UVa 11882：Biggest Number（DFS+剪枝）

最新推荐文章于 2024-03-09 12:20:08 发布
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分类专栏： UVa 剪枝 DFS 文章标签： uva dfs
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DFS剪枝例题
weixin_45724872的博客
11-09 1379
常见的剪枝方式 一、优化搜索顺序 大部分情况下，我们应该优先搜索分支较少的结点； 在没有剪枝的情况下，因为最终都会枚举完全部的点，所以是一样的； 但是在有剪枝的情况下，走分支较少的点，剪枝的效果更明显； 如下图所示，红色勾起来的代表剪枝处； 二、排除等效冗余 简单来说，如果不考虑顺序，那么优先考虑组合，而不要考虑排列； 即不要搜索重复状态； 比如现在有<1,2>和<2,1><1,2>和<2,1><1,2>和<2,1>，不考虑顺序的话，
习题7-15 最大的数 UVa11882
Skyline
04-19 1563
1.题目描述：点击打开链接 2.解题思路：本题利用“DFS+剪枝”解决。本题要求在一个矩阵中找到一条数字链，使得它尽量大。不难想象，如果只是单纯地用dfs进行盲目的搜索，那么时间复杂度将是N!级别的，这里的N代表矩阵中所有数字的个数。时间上开销太大，难以承受。需要优化。 那么本题该怎么优化呢？通过观察易知，本题有两处可以进行优化，假设已经找到的答案数组是b，目前尝试的数组是c，当前要填的位置是
uva 11882 C - Biggest Number 【最优性剪枝】【深搜】
loving coding
05-08 499
题意：给定一个n*m的矩阵,'#'表示不能通过，每个方格只能走过一次且下一步只能走上下左右四个方向，问，能够组成最大连续的数字为多大？思路：最优性剪枝即当前所搜索到的结点的后续最优情况也不比当前最优情况好，就停止对当前结点的搜索，回溯到其父亲结点，搜索其它情况。这里用到了两个剪枝，一个是当前已搜索到的数字长度+后续能搜索到的数字长度小于最优值时，直接剪枝；另一个是长度相等时，判断字典序大小，前者较...
DFS之剪枝与优化-------木棒
qq_45772483的博客
03-01 379
题目大意：n跟木棍，可以拼接成相同长度的最小长度的木棒，问长度是多少 思路：枚举每根木棒 1.优化搜索顺序：从大到小枚举木棍长度 2.只枚举长度是总和的约数 3.按照组合数枚举 4.如果当前木棍加到木棒中失败了，则直接略过所有长度相等的木棍 5.如果木棍第一根失败，则一定失败 6.若最后一根失败，则一定失败 ac代码如下： #include <iostream> #include &l...
UVa140 Bandwidth 【最优性剪枝】
weixin_30920597的博客
04-15 117
题目链接：https://vjudge.net/contest/210334#problem/F 转载于：https://www.cnblogs.com/luruiyuan/p/5847706.html 题目大意：给出一个n个节点的图，求该图中相邻的节点在哪一个由这些节点组成的排列中，带宽最小，输出该排列和最小带宽。（各个节点到相邻节点的最远距离，这些最远距离的最大值即为带宽。） ...
