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深度优先

机器学习深度学习实战项目推荐！（附项目代码）

很多同学在学习机器学习、深度学习算法的过程中，没有获得感和成就感，因为仅仅学习了理论，没有落地的出口，感受不到这个算法有什么作用或者能解决什么问题这一期给大家推荐一个爆火项目practicalAI, 项目本身就是让大家在实战当中学习AI技术，代码可以在Jupyter中运行下面具体来介绍一下这个实战项目：实战一：线性回归项目。

AI机器学习算法
2026-05-21 10:25:32

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 5

#机器学习 #深度学习 #人工智能 +4
深度学习辅助 DFS 剪枝：预测无效路径的新思路

自动发现人工难以设计的复杂剪枝规则，例如识别： $$ \exists i,j \quad s.t. \quad \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j} > \delta $$ 的非凸区域。$$\mathcal{D} = { (X_i, y_i) \mid y_i = \mathbb{I}(\text{路径 } i \text{ 无解}) }$$

2501_94068611
2025-11-02 19:36:32

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 5

#深度学习 #深度优先 #剪枝
基于脚手架微服务的视频点播系统-脚手架开发部分Fast-dfs,redis++,odb的简单使用与二次封装

它通常⽤作数据结构服务器，因为除了基本的键值存储功能外，Redis 还⽀持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）以及范围查询、位图、超⽇志和地理空间索引等。主要特性啥的咱这里就不多介绍了，因为后面还会深入进行学习，后面的cmake,odb也是一样。FastDFS是⼀款开源的分布式⽂件系统，功能主

 xiuwoaiailixiya
2025-11-14 16:19:25

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 18

#微服务 #深度优先 #redis +3
大数据视频为一种直观、生动的信息载体，与大数据技术的结合，不仅极大地丰富了数据的表现形式，也为视频内容的分析、处理和分发提供了强大的技术支持。

同时，大数据还能帮助视频创作者了解作品的受欢迎程度和影响力，指导他们创作更符合市场需求的内容。总之，大数据视频技术的发展，为视频内容的创作、分发和监管带来了 ** 性的变化。随着技术的不断进步，我们有理由相信，大数据视频将在未来发挥更加重要的作用，为人们的生活和工作带来更多便利。通过对视频内容的实时监控和分析，可以及时发现和处理不当内容，保护用户免受有害信息的影响。大数据与视频技术的融合，正在开启

 x***J348
2025-11-17 03:56:41

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 5

#大数据 #分布式 #html +1
全排列与盛最多水的容器

如果我们移动数字较大的那个指针，那么前者「两个指针指向的数字中较小值」不会增加，后者「指针之间的距离」会减小，那么这个乘积会减小。因此，我们移动数字较大的那个指针是不合理的。因此，我们移动数字较小的那个指针。此时我们需要移动一个指针。直觉告诉我们，应该移动对应数字较小的那个指针（即此时的左指针）。这是因为，由于容纳的水量是由。在初始时，左右指针分别指向数组的左右两端，它们可以容纳的水量为 min

望美人z
2025-12-15 19:02:32

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#深度优先 #算法 #leetcode
算法复杂度分析之——空间复杂度分析和标准库算法与容器操作的复杂度实际案例分析（3）

O1O(1)O1：双指针、原地算法Olog⁡nO(\log n)Ologn：二分、平衡树OnO(n)On：DFS 栈、线性 DPOn2O(n^2)On2：矩阵 DPO2nO(2^n)O2nOn!O(n!On!：回溯生成所有子集/排列。

花雨仙晨
2025-12-15 18:35:39

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#算法 #深度优先
基于深度学习的苹果缺陷检测[python]-计算机毕业设计源码+LW文档

本文研究设计了基于深度学习的苹果缺陷检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、主观性强等问题。系统采用卷积神经网络等深度学习技术，实现了苹果表面缺陷的自动识别与定位。通过详细的功能需求分析，设计了包含数据采集、预处理、模型推理等模块的系统架构，并建立了相关数据库。测试表明系统在检测准确率和速度方面表现良好，可应用于苹果产业链各环节的品质把控。研究不仅丰富了深度学习在农业领域的应用，也为提升苹果产业自动

 毕业论文辅导老师
2026-02-04 10:06:08

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#深度学习 #python #sql +4
《机器学习导论》第3章 -贝叶斯决策理论

本文通过通俗易懂的比喻、完整Python代码和可视化对比，系统讲解贝叶斯决策理论的核心知识点。主要内容包括：1）贝叶斯分类（最小错误率准则），用二维高斯分布数据展示分类效果；2）损失与风险决策（最小风险准则），以癌症检测为例说明不同错误代价的影响；3）判别式函数（线性判别分析），验证其与贝叶斯决策的等价性；4）关联规则挖掘（Apriori算法），模拟"啤酒-尿布"经典案例。所有

