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imlarry0616
深度优先算法图论
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- LeetCode第301题_删除无效括号
@蓝莓果粒茶
算法leetcode算法职场和发展c#学习pythonc++
LeetCode第301题:删除无效括号文章摘要本文详细解析LeetCode第301题"删除无效括号",这是一道考察DFS和括号匹配的困难难度题目。文章提供了DFS和BFS两种实现方案,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合学习深度优先搜索和字符串处理的读者。核心知识点:DFS、BFS、括号匹配、字符串处理难度等级:困难推荐人群:具备基础算法知识,想要提升搜
- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
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许卿768503
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- 从用户日志到智能宏:我的BFS寻宝奇遇记(2014. 重复 K 次的最长子序列)
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算法解构与应用算法
从用户日志到智能宏:我的BFS寻宝奇遇记大家好,我是一个在代码世界里摸爬滚打了N年的老兵。今天想和大家聊聊最近在项目中遇到的一个棘手问题,以及我是如何用一个看似“学院派”的算法——广度优先搜索(BFS)——漂亮地解决它的。这趟旅程有“踩坑”的窘迫,也有“恍然大悟”的喜悦,希望能给同在路上的你带来一些启发。一、我遇到了什么问题?一个“善解人意”的功能我所在的团队正在开发一款面向设计师的创意软件。为了
- 【学习】《算法图解》第六章学习笔记:广度优先搜索
自学也学好编程
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前言《算法图解》第六章为我们介绍了一种基础且强大的图搜索算法——**广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)**。这种算法能够系统地探索图中的节点,常用于解决两类核心问题:一是判断从一个节点到另一个节点是否存在路径;二是在无权图中找到两个节点之间的最短路径。本笔记将深入探讨图的基本概念、BFS的工作原理、其实现方式以及相关的性能分析。一、图(Graph)简介在讨论BFS之前,
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101.孤岛的总面积importjava.util.*;publicclassMain{privatestaticintcount=0;privatestaticfinalint[][]dir={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向privatestaticvoidbfs(int[][]grid,intx,inty){Queueque=newLinkedList=gr
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weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
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98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
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软件架构师何志丹
#洛谷普及+深度优先宽度优先c++算法图论树
本文涉及知识点C++图论C++BFS算法C++DFSP11855[CSP-J2022山东]部署题目背景受疫情影响,山东省取消了CSP-J2022认证活动,并于次年三月重新命题,在省内补办比赛。题目描述“万里羽书来未绝,五关烽火昼仍传。”古时候没有现代信息化战争的技术,只能靠烽火传信和将军运筹帷幄的调兵遣将来取得战争的优势。为了使消耗最低,现在A国已经在nnn个城市之间建好了道路和行军部署渠道,使得
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广度优先搜索广度优先算法,又称广度优先搜索算法,是最简便的图的算法之一,其特点是:在扫描数据空间时,每个点以最短路径生成广度优先生成树。广度优先搜索这种算法遍历整个图的所有节点并记录,直至找到所需结果为止,是一种盲目算法,但它还有一个非常重要的特性一最佳解,即当所有的边长相等,它就是最佳解,若在距离聚类算法中,应用广度优先搜索此特性去搜寻数据对象的同类,则可以有效地提高聚类速度。此外,可以把网格单
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- pip换源
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pippython笔记
内容冗长,对于Win直选方案一/方案二,其余内容pass。最前面放几个源备查官方源:https://pypi.python.org/simple清华源(完全度和速度都很好,是一个不错的选择):https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/北外源(有人推荐,但是没用过,但写在这里):https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simp