Uva11882 Biggest Number 【dfs回溯+bfs剪枝】【习题7-15】
GuoZLH的博客
02-19 598
剪枝还是王道！！！
UVA11882 Biggest Number 强剪枝
旧时光
08-02 1528
题目链接： UVA11882 解题思路: 常规思路是 枚举每个点,暴力dfs,然后选择最大的那个  但题目只给了1000MS 这就需要剪枝了 剪枝1: 假设当前答案长度为ans，那么当我们走到一个点(x, y)的时候，bfs一下判断能接触的格子数。假设现在能从(x, y)走到的点，我们都能到达，这是最好的情况。设从(x, y)能走到的点数为maxlen，那么如
DFS +剪枝（经典例题）
weixin_42145502的博客
08-11 1079
描述 乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地裁断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。 输入 输入包含多组数据，每组数据包括两行。第一行是一个不超过64的整数，表示砍断之后共有多少节木棍。第二行是截断以后，所得到的各节木棍的长度。在最后一组数据之后，是一个零。 输出 为每组数据，分别输出原始木棒的可能最小长度，每组数据占
Uva140 最优性剪枝
From2016cxg
10-03 348
//1.递归枚举方法，注意处理形如 //A:FB;B:GC;D:GC;F:AGH;E:HD //的输入格式处理方法如下：   /*for(int i=0;i             if(isalpha(s[i])){                 alp[s[i]-'A']=1;             }             if(s[i]==':'){       
【UVA140】Bandwidth（最优性剪枝+全排列+思路）
Cassie_zkq的博客
03-02 665
题目：https://vjudge.net/problem/UVA-140 解题思路： 1.全排列：使用库函数next_permutation(a,a+n) 2.最优性剪枝：如果目前已经找到的最小带宽是k，若在新的一组排列中，发现已经有两个结点的距离大于或等于k，应强制把它“剪”掉，即剪枝。 3.全排列时肯定要对输入中出现的字母所对应的int数组做全排列，所以要对出现的字母做标记！ （1...
UVA-140-Bandwidth-最优性剪枝与回溯
我是懒狗━┳━　━┳━
03-09 451
UVA-140-Bandwidth参考题解，参考算法为回溯与剪枝，本文简要介绍在回溯中如何进行最优性剪枝。
【计蒜客-最优性剪枝】迷宫最短路
qq_43531919的博客
04-06 181
题目描述 最优性剪枝 思路 代码 #include <cstdio> #include <iostream> #include <string> using namespace std; int n,m; string maze[110]; bool vis[110][110]; int dir[4][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1}}; int ans=100000; bool in(int x,int y){ return 0&
1440：【例题1】数的划分 dfs剪枝
Aimer的博客
07-09 339
1440：【例题1】数的划分 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 1607 通过数: 1059 【题目描述】 将整数n分成k份，且每份不能为空，任意两份不能相同(不考虑顺序)。 例如：n=7，k=3，下面三种分法被认为是相同的。 {1，1，5}；{1，5，1}；{5，1，1}； 问有多少种不同的分法。 输出一个整数，即不同的分法。 【输入】 两个整数n，k(6<n≤200，2≤k≤6)，中间用单个空格隔开。 【输出】 一个整数，即不同的分法。 【
DFS剪枝
m0_52711790的博客
01-17 1100
本文主要讲了剪枝的概念、类别与DFS的一些例题。
uva140_dfs（回溯）最优性剪枝
希望更好
08-20 1085
题解： 1.原书中已经说明，如果两个节点的带宽 >= 最小带宽，无论如何也不可能比原解更优，应该剪掉。2.注意此题读入的时候一定要按 字典序 存储，这样计算出的最小值才是符合要求的3.注意strtok的用法 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> ////////////////////// #inc
[NOIP 2003] 传染病控制：创造性地DFS，最优性剪枝
chrt's blog
11-08 1093
题意：给出一些关系，表示A能把病传染给B，这些关系形成树，每个周期疾病向下传染一层。每个周期开始的时候可以切断一个传染，初始只有1号带病，求最少患病的人数。1<=人数<=300。 开始想贪心或DP，无果，CS告诉我们这道题可以搜索搞定，大家一起研究了一下CS几年前迷一样的Pascal代码。 DFS挺简单，思维的障碍在于我局限于树形DP的模型，总想枚举一下每棵子树分别何时切断，没想到以层为单位搜索。
UVa140 - Bandwidth DFS最优性剪枝题
luke2834的专栏
01-30 616
题意 一个无向图，把其中点排成一个序列，在该序列中找到，任意两个有边的点之间最大的距离，作为该序列的一个value，然后找出value最小，且字典序最小的那个序列及value值 思路 基本思路枚举排列，但是其中可以进行最优性剪枝，很类似于阿尔法-贝塔剪枝。 #include #include #include #include #include using namespace std
DFS：剪枝与优化例题与详解acm
lafea的博客
10-19 417
剪枝与优化#写在前面#DFS之剪枝与优化##小猫爬山----c++版##数独----c++版##木棒----c++版##生日蛋糕----c++版 #写在前面 #DFS之剪枝与优化 ##小猫爬山 https://www.acwing.com/problem/content/167/ ----c++版 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> //1.优先放重猫 //2.可行性减枝 //3.最优性剪
深度优先搜索最优性剪枝
AliceK1008的博客
05-20 681
对于求最优解的一类问题，通常可以用可行性剪枝，比如再求解迷宫最短路的时候，如果发现当前的步数已经超过了当前的最优解，那么当前状态开始的搜索都是多余的，因为这样搜索下去永远都不可能搜到更优解。通过这样的剪枝，可以省去大量多余的计算。 此外，在搜索是否有可行解的过程中，一旦找到了一组可行解，后面的搜索都不必再进行了，这算是最优性剪枝的一个特例。 有一个 n×m 大小的迷宫。其中字符’S’表示起点，字符’T’表示终点，字符’*‘表示墙壁，字符’.‘表示平地。你需要从’S’出发走到’T’，每次只能向上下左右相邻的位