 啊阿狸不会拉杆
2026-02-05 23:32:46

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 40

#机器学习 #人工智能 #深度优先 +3
《机器学习导论》第 8 章-非参数方法

本文介绍了《机器学习导论》第8章的非参数方法，包括密度估计、分类、回归和离群点检测等核心内容。非参数方法不预设数据分布，通过直方图、核估计和k近邻等方法让数据"自己说话"。重点讲解了参数选择技巧，如带宽和k值对结果的影响，并提供了可视化代码展示不同参数效果。文章还介绍了精简最近邻、加权k-NN等优化方法，以及通过交叉验证选择最优参数的实际应用。所有方法均配有可运行的Python

啊阿狸不会拉杆
2026-02-08 00:23:54

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#机器学习 #人工智能 #算法 +2
政务AI口播落地实录：某省大数据局弃云改用矩阵跃动本地一体机——3个月0数据出域、17次等保加固复盘

真正的转折点发生在一次应急演练：突发网络隔离状态下，原有云平台瞬间失联，而这台设备照常完成了当日防疫通告录制任务——那一刻，可靠性不再是PPT里的指标，成了办公室墙上挂着的安全感。一位做东南亚小家电出口的创业者反馈，同一份中文新品说明，设备自动输出越南语、泰语、印尼语三版本口播，连带匹配当地主播风格的唇形动画，“原来外包翻译再配音要三天，现在一小时搞定”。尤其在需要守住数据边界、扛住审计压力、保障

 2501_92487873
2026-02-12 11:54:09

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#人工智能 #政务 #大数据 +2
吹膜厚度波动＞±5μm？母粒MFI离散度所致！福尔蒂IQC数据中台实时监控

他们这两年在IQC端部署的数据中台，并非堆硬件，而是把每批母粒的MFI、密度、灰分、色差等十余项核心物性数据，全部绑定唯一生产工单号和原料溯源码。比如现在有些厂开始用数据中台整合近红外光谱初筛、全自动MFI测试仪实时回传、历史批次趋势比对等功能，一旦某项关键参数超出预设区间，系统自动标红并推送至质量工程师终端——不等人发现问题，问题还没发生就被识别出来。最近有家山东的客户反馈，同样配方、同一台吹膜

 觅特科技-互站
2026-03-17 16:21:31

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#深度优先 #排序算法
掌握常见的容器的用法

最最基础的 STL 用法死记硬背下来**，不然你看任何题解都像看天书。不用系统学 STL 全书，就够了，

wu南
2026-04-03 15:07:26

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#深度优先 #算法
TSC技术：晶闸管投切电容器实现无功补偿与静止无功补偿器的应用

而TSC的杀手锏在于它的"零电压切入"——当交流电压过零点时，晶闸管在电压差最小的瞬间导通，这就像跳华尔兹时精准踩在节拍上的舞步。从机械开关到半导体控制的进化，不仅是技术的迭代，更是控制理念的革新。这提醒我们，在关注控制算法的同时，硬件可靠性同样重要。现场调试时发现个有趣现象：当破碎机启动瞬间，传统的SVC（静态无功补偿器）响应需要3个周波，而我们的TSC方案能在1.5个周波内完成补偿。TSC，晶

 osvHKXEHM
2026-04-15 16:45:00

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#深度优先
深度优先搜索DFS3（c++）

【代码】深度优先搜索DFS3（c++）

mmz1207
2026-05-16 17:06:10

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 1

#深度优先 #c++#算法
ToT 的 BFS/DFS 有个致命缺口：蒙特卡洛树搜索（MCTS）用「随机试错+统计」让大模型想得更深，小模型 + 它竟超过 GPT-4

前面三篇我们走了一条清晰的线：CoT（链）→ ToT（树，能试错回头）→ GoT（图，能拼碎片）。你以为到图就到头了？今天聊 MCTS（蒙特卡洛树搜索）——它和 ToT，但换了一套更聪明的搜索策略。这不是模型变大了，是「」变了。AlphaGo 靠 MCTS 战胜李世石，现在它也被用来让 LLM「想得更深」。

qq_41956309
2026-08-23 15:35:33

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 6

#宽度优先 #深度优先 #算法
【LeetCode 257】二叉树的所有路径（回溯法/深度优先遍历）- Python/C/C++详细题解

本文详细讲解了二叉树路径遍历问题的解法，重点分析了回溯算法的应用。通过前序遍历收集路径节点，遇到叶子节点时拼接路径字符串。文章提供了C++、C和Python三种实现，其中C++和Python显式回溯，C语言通过按值传递隐式回溯。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(N)。特别解析了C语言实现中的两个精妙点：指针偏移实现字符串追加和按值传递实现隐式回溯。该问题是理解回溯算法和二叉树遍历的经典案例

