1076ForwardsonWeibo(30分)WeiboisknownastheChineseversionofTwitter.OneuseronWeibomayhavemanyfollowers,andmayfollowmanyotherusersaswell.Henceasocialnetworkisformedwithfollowersrelations.Whenausermakesapo

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WeiboisknownastheChineseversionofTwitter.OneuseronWeibomayhavemanyfollowers,andmayfollowmanyotherusersaswell.Henceasocialnetworkisformedwithfollowersrelations.WhenausermakesapostonWeibo,allhis/herfoll

解题思路：题目给了我们2个字符串，因为是求最小值所以我们首先想到的应该是用BFS来做这道题（我这个憨憨一开始竟然是用DFS做的，我是真服了自己了），首先我们先要把题目给我们的起始字符串转化成二维数组，连带着把空格的坐标

考查图论建图、单源最短路、bfs求解边权为1的最短路。思路：将每个单词看成图论中的一个点，如果这个单词能在一步之内变成某个单词。那么就在这两个单词中连一条边。

目录一、图的基本概念二、图的存储结构1、邻接矩阵2、邻接表三、图的遍历1、DFS2、BFS四、最小生成树1、Kruskal算法2、Prim算法五、最短路径问题1、Dijkstra2、Bellman-Ford3

文章目录一、数组、链表、跳表二、栈、队列、树三、递归、分治、回溯、DFS、BFS四、贪心算法五、二分查找六、动态规划七、字

协议来共享信息的，如果需要给访问linux上的共享目录被windows访问到，需要linux有smb协议sudoapt-getinstallsamba#安装samba服务sudoapt-getinstallsmbfs

请描述一下常见的图算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。并发面试问题：请解释一下Java中的线程池（ThreadPoolExecutor）以及它的优势。

基本数据结构与算法数据结构线性表数组链表栈、队列树、二叉树树二叉树二分搜索树平衡二叉树红黑树二叉堆线段树Trie集合、映射并查集算法排序算法二分查找DFS、BFS、回溯贪心分治法最短路径字符串匹配动态规划蒙特卡洛什么是数据结构数据结构是计算机存储

1总结1.1贪心、动态规划和BFS/DFS题解的关系一般能使用贪心、动态规划解决一个问题时，使用BFS，DFS也能解决这个题，但是反之不能成立。

说白了就是BFS或者DFS，Leetcode刷题时做过了，不要怕。这里增加了一个Point数据结构。代码实现的四连通域，八连通域其实一样。

在获取字典树上的next数组的时候用的是BFS每次相当与处理的一层。下图中红线为，可以回退的位置，没有红线的节点回退的位置都是虚拟原点。

目录一、图的两种存储方式1.邻接矩阵2.邻接表二、图的遍历1.广度优先遍历2.深度优先遍历️生活中处处有图Graph的影子，例如交通图，地图，电路图等，形象的表示点与点之间的联系。首先简单介绍一下图的概念和类型：图的的定义：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的。图的类型：顶点之间的连接方向：无方向-->无向图有方向-->有向图；边上是否有权值：有-->带权图无-->无权图；以下分别是：

深度优先搜索（DFS）深度优先搜索，重点就在于“深度”一词，不碰到死胡同就不回头。深度优先搜索是一种枚举所有完整路径以遍历所有情况的搜索方法。整个过程和出栈入栈的过程极为相似，可以使用栈来实现。首先先对问题进行分析，得到岔路口和死胡同；再定义一个栈，以深度为关键词访问这些岔道口和死胡同，并将它们入栈；而当离开这些岔道口和死胡同时，将它们出栈。使用递归可以很好地实现深度优先搜索。只能说递归是深度优先

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/940/D题目描述kotori在一个n*m迷宫里，迷宫的最外层被岩浆淹没，无法涉足，迷宫内有k个出口。kotori只能上下左右四个方向移动。她想知道有多少出口是她能到达的，最近的出口离她有多远？输入描述:第一行为两个整数n和m，代表迷宫的行和列数(1≤n,m≤30)后面紧跟着n行长度为m的字符串来描述迷宫。'k'代表kotor

include#includeusingnamespacestd;constintN=5e3+10,INF=0x3f3f3f3f;vectore[N];intn,u,v,mn[N],dis[N];voidbfs

