历届试题 网络寻路 dfs

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这是一个关于网络寻路的问题,数据包必须经过两个不同的中间节点才能安全到达目的地。给定网络的节点数和边数,任务是找出所有合法的转发路径。题目中给出了网络的条件,如不允许重复节点和自环。输入描述包含网络的节点和边信息,需要计算满足条件的路径数量。

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问题描述

X 国的一个网络使用若干条线路连接若干个节点。节点间的通信是双向的。某重要数据包,为了安全起见,必须恰好被转发两次到达目的地。该包可能在任意一个节点产生,我们需要知道该网络中一共有多少种不同的转发路径。

源地址和目标地址可以相同,但中间节点必须不同。

如下图所示的网络。

<think>好的,我现在需要为用户生成关于DFS和BFS算法的PPT内容,适用于蓝桥杯C组的参赛者。首先,我得回顾一下用户的需求和之前的引用内容。用户之前提到了需要PPT材料,用于比赛准备,所以内容需要简明扼要,适合培训使用。同时,用户属于C组,可能基础较为薄弱,因此需要从基础讲起,逐步深入,并配合实例和代码示例。 首先,我需要确定PPT的结构。通常,算法讲解的PPT可以分为以下几个部分:算法概述、核心思想、实现步骤、复杂度分析、应用场景、例题讲解和代码实现。这样结构清晰,便于学习者逐步掌握。 接下来是DFS部分。深度优先搜索是一种利用递归或栈结构实现的算法,主要用于遍历或搜索树或图。核心思想是尽可能深地访问节点,直到到达末端再回溯。在PPT中,需要强调递归的实现方式,以及栈的作用。可能需要用图示来展示遍历过程,比如树的先序遍历。同时,要提醒常见的应用场景,如路径查找、连通性问题等,并给出蓝桥杯常见的例题,比如迷宫问题。代码部分可以用Python或C++,但用户提到C组,可能更倾向于C++,但示例中的代码是Python,所以需要确认。不过蓝桥杯允许使用多种语言,所以提供Python示例可能更通用。 然后是BFS部分。广度优先搜索使用队列来实现,按层次遍历节点,适合寻找最短路径。需要对比DFS,说明两者的区别和适用场景。同样需要图示,比如层级遍历的示意图,以及队列的操作过程。应用场景如最短路径问题、社交网络中的层级关系等。例题方面,可以选迷宫的最短路径,或者二维矩阵中的层序遍历问题。代码示例同样需要展示队列的使用,注意避免递归,而是用循环结构。 接下来,复杂度分析部分需要比较两者的时间和空间复杂度。DFS的空间复杂度主要取决于递归深度,而BFS则取决于队列的大小,通常在最坏情况下BFS的空间复杂度更高。这对于算法选择很重要,需要强调根据问题特点选择合适的方法。 应用场景对比部分,可以列出两者的典型问题,比如DFS适合寻找所有解、连通性检测,BFS适合最短路径、最小步骤等。通过对比帮助学习者理解何时使用哪种算法。 例题讲解部分,应该选择蓝桥杯历届题目中的典型问题,比如迷宫寻路DFS和BFS分别解决)、岛屿数量问题(DFS/BFS的应用),以及可能的拓扑排序问题(BFS的入度表法)。每个例题需要简要描述问题,并给出解题思路,可能附上代码片段或伪代码。 在制作PPT时,需要注意每页的信息量不宜过多,重点突出关键词和图示。代码部分应简洁,避免大段代码,可以用伪代码或关键代码片段,并配合注释说明。图示方面,可能需要绘制树或图的遍历过程,可以用不同颜色标记已访问和待访问节点,步骤分明。 最后,检查是否符合用户的要求:结构清晰,适合C组参赛者,涵盖基本概念、实现、应用和例题。确保引用之前的资料,比如在算法分类部分提到DFS和BFS属于搜索算法,引用[^1]中的内容。同时,注意使用正确的中文表达,避免术语错误,LaTeX公式正确,如时间复杂度用$O(n)$等格式。</think>以下是为蓝桥杯C组参赛者设计的DFS/BFS算法讲解PPT框架及核心内容,包含基础理论、实现对比和实战例题。 --- ### **深度优先搜索(DFS) & 广度优先搜索(BFS)** **——蓝桥杯算法核心技能训练** --- #### **一、算法概述** 1. **搜索算法分类** - **DFS**:深度优先,递归/栈实现,优先探索“最深处” - **BFS**:广度优先,队列实现,按层次逐步扩散[^1] - 应用场景:路径查找、连通性检测、拓扑排序等 --- #### **二、DFS核心原理** 1. **算法思想** - 走到底再回溯,像走迷宫时“左手扶墙法” - 递归三要素:终止条件、当前层逻辑、向下一层传递 2. **代码框架(Python)** ```python def dfs(node): if 终止条件: return 处理当前节点 for child in node的相邻节点: if child未访问过: dfs(child) ``` 3. **复杂度分析** - 时间:$O(b^h)$(b为分支因子,h为最大深度) - 空间:$O(h)$(递归栈深度) --- #### **三、BFS核心原理** 1. **算法思想** - 层级扩散,类似水波涟漪 - 必须标记已访问节点防止重复 2. **代码框架(Python)** ```python from collections import deque def bfs(start): queue = deque([start]) visited = set([start]) while queue: node = queue.popleft() 处理当前节点 for child in node的相邻节点: if child未访问过: queue.append(child) visited.add(child) ``` 3. **复杂度分析** - 时间:$O(b^d)$(b为分支因子,d为目标深度) - 空间:$O(b^d)$(队列存储) --- #### **四、对比与选型** | 维度 | DFS | BFS | |------------|----------------------|----------------------| | **数据结构** | 栈 | 队列 | | **适用场景** | 所有解、连通块检测 | 最短路径、最少步骤 | | **空间消耗** | 与深度成正比 | 与宽度成正比 | | **典型例题** | 全排列、岛屿数量 | 迷宫最短路径、单词接龙 | --- #### **五、蓝桥杯真题实战** 1. **DFS例题:迷宫路径总数** - 问题:$n\times n$网格迷宫,求从左上到右下的路径数(可走四个方向) - 关键代码: ```python def dfs(x, y): if x == n-1 and y == n-1: return 1 if x >= n or y >= n: return 0 return dfs(x+1, y) + dfs(x, y+1) ``` 2. **BFS例题:二进制矩阵中的最短路径** - 问题:0/1矩阵中找从(0,0)到(n-1,n-1)的最短8方向路径 - 关键代码: ```python directions = [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1),(-1,-1),(1,1),(-1,1),(1,-1)] queue = deque([(0,0,1)]) # (x,y,step) ``` --- #### **六、PPT设计建议** 1. **视觉化元素** - 插入树形结构DFS/BFS遍历动画(可用箭头标注访问顺序) - 迷宫例题配网格示意图,标红访问路径 2. **章节页设计** - 使用对比色区分DFS/BFS核心代码框 - 复杂度公式用红色加粗显示 3. **备注区提示** - 强调DFS剪枝优化的重要性(如记忆化搜索) - 提醒BFS中队列判重的多种实现方式(哈希表/二维数组) ---
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