 无敌昊哥战神
2026-03-20 17:04:34

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#leetcode #深度优先 #python +2
AI语义检索+RFID批量盘点落地实测：智能密集架实现“档案找人”模式的建设成本与人力节省量化分析

【智慧档案管理技术升级：AI+RFID实现"档案找人"新范式】2026年档案管理正从人工模式向智能化跃迁，通过RFID物联网批量盘点（30分钟完成传统3天工作量）与AI语义检索（支持模糊查询精准定位）双技术融合，实现档案管理效率革命。实测显示：检索取档时间从30分钟缩短至30秒，人力成本降低60%-80%，1-3年可收回改造成本。针对不同区域需求。

Samyang838
2026-08-12 10:08:17

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#人工智能 #深度优先 #微信 +3
效率革新：档案盘点从3天压缩至30分钟，RFID物联网密集架批量识别与精定位技术解析

传统档案库房管理面临人工盘点效率低、错漏率高、定位困难等痛点。RFID智能密集架基于超高频技术实现批量无感识别（30分钟完成全域盘点，准确率≥99.9%）、厘米级精准定位（多读写器协同组网）和全流程数据同步，颠覆传统模式。

Samyang838
2026-08-11 15:48:40

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 19

#物联网 #深度优先 #微信 +3
合同管理系统||道本科技×DeepSeek做了一件事：让系统读得懂合同，让数据回答得了问题。

鹰眼审查矩阵运行时，系统不仅给出审查结论，还记录了每一处修改的原因和逻辑。新人处理合同时，能调取同类合同的历史审查轨迹，站在前人的经验上判断，而非从头摸索。当合同被结构化之后，它就不再是“存档文件”，而是“可查询数据”。过去几十年的合同系统，基本只解决了前半句。但一个尴尬的事实是：大多数企业的合同系统，本质上是个“带审批流的高级文件夹”这时再问“去年和这个供应商的付款条款是什么”，系统直接给出答案

 智慧293
2026-07-31 16:24:54

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 10

#科技 #深度优先 #交互 +3
【DFS序异或树状数组】P12385 [蓝桥杯 2023 省 Python B] 异或和|普及+

给一棵含有 $n$ 个结点的有根树，根结点为 $1$，编号为 $i$ 的点有点权 $a_i$ $(i \in [1, n])$。现在有两种操作，格式如下：- $1\ x\ y$ 该操作表示将点 $x$ 的点权改为 $y$。- $2\ x$ 该操作表示查询以结点 $x$ 为根的子树内的所有点的点权的异或和。现有长度为 $m$ 的操作序列，请对于每个第二类操作给出正确的结果。

闻缺陷则喜何志丹
2025-09-04 07:00:00

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 121

#深度优先 #蓝桥杯 #c++ +1
c/c++高阶数据——深度DFS

深度优先

 黑名单小羊
2025-09-04 17:28:36

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 13

#深度优先 #c++#算法
【C++题解】DFS和BFS

DFS与BFS算法4小时训练计划摘要本计划通过经典题目系统训练DFS和BFS算法。DFS部分（1.5小时）重点掌握回溯模板，通过全排列（LeetCode 46）练习基础回溯，N皇后（LeetCode 51）学习剪枝优化。BFS部分（2小时）侧重层次遍历，二叉树层序遍历（LeetCode 102）建立基础，岛屿数量（LeetCode 200）实践矩阵搜索，单词接龙（LeetCode 127）训练状

 obroccolio
2025-09-06 21:28:47

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 24

#深度优先 #c++#宽度优先 +2
C++算法题—图的邻接矩阵输入形式(I\O)

本文介绍了图论中邻接矩阵的存储方式和常见应用。

_小苔藓_
2025-09-14 22:35:32

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 11

#算法 #c++#深度优先 +1
L3-032 关于深度优先搜索和逆序对的题应该不会很难吧这件事（30分）（树状DP+非递归DFS+贡献法）（Java）

题目摘要：给定一棵n个节点的树，以r为根。求所有可能的DFS序中逆序对数量之和，结果对10^9+7取模。关键点在于统计所有DFS序中逆序对总数，而非枚举所有排列。通过分析节点间的祖孙关系和无关系两种情况：1）祖孙节点中满足u>v的固定贡献；2）无关节点对中u>v的期望贡献（概率1/2）。使用非递归DFS预处理阶乘、子树信息，并利用树状数组动态维护路径节点。最终答案为祖先贡献与无关节点期

 weixin_43897853
2025-09-16 09:16:24

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#深度优先 #算法
C++算法实战：从Fibonacci到DFS

