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对于学计算机的同学来说,学习算法是一件非常重要的事情,废话不多讲,我们来讲讲“dfs和bfs问题”。
深搜,顾名思义,是深入其中、直取结果的一种搜索方法。
如果深搜是一个人,那么他的性格一定倔得像头牛!他从一点出发去旅游,只朝着一个方向走,除非路断了,他绝不改变方向!除非四个方向全都不通或遇到终点,他绝不后退一步!因此,他的姐姐广搜总是嘲笑他,说他是个一根筋、不撞南墙不回头的家伙。
深搜很讨厌他姐姐的嘲笑,但又不想跟自己的亲姐姐闹矛盾,于是他决定给姐姐讲述自己旅途中的经历,来改善姐姐对他的看法。他成功了,而且只讲了一次。从那以后他姐姐不仅再没有嘲笑过他,而且连看他的眼神都充满了赞赏。他以为是自己路上的各种英勇征服了姐姐,但他不知道,其实另有原因……
深搜是这样跟姐姐讲的:关于旅行呢,我并不把目的地的风光放在第一位,而是更注重于沿路的风景,所以我不会去追求最短路,而是把所有能通向终点的路都走一遍。可是我并不知道往哪走能到达目的地,于是我只能每到一个地方,就向当地的人请教各个方向的道路情况。为了避免重复向别人问同一个方向,我就给自己规定:先问北,如果有路,那就往北走,到达下一个地方的时候就在执行此规定,如果往北不通,我就再问西,其次是南、东,要是这四个方向都不通或者抵达了终点,那我回到上一个地方,继续探索其他没去过的方向。
我还要求自己要记住那些帮过他的人,但是那些给我帮倒忙的、让我白费力气的人,要忘记他们。有了这些规定之后,我就可以大胆的往前走了,既不用担心到不了不目的地,也不用担心重复走以前的路。哈哈哈……
深搜优缺点:
优点:
(1)能找出所有解决方案
(2)优先搜索一棵子树,然后是另一棵,所以和广搜对比,有着内存需要相对较少的优点
缺点:
(1)要多次遍历,搜索所有可能路径,标识做了之后还要取消。
(2)在深度很大的情况下效率不高
广搜,顾名思义,是多管齐下、广撒网的一种搜索方法。
如果广搜是一个人,那么她一定很贪心,而且喜新厌旧!她从一点出发去旅游,先把与起点相邻的地方全部游览一遍,然后再把与她刚游览过的景点相邻的景点全都游览一边……一直这样,直至所有的景点都游览一遍。
广搜属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。类似树的按层遍历,其过程为:首先访问初始点Vi,并将其标记为已访问过,接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2…Vit,并均标记为已访问过,然后再按照Vi1、Vi2…Vit 的次序,访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点,并均标记为已访问过,依此类推,直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。
广搜优缺点:
优点:
(1)对于解决最短或最少问题特别有效,而且寻找深度小
(2)每个结点只访问一遍,结点总是以最短路径被访问,所以第二次路径确定不会比第一次短
缺点
(1)内存耗费量大(需要开大量的数组单元用来存储状态)
注意:以上内容引用自(1条消息) 深搜和广搜的原理及优缺点_June·D的博客-CSDN博客_深搜和广搜
其实深搜和广搜的相关定义和性质知道上面的故事也差不多了(doge),主要还是多打打题吧。
见下图:


- N,M=map(int,input().split())
- ans=N
- cat=[0 for _ in range(N+2)]
- cap=[0 for _ in range(N+2)]
-
- def dfs(now:int,cnt:int)->None:
- global ans,cat,cap
- if cnt>=ans:
- return
- if now==N+1:
- ans=min(ans,cnt)
- return
-
- # 尝试分配到已经租用的缆车上
- for i in range(1,cnt+1): # 分配到已租用缆车
- if cap[i]+cat[now]<=M:
- cap[i]+=cat[now]
- dfs(now+1,cnt)
- cap[i]-=cat[now] # 还原
- # 新开一辆缆车
- cap[cnt+1]=cat[now]
- dfs(now+1,cnt+1)
- cap[cnt+1]-=cat[now]
-
- for i in range(1,N+1):
- cat[i]=int(input())
-
- # for i in range(0,N+1):
- # print(cat[i])
-
- cat.sort(reverse=True)
- cat=[0]+cat
- dfs(1,0)
-
- print(ans)
-
- # for i in range(1,N+1):
- # print(cat[i])
C++代码见acwing题解区。
据说这一道题很经典,是一道广搜的”模板”题。只需用最原始的广搜,改一下方向即可.
