2018-6-21_《DP和DFS名词解释》

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原文链接：http://www.cnblogs.com/beesky520/p/9207139.html
本文介绍了两种重要的算法：动态规划（DP）和深度优先搜索（DFS）。动态规划是一种通过把原问题分解为互相重叠的子问题来求解复杂问题的方法。深度优先搜索则是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DP ( Dynamic plan)  ，即动态规划

DFS(Depth-First-Search )， 深度优先搜索

转载于:https://www.cnblogs.com/beesky520/p/9207139.html

移动开发之iOS 算法基础6-7节
Jul7day的博客
04-20 315
6. 深度优先和广度优先 之前介绍了最简单的搜索法：二分搜索。虽然它的算法复杂度非常低只有 O(logn)，但使用起来也有局限：只有在输入是排序的情况下才能使用。这次讲解两个更复杂的搜索算法: 深度优先搜索（Depth-First-Search，以下简称DFS） 广度优先搜索（Breadth-First-Search，以下简称BFS） 基本概念 DFS 和 BFS 的具体定义这里不做赘述。笔者谈谈自己对此的形象理解：假如你在家中发现钥匙不见了，为了找到钥匙，你有两种选择： 从当前角落开始，顺着一个方向
leetcode -[动态规划、最大连续子数组] - 买卖股票的最佳时机（121）
Olivaf的博客
03-13 371
1、问题描述 给定一个数组，数组中的第i个元素表示一支给定股票第i天的价格。 如果你最多只许完成一笔交易，即只能买入一次和卖出一次， 设计一个算法来计算你能获得的最大收益。 注意，你不能在买入股票前卖出股票。 示例1： 输入：[7,1,2,5,3,6] 输出：5 解释：在第2天的时候买入（股票价格为1），第6天的时候卖出（股票价格为6），可以获得最大收益6-1 = 5. 示例2： 输入：[7...
递归、回溯、DFS、动态规划(DP)的关系
Rhao的博客
02-24 1810
递归是一种算法结构，回溯是一种算法思想。 一个递归就是在函数中调用函数本身来解决问题。 回溯法是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，故称回溯法。回溯就是通过不同的尝试来生成问题的解，有点类似于穷举，但是和穷举不同的是回溯会“剪枝”，意思就是对已经知道错误的结果没必要再枚举接下来的答案了，比如一个有序数...
从dfs到dp认识
幽灵悠悠
04-02 713
这几天做了很多dp的问题，对于dp问题的有些认识想写下来。 dp问题实际上其实是组合问题，组合问题是指选取无顺序性的一组组合问题，与之相反的是排列问题，对于组合问题有很多解法，比如：贪 心，dp，分治，我们的目标就是选出最优的一些数，暂且称之为决策，即，选或不选。 我们如果要枚举组合问题每一个方案，然后再对比方案，然后寻求最大值，时间复杂度将会达到2n，就算进行非常高效的剪枝，这也将是一个非常高的...
关于DFS（深度优先搜索）与DP（动态规划）的思考
Mxeron的博客
02-27 3388
DFS与DP的关系 很多情况下，dfs和dp两种解题方法的思路都是很相似的，这两种算法在一定程度上是可以互相转化的。 想到dfs也就常常会想到dp，当然在一些特定的适用场合下除外。 dp主要运用了预处理的思想，而dfs则是类似于白手起家，一步步探索。一般来讲，能够预处理要好些，好比战争前做好准备。 dfs和dp都是十分重要的基础算法，在各个竞赛中都有涉及，务必精通。 ...
关于dfs和dp的思考
qomoman的专栏
09-16 3558
什么是算法中的dfs？深度优先搜索，再加上剑指
MapReduce
sincere_love的博客
06-14 521
今天来一起学习一下MapReduce ：hadoop的并行分布式计算模型 【什么是Map/Reduce】 看看下面的各种解释： （1）MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要实现分布式需要包括两部分，一部分是分布式文件系统hdfs，一部分是分布式计算框架mapreduce，缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。 （2）M...
leetcode530-leetcode:leetcode中问题的解答
06-30
名词解释 dp ：动态规划 bfs ：广度优先搜索 dfs : dfs 注意：这里的空间复杂度不包括返回值 ID 标签 解决方案 时间复杂度 空间复杂度 大批 上） 链表 细绳 分而治之 dp 细绳 数学 细绳 数学 回溯 回溯 细绳 上） ...
