收藏从未停止,练习从未开始——掘出那些闪光的宝藏
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在学习的路上,我们常常会发现一些闪光的宝藏,它们或是一道出色的题目,或是一个高效的解题技巧。而我们会不自觉地将这些宝藏收藏起来,期待着有一天能够拿出来重新品味。但现实往往是这样的,收藏的动作从未停止,而真正的练习却从未开始。
那么,今天请务必打开你沉甸甸的收藏夹重新回顾,掘出那些曾让你拍案叫绝的好东西吧!
在我的收藏夹里,有一道来自离散数学的图论题目,题目如下:
题目:某市有6个节点,它们之间有7条有向边,现在需要给这些节点涂色,要求相邻节点颜色不同,共有多少种合法的涂色方案?
当节点数量较小且颜色可选数也不是很大时,我们可以使用回溯法来计算所有合法的涂色方案。回溯法是一种暴力搜索的方法,在搜索的过程中剪枝来减少不必要的搜索。
下面是使用Python实现的回溯法代码来计算合法的涂色方案数量:
def is_valid(graph, colors, node, color):
for neighbor in graph[node]:
if colors[neighbor] == color:
return False
return True
def count_coloring(graph, colors, node):
if node == len(graph):
return 1
count = 0
for color in range(1, max(colors) + 1):
if is_valid(graph, colors, node, color):
colors[node] = color
count += count_coloring(graph, colors, node + 1)
colors[node] = 0
return count
def main():
# 6个节点的有向边
graph = {
0: [1, 2],
1: [3],
2: [4],
3: [5],
4: [5],
5: []
}
# 假设每个节点有3种颜色可选
colors = [0] * len(graph)
color_choices = 3
total_colorings = count_coloring(graph, colors, 0)
print("合法的涂色方案数量:", total_colorings)
if __name__ == "__main__":
main()
在上述代码中,我们使用了一个is_valid
函数来判断给定节点涂上特定颜色是否合法。然后,我们使用count_coloring
函数来进行回溯搜索,计算合法的涂色方案数量。最后,在main
函数中,我们构造了一个有向图并设定颜色可选数为3,然后调用count_coloring
函数计算合法的涂色方案数量。请注意,当节点数量较大时,回溯法的计算复杂度会呈指数级增长,不适用于大规模的问题。
这道题目结合了图论和颜色问题,给人以视觉上的冲击。它不是一道繁琐的计算题,而是考察了对图的理解和归纳能力。解决这个问题并不困难,但它让我对图的着色问题有了更深的理解,并为我在以后遇到类似问题时提供了一种思路。
在我的收藏夹中,我收藏了一个名为“Visual Studio Code 快捷键大全”的技巧页面。这个页面列举了VS Code中最常用的快捷键,包括编辑、导航、调试等各个方面,非常全面。
在我平时的编程工作中,经常会用到VS Code进行代码编辑和调试。而这个收藏的页面让我能够快速查找并掌握各种快捷键,大大提高了我的工作效率。比如,Ctrl + D可以快速选中相同的词语;Ctrl + Shift + L可以选中所有相同的词语并同时编辑;F5可以开始调试等等。这些快捷键让我能够更流畅地进行编程,同时也让我感受到了技术的便利和魅力。
随着时间的推移,有些东西可能会被遗忘,积灰已久的收藏也可能被我们忽略。于是,我打开了我曾经沉甸甸的收藏夹,重新审视过去那些被我收藏的宝藏。
其中,有一篇关于动态规划的文章吸引了我的目光。当时收藏这篇文章是因为它对动态规划的讲解非常清晰,图文并茂,让我对这个算法有了更深入的了解。而现在,虽然已经掌握了动态规划的基本概念,但重新阅读这篇文章,我发现其中还有很多高级的技巧和优化方法,对我来说仍然有很大的启发和帮助。
通过重新审视这些收藏,我意识到过去的积藏其实并没有过时,反而是一份宝贵的学习资源。它们为我提供了不同阶段的学习和思考的切入点,让我可以从不同角度去理解和探索知识。
宝藏,继续前行
收藏是一个学习和成长的过程,而掘出这些收藏的宝藏,重新回顾和分享它们,是对过去努力的肯定,也是对未来学习的激励。在我们的收藏夹中,或许还隐藏着更多宝贵的学习资源和经验,让我们勇敢地打开那扇门,继续前行,探索更广阔的知识海洋。
掘出宝藏,继续前行,让学习的旅程更加精彩!