        return;
    }
    for(int k=0; k<3; k++)
    {
        if(visit[a[ci][k]]==0)
        {
            visit[a[ci][k]]=1;
            dfs(a[ci][k],step+1);
            visit[a[ci][k]]=0;
        }
    }
}
int main()
{
    way=0;
    for(int i=1; i<=20; i++)
    {
        scanf("%d %d %d",&a[i][0],&a[i][1],&a[i][2]);
        sort(a[i],a[i]+3);
    }
    while(scanf("%d",&start))
    {
        if(start==0)break;
        memset(visit,0,sizeof(visit));
        route[0]=start;
        visit[start]=1;
        for(int i=0; i<3; i++)
        {
            n=1;
            if(visit[a[start][i]]==0)
            {
                int step=1;
                visit[a[start][i]]=1;
                dfs(a[start][i],step);
                visit[a[start][i]]=0;
            }
        }
    }
    return 0;
}

### HDU 1443 约瑟夫问题解析 #### 题目描述 题目涉及的是经典的约瑟夫环问题一个变种。给定一个整数 \( k \),表示有 \( k \) 个好人和 \( k \) 个坏人,总共 \( 2k \) 个人围成一圈。编号从 1 到 \( 2k \),其中前 \( k \) 个为好人,后 \( k \) 个为坏人。目标是在不杀死任何好人的前提下,找到可以先消灭所有坏人的最小步数 \( n \)[^5]。 #### 解题思路 为了确保在杀掉第一个好人之前能将所有的坏人都清除,可以通过模拟约瑟夫环的过程来寻找符合条件的最小步数 \( n \)。一种有效的方法是利用动态规划的思想逐步缩小范围直到找到最优解。对于较大的 \( k \),由于数值较大可能导致计算复杂度增加,因此需要考虑算法效率并进行适当优化[^1]。 #### Python 实现代码 下面提供了一个基于Python编写的解决方案: ```python def josephus(k): m = 2 * k def find_min_n(m, start=1): for n in range(1, m + 1): pos = (start + n - 2) % m + 1 if all((pos - i) % m > k or (pos - i) % m == 0 for i in range(n)): return n raise ValueError("No solution found") min_n = None for good_start in range(1, k + 1): try: current_min = find_min_n(m=m, start=good_start) if not min_n or current_min < min_n: min_n = current_min except ValueError as e: continue return min_n if __name__ == "__main__": test_cases = [int(input()) for _ in range(int(input()))] results = [] for case in test_cases: result = josephus(case) print(result) ``` 此段代码实现了上述提到的逻辑,并且能够处理多个测试案例。需要注意的是,在实际应用中可能还需要进一步调整参数以及边界条件以适应不同情况下的需求[^5]。
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