牛客笔试小题，二分回顾,牛客.宵暗的妖怪 牛客.ruby和薯条(新思路）排序+滑动窗口+前缀和思想解法二:排序+二分（找左右端点)牛客.kotori和素因子(dfs,蛮考验代码能力的)
weixin_72953218的博客
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1.状态表示:初始化我们会用到前3个值只有两个数字也选择不了。牛客.宵暗的妖怪 牛客.ruby和薯条(新思路） 排序+滑动窗口+前缀和思想 解法二:排序+二分（找左右端点) 牛客.kotori和素因子(dfs,蛮考验代码能力的) DFS，递归型枚举​编辑 牛客.大科学家dd
【机器学习】文本数据的向量化(TF-IDF)---样本集实例讲解+python实现
蔚蓝的天空Tom
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1.文本数据的向量化1.1名词解释CF：文档集的频率，是指词在文档集中出现的次数DF：文档频率，是指出现词的文档数IDF：逆文档频率，idf = log(N/(1+df))，N为所有文档的数目，为了兼容df=0情况，将分母弄成1+df。TF：词在文档中的频率TF-IDF：TF-IDF= TF*IDF1.2文本数据样本集为了讲解文本数据的向量化，假设我们有4个文本，所有文本一共有6个不同的词，如下所...
大数据系列教程008-DFS介绍
Java潘老师
05-22 742
1.DFS介绍 由于一台机器的存储容量有限，一旦数据量达到足够的级别，就需要将数据存放在多台机器上，这就是分布式文件系统，又称之为 DFS（Distributed File System），DFS 是 HDFS 的基础。 2.什么是DFS 分布式文件系统 DFS 是基于 Master/Slave 模式，通常一个分布式文件系统提供多个供用户访问的服务器，一般都会提供备份和容错的功能。分布式文件系统管理的物理资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连，而非文件系统管理的物理存储资源.
dfs详解————by ly，cx
qq_42701791的博客
09-19 1613
• DFS: • 全名:Depth-First-Search,中文名:深度优先搜索。 • 算法简要过程:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节 点只能访问一次。以上均为百度百科以及强大怪的的che dan 首先先讲思想（口胡） 图的dfs 当然树形结构也一样。   简单的就不说了，给出一种模板 void dfs(答案,搜索层数,其他参数){ if(层数...
初识Hadoop及其名词解释---Hadoop学习(1)
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今天开始学习hadoop的基本机制和基础知识，之前也迷迷糊糊在Ubuntu上配置过hadoop但是根本不懂很多配置参数和操作的原因，所以此次学习旨在真正地认识hadoop以及会它的一些用法。至少要知道我们用的所谓分布式计算工具，到底是什么，又由什么组成？用的书是《Hadoop基本教程》，感觉作者写的详细又不难懂。 1.元素组成 (1).HDFS(Hadoop Dist
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rp++
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DFS练习题集,持续更新ing题一 P1605 迷宫- 洛谷题二 P1101 单词方阵-洛谷题三 危险系数-蓝桥杯题四 P1019单词接龙-洛谷题五 2n皇后问题-蓝桥杯题六 P1219 八皇后 - 洛谷 题一 P1605 迷宫- 洛谷 https://blog.youkuaiyun.com/UnKfrozen/article/details/84993247 题二 P1101 单词方阵-洛谷 https...
各种文件系统名词解释
xincai的专栏
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NFS：（Network File System）即网络文件系统，是FreeBSD支持的文件系统中的一种，它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，就像访问本地文件一样。 NTFS：(New Technology File System)，是 WindowsNT 环境的文件系统 GFS： Globa
基于QT的调色板
08-15
【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具，类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备，支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式，用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中，调色板（QPalette）是一个关键的类，用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色，如背景色、前景色、文本色、高亮色等，这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette，开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog，这是一个标准的Qt对话框，允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择，通常包括一个调色板界面，用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现，QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变（QLinearGradient）沿直线从一个点到另一个点过渡颜色，而径向渐变（QRadialGradient）则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中，用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置，从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的，将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间，使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中，我们可以推测这是与HSB（色相、饱和度、亮度）色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式，与RGB或CMYK模型不同，它以人的感知为基础，更容易理解。在这个调色板中，用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具，如QPalette、QColorDialog、QGradient等，构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式，还可能支持HSB色彩模型，使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