- P3131 [USACO16JAN] Subsequences Summing to Sevens S
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USACO历年真题题解报告c++算法USACOSilver
难度:普及−;题意:数据范围:1≤N≤500001\leN\le500001≤N≤50000,0≤ai≤10000000\lea_i\le10000000≤ai≤1000000。给定nnn个数,求一段区间和是777的倍数,找出这一段的长度是为多少,如果不存在输出000。分析:很快就想到的是前缀和+暴力枚举O(n2)O(n^2)O(n2),枚举区间的起点和终点[l,r][l,r][l,r],并判断区
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P2866[USACO06NOV]BadHairDayS注意:洛谷题面翻译有误,原文是“height≥”,即每头牛可以看到前方所有身高小于等于自己的连续牛。本题解已据此修正。题目链接题目描述农夫约翰有NNN头奶牛正在过乱头发节。每一头牛都站在同一排面朝右,它们被从左到右依次编号为1,2,⋯ ,N1,2,\cdots,N1,2,⋯,N。编号为iii的牛身高为hih_ihi。第NNN头牛在最前面,而第
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一、产品架构与核心性能MP34DT05TR-A采用硅微加工电容传感单元+CMOSASIC双芯片集成架构,通过PDM接口输出数字音频流。其突破性在于:122.5dB声学过载点(AOP):超越消费级麦克风常规100dB极限,耐受强声压冲击64dBSNR:1kHz频点底噪低至29dBA,保留语音高频细节(>6kHz)-26dBFS±3dB灵敏度一致性:产线匹配公差缩小50%,降低阵列设计校准成本二、关键
- 【算法-BFS实现FloodFill算法】使用BFS实现FloodFill算法:高效识别连通块并进行图像填充
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算法分析#BFS算法算法宽度优先
算法相关知识点可以通过点击以下链接进行学习一起加油!双指针滑动窗口二分查找前缀和位运算模拟链表哈希表字符串模拟栈模拟(非单调栈)优先级队列队列&BFS在图论中,最短路径问题是一个常见的挑战,广泛应用于路由、网络和交通等领域。对于无权图,广度优先搜索(BFS)提供了一种高效且简洁的解法。本文将简要介绍BFS算法的原理,并探讨其在解决最短路径问题中的应用。个人主页:是店小二呀C/C++专栏:C语言\C
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题目描述给你一个大小为nxn的二元矩阵grid,其中1表示陆地,0表示水域。岛是由四面相连的1形成的一个最大组,即不会与非组内的任何其他1相连。grid中恰好存在两座岛。你可以将任意数量的0变为1,以使两座岛连接起来,变成一座岛。返回必须翻转的0的最小数目。输入格式一个二维整数数组,输出是一个非负整数,表示需要填海造陆的位置数。Input:[[1,1,1,1,1],[1,0,0,0,1],[1,0
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目录1.2数据结构基础1.2.4树与二叉树遍历一、树的基本概念1.1树的定义二、二叉树的定义三、二叉树的遍历方法3.1深度优先遍历(DFS)(1)前序遍历(Pre-orderTraversal)(2)中序遍历(In-orderTraversal)(3)后序遍历(Post-orderTraversal)3.2广度优先遍历(BFS)四、二叉树遍历的应用场景4.1判断二叉树是否对称4.2二叉树的最大深度
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位运算(BitManipulation)位运算直接操作二进制位,效率极高,常用于实现哈希、状态压缩和整数的特殊计算。核心思想:异或^:核心性质是a^a=0和a^0=a。这个“消消乐”的特性在寻找只出现一次或两次的数字时非常有效。与&:常用于检查某一位是否为1。例如,x&1可以判断x的最低位。位图:用一个整数的每一位来表示一个元素是否存在。例如,一个int(32位)可以表示32个不同元素的存在状态,
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深度优先搜索和广度优先搜索深度优先DFSDepthFirstSearch遍历方式递归非递归,使用循环遍历,需要栈后进先出的特性来辅助广度优先BFSBreadthFirstSearch遍历方式循环遍历,需要队列先进先出的特性来辅助贪心算法Greedy贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法与动态规划的不同在于它对每个
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&
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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- 页面校验-新建项目
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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