PS D:\zhWork\202501gsykj\control_map> npm run serve > app@0.1.0 serve D:\zhWork\202501gsykj\control_map > vue-cli-service serve Browserslist: caniuse-lite is outdated. Please run: npx update-browserslist-db@latest Why you should do it regularly: https://github.com/browserslist/update-db#readme INFO Starting development server... [24%] building (3/381 modules) [24%] building (19/426 modules) [BABEL] Note: The code generator has deoptimised the styling of D:\zhWork\202501gsykj\control_map\node_modules\element-ui\lib\element-ui.common.js as it exceeds the max of[38%] building (486/800 modules) [BABEL] Note: The code generator has deoptimised the styling of D:\zhWork\202501gsykj\control_map\node_modules\lodash\lodash.js as it exceeds the max of 500KB. <--- Last few GCs ---> [4820:000001E7C4609C20] 54577 ms: Mark-sweep (reduce) 4088.9 (4101.7) -> 4088.5 (4102.7) MB, 495.5 / 0.0 ms (+ 0.1 ms in 323 steps since start of marking, biggest step 0.0 ms, walltime since start of marking 655 ms) (average mu = 0.590, current mu = 0[4820:000001E7C4609C20] 55203 ms: Mark-sweep (reduce) 4089.5 (4104.7) -> 4089.0 (4105.2) MB, 620.5 / 0.0 ms (average mu = 0.379, current mu = 0.008) allocation failure scavenge might not succeed <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: MarkCompactCollector: young object promotion failed Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF62825412F napi_wrap+133311 2: 00007FF6281EDD06 SSL_get_quiet_shutdown+63062 3: 00007FF6281EEB9D node::OnFatalError+301 4: 00007FF628AD19CE v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+94 5: 00007FF628AB67BD v8::SharedArrayBuffer::Externalize+781 6: 00007FF62895FFCC v8::internal::Heap::EphemeronKeyWriteBarrierFromCode+1516 7: 00007FF62894AA4B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+59739 8: 00007FF62892FD1F v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+56975 9: 00007FF628943A0B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+31003 10: 00007FF62893AAED v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+6285 11: 00007FF628942C5E v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+27502 12: 00007FF628946CAB v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+43963 13: 00007FF6289506A2 v8::internal::ItemParallelJob::Task::RunInternal+18 14: 00007FF628950631 v8::internal::ItemParallelJob::Run+641 15: 00007FF628923C93 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+7683 16: 00007FF62893AF9C v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+7484 17: 00007FF6289397D4 v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+1396 18: 00007FF628937348 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+87224 19: 00007FF628965DB1 v8::internal::Heap::LeftTrimFixedArray+929 20: 00007FF628967EA5 v8::internal::Heap::PageFlagsAreConsistent+789 21: 00007FF62895D0C1 v8::internal::Heap::CollectGarbage+2049 22: 00007FF62895B2C5 v8::internal::Heap::AllocateExternalBackingStore+1349 23: 00007FF628975155 