- #include
- #include
- #include
- #include
//广搜需要用到队列是吧,所以我们给它加上一个头文件 -
- #define x first
- #define y second
-
- using namespace std;
-
- typedef pair<int,int> PII; //很经典的暴搜,首先这个题要搜索两维坐标,所以我们可以用pair存下标,这样的话代码能稍微短一些
-
- const int N=155;
-
- int n,m; // n行m列
- char g[N][N]; // 表示整一张地图
- int dist[N][N]; //表示到每一个格子的最短距离
-
- /*常用技巧 偏移量法 画图可知一个点的日字跳法到周围8个位置的偏移量*/
- int dx[]={-2,-1,1,2,2,1,-1,-2};
- int dy[]={1,2,2,1,-1,-2,-2, -1};
-
- int bfs(PII start,PII end){
- queue
q; - memset(dist,-1,sizeof dist);
- dist[start.x][start.y]=0;
- q.push(start);
-
- while(q.size()){
- PII t=q.front();
- q.pop();
-
- for(int i=0;i<8;i++){
- int nx=t.x+dx[i],ny=t.y+dy[i];
- if(nx<0||nx>=n||ny<0||ny>=m||g[nx][ny]=='*'||dist[nx][ny]!=-1)
- continue;
- dist[nx][ny]=dist[t.x][t.y]+1;
-
- if(make_pair(nx,ny)==end)
- return dist[nx][ny];
- q.push({nx,ny});
- }
- }
- return -1;
- }
-
- int main(){
- cin>>m>>n;
- for(int i=0;i
>g[i]; -
- PII start,end;
- for(int i=0;i
- for(int j=0;j
- if(g[i][j]=='K') start={i,j};
- else if(g[i][j]=='H') end={i,j};
-
- cout<<bfs(start,end)<
- return 0;
- }
(3)python代码
- class pair:
- x,y=0,0
- def _init_(self)->None:
- self.x, self.y = 0, 0
-
- def bfs(start:pair,end:pair)->int:
- global n,m,dist,g
- dx=[-2,-1,1,2,2,1,-1,-2]
- dy=[1,2,2,1,-1,-2,-2,-1]
- q=[] # 用列表代替队列快多了
- dist[start.x][start.y]=0
- q.append(start)
-
- while len(q):
- t=q.pop(0)
- ## print(t)
- for i in range(8):
- nx,ny=t.x+dx[i],t.y+dy[i]
- if nx<0 or nx>=n or ny<0 or ny>=m or g[nx][ny]=='*' or dist[nx][ny]!=-1:
- continue
- dist[nx][ny]=dist[t.x][t.y]+1
- if nx==end.x and ny==end.y:
- return dist[nx][ny]
- tmp=pair()
- tmp.x,tmp.y=nx,ny
- q.append(tmp)
- return -1
-
- N=155
- dist=[[-1]*N for _ in range(N)]
- g=[]
-
- m,n=map(int,input().split())
-
- for i in range(n):
- g.append(input())
-
- _start=pair()
- _end=pair()
-
- for i in range(n):
- for j in range(m):
- if g[i][j]=='K':
- _start.x=i
- _start.y=j
- elif g[i][j]=='H':
- _end.x=i
- _end.y=j
-
- print(bfs(_start,_end))
-
-
-
- '''
- from queue import Queue
- class pair:
- x,y=0,0
- def _init_(self)->None:
- self.x, self.y = 0, 0
- def bfs(start:pair,end:pair)->int:
- global n,m,dist,g
- dx=[-2,-1,1,2,2,1,-1,-2]
- dy=[1,2,2,1,-1,-2,-2,-1]
- q=Queue() #显然这个是可以定义无限长度的
- dist[start.x][start.y]=0
- q.put(start)
- while q.qsize():
- t=q.get()
- ## print(t)
- for i in range(8):
- nx,ny=t.x+dx[i],t.y+dy[i]
- if nx<0 or nx>=n or ny<0 or ny>=m or g[nx][ny]=='*' or dist[nx][ny]!=-1:
- continue
- dist[nx][ny]=dist[t.x][t.y]+1
- if nx==end.x and ny==end.y:
- return dist[nx][ny]
- tmp=pair()
- tmp.x,tmp.y=nx,ny
- q.put(tmp)
- return -1
- N=155
- dist=[[-1]*N for _ in range(N)]
- g=[]
- m,n=map(int,input().split())
- for i in range(n):
- g.append(input())
- _start=pair()
- _end=pair()
- for i in range(n):
- for j in range(m):
- if g[i][j]=='K':
- _start.x=i
- _start.y=j
- elif g[i][j]=='H':
- _end.x=i
- _end.y=j
- print(bfs(_start,_end))
- '''
以上,dfs和bfs
祝好
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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_52711790/article/details/127556165
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