题目求解无向图的各连通分支输入：第一行为图的节点数n（节点编号0至n-1，0#include#include#includeusingnamespacestd;//广度优先搜索函数voidbfs(intstart

文章目录0.基础知识0.1图的存储结构0.2算法复杂度1.BFS和DFS2.Prim和Kruskal1.最小生成树1.1Prim算法1.算法思想2.Prim代码实现1.2Kruskal算法1.算法思想2

题解：BFS。（UPD：2021-02-13-17:14）可以得出对于每一步的操作，先增加b，再去除，整体会比先除在增加更优，因为a/b>a/(b+1)。solve2（）即为30ms写法。

importsyssys.stdin=open('data.txt','r')'''BFS层次遍历，求最短路径长度'''fromcollectionsimportdequen,m=map(int,input

];intd[N][N];intdx[8]={1,2,2,1,-1,-2,-2,-1};intdy[8]={2,1,-1,-2,2,1,-1,-2};intn,m;intsx,sy,ex,ey;intbfs

AcWing188.武士风度的牛题意从一个起点遵循某种特殊规则走到终点，求最短的步数分析很显然，这题是bfs思想的应用。1.首先输入数据，并在每次输入数据时判断起点和终点的坐标。

农民John有很多牛，他想交易其中一头被Don称为TheKnight的牛。这头牛有一个独一无二的超能力，在农场里像Knight一样地跳（就是我们熟悉的象棋中马的走法）。虽然这头神奇的牛不能跳到树上和石头上，但是它可以在牧场上随意跳，我们把牧场用一个x，y的坐标图来表示。这头神奇的牛像其它牛一样喜欢吃草，给你一张地图，上面标注了TheKnight的开始位置，树、灌木、石头以及其它障碍的位置，除此之外

题目描述：农民John有很多牛，他想交易其中一头被Don称为TheKnight的牛。这头牛有一个独一无二的超能力，在农场里像Knight一样地跳（就是我们熟悉的象棋中马的走法）。虽然这头神奇的牛不能跳到树上和石头上，但是它可以在牧场上随意跳，我们把牧场用一个x，y的坐标图来表示。这头神奇的牛像其它牛一样喜欢吃草，给你一张地图，上面标注了TheKnight的开始位置，树、灌木、石头以及其它障碍的位置

https://www.acwing.com/problem/content/190/思路：简单bfs。

1.问题描述：农民John有很多牛，他想交易其中一头被Don称为TheKnight的牛。这头牛有一个独一无二的超能力，在农场里像Knight一样地跳（就是我们熟悉的象棋中马的走法）。虽然这头神奇的牛不能跳到树上和石头上，但是它可以在牧场上随意跳，我们把牧场用一个x，y的坐标图来表示。这头神奇的牛像其它牛一样喜欢吃草，给你一张地图，上面标注了TheKnight的开始位置，树、灌木、石头以及其它障碍的

知识点：广搜李煜东的例题讲的那么难，习题确这么简单，不过这个样子也对，把最精华的东西放到例题里面好好讲讲#includeusingnamespacestd;constintN=205;structnode

AcWing188武士风度的牛BFS简单应用，注意马走日就行了#includeusingnamespacestd;constintN=200,M=N*N;#definexfirst#defineysecondtypedefpairPII

题目链接：188.武士风度的牛-AcWing题库分析：BFS找到K的坐标以八个方向进行广搜若该点为"."则修改为"*"以防止重复搜索。

题目地址思路：BFS搜索最短路，这题和普通迷宫BFS暴搜不同的是这道题的偏移量不是按照普通的上下左右走，而是按照马走日，所以偏移量要自己处理一下，画图可以知道有8个方向#include#include#

【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/190/【题目描述】农民John有很多牛，他想交易其中一头被Don称为TheKnight的牛。这头牛有一个独一无二的超能力，在农场里像Knight一样地跳（就是我们熟悉的象棋中马的走法）。虽然这头神奇的牛不能跳到树上和石头上，但是它可以在牧场上随意跳，我们把牧场用一个x，y的坐标图来表示。这头神奇的牛像其它牛