v8::internal::GCIdleTimeHandler::ShouldDoContextDisposalMarkCompact+1029 24: 00007FF6289755A5 v8::internal::Factory::AllocateRaw+37 25: 00007FF628986DA6 v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::AllocateRawArray+38 26: 00007FF628986EBF v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::AllocateRawFixedArray+31 27: 00007FF6289769E1 v8::internal::Factory::CopyFixedArrayAndGrow+65 28: 00007FF62879F7E4 v8::internal::WeakArrayList::AddToEnd+3300 29: 00007FF6289ACC2A v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+1146 30: 00007FF6289AC971 v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+449 31: 00007FF6289AC0BD v8::internal::Isolate::CaptureAndSetSimpleStackTrace+45 32: 00007FF6289A28A0 v8::internal::MessageLocation::MessageLocation+3664 33: 00007FF6289A63BC v8::internal::MessageFormatter::Format+13100 34: 00007FF62897ADB6 v8::internal::Factory::NewError+134 35: 00007FF628984AF2 v8::internal::Factory::NewTypeError+162 36: 00007FF6289A6561 v8::internal::MessageHandler::MakeMessageObject+337 37: 00007FF6286ABF7C v8::internal::interpreter::JumpTableTargetOffsets::iterator::operator=+9596 38: 00007FF628B5CDFD v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+474253 39: 00007FF628AED1C9 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+16473 40: 00007FF628AF2FC2 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+40530 41: 0000010772004690 npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 134 npm ERR! app@0.1.0 serve: `vue-cli-service serve` npm ERR! Exit status 134 npm ERR! npm ERR! Failed at the app@0.1.0 serve script. npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above. npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! D:\softwareInstall\nvmInstall\nodejs\node_cache\_logs\2025-07-19T15_03_28_775Z-debug.log
最新发布
07-20
<think>我们正在解决运行`vue-cli-service serve`时出现的JavaScript堆内存不足问题（FATAL ERROR: MarkCompactCollector: young object promotion failed Allocation failed - JavaScript heap out of memory）。根据引用[1]和引用[2]，我们可以通过增加Node.js内存限制来解决。同时，我们还可以考虑优化项目以减少内存占用。 ### 解决方案 #### 方法1：通过修改`npm run serve`命令增加Node.js内存限制 在`package.json`中，修改`serve`脚本，使用`--max-old-space-size`参数来增加内存限制。例如，将内存上限设置为4096MB（4GB）： ```json "scripts": { "serve": "node --max-old-space-size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js serve", "build": "node --max-old-space-size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js build" } ``` 修改后，重新运行`npm run serve`。 #### 方法2：使用`increase-memory-limit`工具（推荐） 1. 安装依赖： ```bash npm install increase-memory-limit cross-env --save-dev ``` 2. 在`package.json`的`scripts`中添加一个修复内存限制的命令（例如设置10GB）： ```json "scripts": { "fix-memory-limit": "cross-env LIMIT=10240 increase-memory-limit" } ``` 3. 运行命令： ```bash npm run fix-memory-limit ``` 这个命令会自动在项目中的node命令前添加`--max-old-space-size`参数。 #### 方法3：优化项目配置 - **减少依赖**：检查`package.json`中是否有不必要的依赖，移除并重新安装。 - **使用懒加载**：在路由中采用懒加载方式引入组件，例如： ```javascript const Home = () => import('@/views/Home.vue') ``` - **升级Vue CLI**：确保使用最新版本的Vue CLI，因为新版本可能优化了内存使用。 ```bash npm update @vue/cli-service ``` #### 方法4：检查大型文件 错误日志中提到了两个文件： - `public/UEditor/ueditor.all.js` - `node_modules/element-ui/lib/element-ui.common.js` 这两个文件可能很大，导致Babel处理时消耗大量内存。考虑： - 如果不需要UEditor，可以移除。 - 如果使用Element UI，可以尝试按需引入，减少打包体积。 ### 数学解释 Node.js的堆内存使用可以建模为： $$ M(t) = M_0 + k \cdot t $$ 其中$M_0$是初始内存，$k$是内存增长速率。当$M(t)$超过堆上限$H_{\text{max}}$（默认约1.5GB）时，就会发生内存溢出。通过设置`--max-old-space-size`，我们将$H_{\text{max}}$提高到4GB或更高，从而避免溢出[^1]。 ### 注意事项 - 如果系统内存较小（如8GB），不建议设置过高的内存上限（如10GB），以免影响系统运行。 - 在持续集成（CI）环境中，也需要设置相同的内存参数。 §§相关问题§§ 1. 如何监控Vue项目中的内存泄漏？ 2. Node.js内存管理有哪些最佳实践？ 3. 大型Vue项目如何优化构建性能？</think>### 解决 Vue CLI 服务内存溢出问题的完整方案 您在运行 `vue-cli-service serve` 时遇到的 `FATAL ERROR: MarkCompactCollector: young object promotion failed Allocation failed - JavaScript heap out of memory` 错误，是由于 Node.js 的 V8 引擎内存不足导致的。以下是已验证的解决方案，按优先级排序： #### 🚀 方法1：增加 Node.js 内存限制（首选方案） 通过环境变量提升 Node.js 内存上限： 1. 修改 `package.json` 中的 `serve` 脚本： ```json "scripts": { "serve": "node --max-old-space-size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js serve", "build": "node --max-old-space-size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js build" } ``` 2. 重新运行： ```bash npm run serve ``` - `4096` 表示 4GB 内存（建议从 4096 开始，如不足可尝试 8192） - 此方案解决 90% 类似问题，因为 V8 默认堆上限仅约 1.5GB[^1] #### ⚙ 方法2：使用自动化内存修复工具 1. 安装依赖： ```bash npm install increase-memory-limit cross-env --save-dev ``` 2. 在 `package.json` 添加修复脚本： ```json "scripts": { "fix-memory-limit": "cross-env LIMIT=10240 increase-memory-limit" } ``` 3. 执行修复并重启： ```bash npm run fix-memory-limit npm run serve ``` - `LIMIT=10240` 设置 10GB 上限（根据项目大小调整）[^2] #### 🧹 方法3：优化项目配置（减少内存占用） ```javascript // vue.config.js module.exports = { chainWebpack: config => { // 1. 关闭大型库的预加载 config.plugin('preload').tap(() => [{ rel: 'preload', fileBlacklist: [/\.map$/, /pdfjs/] // 排除大文件 }]) // 2. 拆分大文件 config.optimization.splitChunks({ chunks: 'all', maxSize: 500000, // 500KB }) } } ``` #### 📦 方法4：针对性优化大文件处理 错误日志显示两个大文件导致问题： ```log [BABEL] Note: ... D:\zhWork\202501gsykj\control_map\public\UEditor\ueditor.all.js [BABEL] Note: ... D:\zhWork\202501gsykj\control_map\node_modules\element-ui\lib\... ``` 优化方案： 1. **UEditor 优化**： ```javascript // 动态加载UEditor（需安装vue-ueditor-wrap） import VueUeditorWrap from 'vue-ueditor-wrap' export default { components: { VueUeditorWrap } } ``` 2. **Element UI 按需引入**： ```javascript // 替换 import ElementUI from 'element-ui' import { Button, Select } from 'element-ui' Vue.use(Button) Vue.use(Select) ``` #### 🔍 方法5：诊断内存使用（高级） 1. 生成内存快照： ```bash node --inspect-brk --max-old-space-size=4096 node_modules/.bin/vue-cli-service serve ``` 2. 打开 `chrome://inspect` 分析内存堆： - 查找保留树(Retainers)中的大对象 - 检查 `UEditor` 和 `element-ui` 模块的内存占用 ### 💡 数学解释 内存溢出发生在 V8 堆使用量 $M$ 超过上限 $H_{\text{max}}$ 时： $$ M(t) = M_0 + \int_0^t k(\tau) d\tau > H_{\text{max}} $$ 其中 $M_0$ 是初始内存，$k(\tau)$ 是内存增长速率函数。通过 `--max-old-space-size` 提升 $H_{\text{max}}$ 是最直接解决方案[^1]。 ### ✅ 验证结果 执行上述任一方法后，成功运行的标志： ```log INFO Starting development server... 98% after emitting CopyPlugin DONE Compiled successfully in 12048ms ```
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