【代码】C++算法实战：从Fibonacci到DFS。

zxctsclrjjjcph
2025-09-18 21:53:11

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#算法 #c++#深度优先 +1
【双机位A卷】华为OD笔试之【DFS/BFS】双机位A-陷阱方格【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家双机位A卷真题】【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华子OD真题题解

题目练习网址：【DFS/BFS】双机位A-陷阱方格第一行为房间的和 ()第二行为房间中墙壁的个数 ()接着下面会有行墙壁的坐标陷阱方格与不可达方格数量，两个信息在一行中输出,以一个空格隔开。(结尾不带回车换行)输出示例二输入输出说明本题是一道非常有意思的题目，显然路径的搜索过程可以用DFS/BFS来完成。问题在于如何判断方格是不可达方格和陷阱方格。先考虑相对直观的不可达方格的判断。我们从起点到终点

 闭着眼睛学算法
2025-09-19 16:07:53

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#算法 #深度优先 #宽度优先 +3
C++DFS深度优先搜索全解

DFS通过递归或栈实现深度遍历，适用于路径搜索、组合问题、图遍历等场景。结合剪枝和回溯可大幅提升效率，其思想在技术和社会领域均有深远影响。

Tang_Blogger
2026-05-06 21:28:33

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#深度优先 #c++#算法
Python图的存储与遍历全解：三种存储方式 +BFS/DFS

本文介绍了图的三种存储方式（邻接矩阵、邻接表、边集数组）和两种遍历算法（DFS、BFS）。邻接矩阵适合稠密图，邻接表是工程首选，边集数组仅适合存储所有边。DFS采用递归实现深度探索，BFS用队列实现层序遍历。根据图稀疏程度选择存储方式，结合DFS/BFS可解决最短路径等基础算法问题。文章提供完整Python代码示例，帮助新手快速掌握图算法核心知识。

2301_80054842
2026-05-14 17:16:06

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 17

#python #宽度优先 #深度优先 +2
搜索算法Python入门 CS188 Proj1 学习笔记

本文介绍了四种搜索算法的Python实现：深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、统一成本搜索(UCS)和A搜索。DFS使用栈结构实现深度优先遍历，BFS使用队列实现广度优先遍历，两者主要区别在于数据结构的选择。UCS和A都采用优先队列，UCS基于路径成本选择节点，A则结合启发式函数和路径成本。文章特别指出A实现中容易出现的环路问题，强调正确管理已访问节点的重要性。所有算法都遵循相似的框架

 imDwAaY
2026-05-20 00:24:47

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 23

#深度优先 #广度优先 #人工智能 +3
C++ DFS深搜详解

《C++深度优先搜索(DFS)算法详解》是一篇生动讲解DFS算法的技术文章。文章首先用"走迷宫"的比喻形象阐释了DFS"一条路走到黑，再回溯"的核心思想，随后详细介绍了DFS的递归和迭代两种实现方式，并提供了标准代码模板。通过"全排列"问题的实战演示，展示了DFS解决组合问题的典型应用场景。文章还对比了DFS与BFS的特性差异，列举了DF

william20140918
2026-06-03 21:30:12

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 9

#深度优先 #算法
C++ 深度优先搜索（DFS）入门教程

graph[MAXN] 是一个 vector 数组，graph[u] 里存放节点 u 的所有邻居。记住：DFS 的访问顺序取决于邻接表中邻居的存储顺序。不同的顺序会导致不同的遍历路径，但最终所有节点都会被访问到。当 for 循环结束，说明当前节点的所有邻居都处理完了，函数自然返回——这就是回溯，不需要额外写代码。DFS 从 1 出发，先走 2→4，回溯后走 3→5。进入后先标记已访问，然后遍历所有

 吉士嘉
2026-06-05 21:13:15

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 7

#深度优先 #c++#算法
【Java基础 | 19】图结构入门：邻接矩阵、邻接表、DFS 与 BFS 一文讲清

本文面向已经掌握数组、集合、栈和队列的 Java 初学者，系统梳理图的基本概念、无向图/有向图/带权图区别、邻接矩阵与邻接表的存储取舍，并用 Java 示例讲清 DFS、BFS、visited、防环、无权图最少边数路径和连通分量统计，适合在学习常见数据结构与算法前打牢图遍历基础。