基于springboot二手物品交易网站系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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08-15
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果，并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
基于Python的学生宿舍管理系统的设计与实现+数据库文档
08-15
1. 用户与权限管理模块 角色管理： 学生：查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员：分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员：维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作： 登录认证：对接学校统一身份认证（模拟实现，用学号 / 工号作为账号），支持密码重置 信息管理：学生完善个人信息（院系、专业、联系电话），管理员维护所有用户信息 权限控制：不同角色仅可见对应功能（如学生无法修改床位分配信息） 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理： 楼栋信息：名称（如 "1 号宿舍楼"）、层数、性别限制（男 / 女 / 混合）、管理员（宿管） 房间信息：房间号（如 "101"）、户型（4 人间 / 6 人间）、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息：记录房间内设施（如空调、热水器、桌椅）的配置与完好状态 床位管理： 床位编号：为每个床位设置唯一编号（如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床） 状态标记：标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中"，支持批量查询空闲床位 历史记录：保存床位的分配变更记录（如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因） 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配： 新生分配：管理员导入新生名单后，宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配：针对转专业、复学学生，宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示：学生登录后可查看自己的宿舍信息（楼栋、房间号、床位号、室友列表） 调整管理： 调宿申请：学生提交调宿原因（如室友矛盾、身体原因），选择意向宿舍（需有空位） 审批流程：宿管审核申请，通过后执行床位调换，更新双方住宿信息 换宿记录：保存调宿历史（申请人、原床位、新床位、审批人、时间） 4. 报修与安全管理模块 报修管理： 报修提交：学生选择宿舍、设施类型（如 "
image_version_write = [ '"{' + '{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'.format(image_version_dp[0] & 0x00FF, image_version_dp[0] & 0xFF00, (0xFF - (image_version_dp[0] & 0x00FF)), (0xFF - (image_version_dp[0] & 0xFF00))) + '}"', '"{' + '{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'.format(image_version_dp[1] & 0x00FF, image_version_dp[1] & 0xFF00, (0xFF - (image_version_dp[1] & 0x00FF)), (0xFF - (image_version_dp[1] & 0xFF00))) + '}"', ] 解释这段代码
04-03
<think>好的，我现在需要解释用户提供的这段Python代码。首先，用户给出的代码是关于如何生成一个叫做`image_version_write`的列表，其中包含两个字符串元素。我需要逐步分析这段代码的结构、功能以及可能的应用场景。 首先，我会仔细阅读代码，理解每一部分的作用。看起来代码中有两个列表元素，每个元素都是通过字符串拼接和格式化生成的。每个元素的结构类似，都是先以`"{`开头，然后使用`format`方法填充四个字节的值，最后以`}"`结尾。这里需要理解字符串格式化的具体细节，尤其是`{:0>2x}`这种格式的含义。 接下来，我需要分析`image_version_dp`变量的作用。根据代码，`image_version_dp`应该是一个包含至少两个元素的列表或元组，每个元素是一个数值（可能是整数）。对于每个元素，代码分别取低字节和高字节，并进行一些位运算，例如与操作和补码计算。例如，`image_version_dp[0] & 0x00FF`会取出低8位，而`image_version_dp[0] & 0xFF00`取出高8位，然后通过`0xFF - ...`计算补码。这可能涉及到某种校验或数据编码的需要。 然后，我需要理解字符串格式化的具体步骤。例如，`'{:0>2x}'`的含义是将整数格式化为两位十六进制数，不足两位时前面补零。而整个格式字符串`'{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'`会被填充四个这样的十六进制数，外层的大括号因为需要转义，所以用了三重括号结构。最终生成的字符串类似于`"{00 00 00 00}"`这样的结构。 接下来，我需要考虑用户可能的疑问点。例如，为什么使用`&`操作符和补码运算？这可能是在处理某种特定的数据格式，比如版本号的不同部分，或者进行校验和的计算。另外，用户可能对字符串拼接的结构感到困惑，尤其是大括号的转义部分，需要解释清楚。 此外，我需要验证代码的正确性。例如，`image_version_dp[0] & 0xFF00`的结果是一个16位的值，但这里只取两位十六进制数，是否需要移位？