题目描述有一个仅由数字00与11组成的n\timesnn×n格迷宫。若你位于一格00上，那么你可以移动到相邻44格中的某一格11上，同样若你位于一格11上，那么你可以移动到相邻44格中的某一格00上。你的任务是：对于给定的迷宫，询问从某一格开始能移动到多少个格子（包含自身）。输入格式第11行为两个正整数n,mn,m。下面nn行，每行nn个字符，字符只可能是00或者11，字符之间没有空格。接下来mm

文章目录深度优先搜索遍历算法的实现邻接矩阵表示的无向图深度遍历实现：DFS算法分析广度优先遍历（BFS-Breadth_FirstSearch）构造最小生成树深度优先搜索遍历算法的实现邻接矩阵表示的无向图深度遍历实现

这几天刷了点bfs与dfs的题，来总结下，上~~~~上图咳~咳~咳错了。。。。。

TreeNoderoot){if(root==null){return0;}returnMath.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right))+1;}解法二BFS

与广搜相比，深搜的空间复杂度会较低，因为深搜是深度优先，只需要存储当前子树的状态，不需要像广搜那样存储大量状态。

目录时间复杂度介绍前言一、深搜1.1深搜思想1.2基础题目1.2.1排列数字1.2.2n-皇后问题1.3DFS中的连通性(能走到，不能保证最短)DFS、BFS均可以求解1.3.1迷宫1.3.2红与黑1.4DFS

缩写起来是跟广度优先搜索一样的BFS，实际上不同。此BFS按照类似Dijkstra的流程运行，不同的是它能够评估任意结点到目标点的代价。与选择离初始结点最近的结点不同的是，它选择离目标最近的结点。

算法路径规划之Best-FirstSearch算法系列文章目录前言一、Best-FirstSearch算法1.1起源1.2过程三、简单使用前言Best-FirstSearch算法和Dijkstra算法类似，都属于BFS

1、BFS我们可以利用队列来层序遍历整棵二叉树。为了实现利用队列遍历二叉树，我们在每次循环的开始是统计当前队列中的个数而后进行循环。

103.二叉树的锯齿形层序遍历-力扣（LeetCode）发布：2021年9月23日21:19:26问题描述及示例给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层序遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],3/\920/\157返回锯齿形层序遍历如下：[ [3], [20,9], [15,7]]来源：力扣（Leet

BFS与DFS总结BFS与DFS基本操作与知识：深度优先搜索是一个不断回溯的过程。广度优先搜索是一层层遍历的过程。

示例：输入：[1,2,3,4,5,null,7,8]1/\23/\\457/8输出：[[1],[2,3],[4,5,7],[8]]思路BFS层次遍历，每层节点单独构成一个单链表。

第一种：广度优先搜索（BFS遍历方法）classSolution{publicListrightSideView(TreeNoderoot){//res去储存最后输出的结果Listres=newL

示例:输入: [1,2,3,null,5,null,4]输出: [1,3,4]解释:1rightSideView(TreeNoderoot){List>res=bfs(root);Listlist=newLinkedList

199.二叉树的右视图层次遍历二叉树（BFS）/***Definitionforabinarytreenode.

文章目录图1.图的概念2.图的存储2.1邻接矩阵2.2邻接表3.图的遍历3.1深度优先遍历(DFS)3.2广度优先遍历(BFS)4.最短路径4.1Dijkstra算法4.2Floyd算法5.最小生成树-

许多连通块问题既可以用BFS求解也可以用DFS求解，两者各有优缺点。BFS求解：可以求出最短路或者判断两者是否连通，不存在爆栈的风险，但空间相对用的多一些而且代码相对来说繁琐一些。

这个题的难度在于你的思路够不够清晰，或者说是你用的dfs真的够不够熟练有人可能回想到先放X再判断联通这种思路，这种思路是极其浪费时间的最好的方法就是先dfs标记一块连通区域，然后剩下k个地方放X，这是最省事的思路，因为dfs和bfs