例如，假设`image_version_dp[0]`是一个16位的值，那么`image_version_dp[0] & 0xFF00`得到的是高8位，但此时该值仍然是左对齐的，比如0x1234 & 0xFF00 = 0x1200，直接格式化为两位的话会变成00，这可能不是预期的结果。正确的做法应该是先右移8位再取低8位。例如，`(image_version_dp[0] & 0xFF00) >> 8`来获取高8位的值，然后格式化为两位十六进制。否则，直接使用`image_version_dp[0] & 0xFF00`可能会得到像0x1200这样的值，而`0x1200`转换为十六进制两位的话会被截断为00，这可能是一个错误。 因此，代码中可能存在逻辑错误。用户需要意识到这一点，可能需要调整代码以确保正确提取高8位和低8位的值。例如，将高8位右移8位后再进行格式化。 此外，补码部分的计算是否正确？例如，`0xFF - (image_version_dp[0] & 0x00FF)`，这里计算的是低8位的补码吗？如果是的话，是否正确？因为补码通常是按位取反再加1，但这里直接用0xFF减去原值，这相当于取反（因为0xFF - x等于~x + 1吗？其实不是，0xFF是二进制的11111111，所以0xFF - x等于~x，如果x是8位的话。例如，x=0x0A，0xFF-0x0A=0xF5，而~0x0A在8位中是0xF5，所以这里其实是按位取反的操作）。因此，这部分可能是正确的，但需要确认是否符合预期。 总结来说，这段代码的目的是将`image_version_dp`中的每个元素分解为四个字节（低8位、高8位、低8位的补码、高8位的补码），并将这些字节格式化为特定的字符串结构，用于生成某种版本信息的字符串表示。但代码在处理高8位时可能存在错误，需要修正右移操作。 接下来，我需要将这些分析整理成一个结构化的解释，逐步说明代码的每个部分，指出潜在的问题，并给出改进建议。同时，要确保用中文清晰表达，避免技术术语过于晦涩，必要时举例说明。</think>以下是对代码的逐步解释： --- ### **1. 代码功能概述** 这段代码的目的是将`image_version_dp`中的两个整数值（假设为16位）**转换为特定格式的字符串**，并将结果存入列表`image_version_write`。每个字符串的格式为： `"{ {字节1 字节2 字节3 字节4} }"`，其中： - **字节1**：原始值的低8位 - **字节2**：原始值的高8位（需修正错误） - **字节3**：字节1的按位取反（补码） - **字节4**：字节2的按位取反（补码） --- ### **2. 代码逐行分析** #### **(1) 字符串结构** ```python '"{' + '{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'.format(...) + '}"' ``` - **外层结构**：`"{ { ... } }"` 通过`'"{' + ... + '}"'`拼接，最终生成双引号包裹的`{ {...} }`结构。 - **内层格式化**：`{{{:0>2x}...}}` - 使用三层大括号`{{{`和`}}}`，实际输出一个`{...}`。 - `{:0>2x}`：将整数格式化为**2位十六进制数**，不足两位时左侧补零（如`0x5` → `05`）。 #### **(2) 参数计算** 以`image_version_dp[0]`为例： ```python image_version_dp[0] & 0x00FF, # 低8位（正确） image_version_dp[0] & 0xFF00, # 高8位（错误！） 0xFF - (image_version_dp[0] & 0x00FF), # 低8位取反（正确） 0xFF - (image_version_dp[0] & 0xFF00) # 高8位取反（错误！） ``` - **问题分析**： - **高8位提取错误**：`image_version_dp[0] & 0xFF00`得到的是一个16位值（如`0x1200`），但需要的是高8位的值（如`0x12`）。 **修复方法**：右移8位 → `(image_version_dp[0] & 0xFF00) >> 8`。 - **高8位取反错误**：同理，需先右移再取反。 --- ### **3. 修正后的代码** 假设`image_version_dp`中的元素是16位整数： ```python image_version_write = [ '"{' + '{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'.format( (image_version_dp[0] & 0x00FF), # 低8位 (image_version_dp[0] & 0xFF00) >> 8, # 高8位（修正） 0xFF - (image_version_dp[0] & 0x00FF), # 低8位取反 0xFF - ((image_version_dp[0] & 0xFF00) >> 8) # 高8位取反（修正） ) + '}"', # 同理处理image_version_dp[1] '"{' + '{{{:0>2x} {:0>2x} {:0>2x} {:0>2x}}}'.format( (image_version_dp[1] & 0x00FF), (image_version_dp[1] & 0xFF00) >> 8, 0xFF - (image_version_dp[1] & 0x00FF), 0xFF - ((image_version_dp[1] & 0xFF00) >> 8) ) + '}"' ] ``` --- ### **4. 示例验证** 假设`image_version_dp = [0x1234, 0x5678]`： 1. **第一个元素**： - 低8位：`0x34` - 高8位：`0x12` - 低8位取反：`0xFF - 0x34 = 0xCB` - 高8位取反：`0xFF - 0x12 = 0xED` - 结果：`"{ {34 12 CB ED} }"` 2. **第二个元素**： - 低8位：`0x78` - 高8位：`0x56` - 低8位取反：`0xFF - 0x78 = 0x87` - 高8位取反：`0xFF - 0x56 = 0xA9` - 结果：`"{ {78 56 87 A9} }"` --- ### **5. 应用场景推测** - **固件版本号编码**：将版本号分解为多个字节，可能用于嵌入式系统的版本标识。 - **数据校验**：通过取反操作生成校验位，确保数据传输的完整性。 --- ### **总结** - **原始代码问题**：未正确处理高8位，导致输出错误。 - **修复关键**：使用右移操作提取高8位。 - **典型用途**：生成包含原始值和校验值的格式化字符串。
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