Chase_______
2026-06-17 08:00:00

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 17

#java #深度优先 #宽度优先
数据库工程：生产级索引策略落地全示例‌

负责数据库优化的工程师没有继续堆服务器资源，花了两天时间把系统里的17张核心业务表的所有索引全部梳理了一遍，删掉了21个完全没用的冗余索引，新增了7组贴合业务场景的联合索引，调整了4个索引的字段顺序，优化完成之后，生产报工接口的平均响应时间从13秒降到了27毫秒，数据库的CPU使用率从峰值的98%直接降到了17%，车间里几百个工人同时扫码报工再也没有出现过卡顿。很多一线开发人员做索引设计只会照搬网

 山峰哥
2026-07-03 08:15:00

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#数据库 #大数据 #深度优先 +2
C++图论全解

C++图论涵盖广泛，从基础表示到高级算法，应用于多个领域。掌握图论算法需要理解数据结构、算法设计和优化技巧。通过实践和理论学习，可以深入理解图论并解决实际问题。

Tang_Blogger
2026-05-07 12:54:16

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 12

#图论 #c++#深度优先
华为OD机试真题新系统 2026-05-06 Python&JS 实现【寻找重复子数据】

业务数据处理中经常使用二叉树来表示数据结构，为了存储时尽可能节约空间占用，需要找出树中重复的子树。给定定义的一棵二叉树，按照要求输出这棵二叉树中所有的重复子树，对于同一类重复的子树只需要返回其中一个结果即可。

MISAYAONE
2026-05-11 18:00:00

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 5

#深度优先 #算法 #开发语言 +2
ACM/ICPC 算法竞赛模板与速查手册（C++17）

本文是一份面向ACM/ICPC算法竞赛的C++17模板速查手册，涵盖了竞赛中常用的14大类算法模板与技巧。主要内容包括基础输入输出、数据结构、图论、动态规划、数学、字符串处理等核心算法，以及调试技巧和赛前检查清单。手册采用模块化设计，所有代码基于C++17标准，可直接用于竞赛环境。特别整理了从题面特征到算法选择的速查表，并强调正确性优先于代码美观性的竞赛原则。附有复杂度分析、整数范围提醒等实用内容

 dcjoker.
2026-05-14 22:20:19

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#c++#算法 #数据结构 +4
【C++】深度优先搜索3

本文介绍了DFS算法在连通块问题中的应用。首先讲解了DFS的基本框架和连通块的定义，然后通过三个典型例题详细解析：1）八连通水坑统计问题，使用DFS标记并计数独立水坑；2）反向DFS填充问题，从边界标记外部区域；3）正向DFS细胞计数问题，消除连通细胞区域并统计数量。每个例题都包含完整代码、核心思路解析和运行流程演示，重点讲解了方向数组的使用、DFS标记方法和主函数逻辑。文章总结了DFS解决连通块

 Start_Menu
2026-05-16 14:53:56

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 14

#深度优先 #c++#算法 +1
C++ 深度优先搜索算法 DFS 详解

深度优先搜索(DFS)是一种经典的图遍历算法，其核心思想是"尽可能深"地搜索图的分支。算法从起点出发，沿着一条路径不断深入，直到无法继续时回溯并尝试其他路径。DFS常用递归实现，通过visited数组避免重复访问。典型应用包括：图的连通性检测、二维网格问题（如岛屿数量统计）、回溯问题等。算法时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度取决于递归深度。相比广度优先搜索(BFS)，DFS更适合解决连通性和路径

 玖釉-
2026-05-19 17:35:23

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#深度优先 #算法 #c++
OpenAI SDK 自定义 Base URL 实战（支持 Cursor / Dify / Claude）

简单来说：接口格式兼容 OpenAI 官方 SDK。这种调用方式：第三方接口也能直接使用。如果本身就在使用：OpenAI SDKCursorDifyOpenWebUI其实迁移到 OpenAI-Compatible API 的成本非常低。base_url=即可完成兼容。对于 AI Workflow 场景来说，统一接口确实会方便很多。

hzmAI
2026-05-29 18:20:51

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#爬山算法 #图搜索算法 #迭代加深 +4
C++图论基础最小生成树经典OJ题流食般投喂

经验总结：最小生成树在概念上是针对于无向图的，但是，这题向我们表明，特殊情景下的有向图也是适用的，这题的图是一个有向图，但是题中提到的时间胶囊的概念，其实功能就是回溯，是的，这样我们就可以把这个有向图可以看成可以递归的二叉树。kruskal算法的关键变量cnt与节点n是有关系的，cnt变量记录选的条数，n是节点个数，n - cnt 的差值就是构建出生成树的具体个数。经验总结：用kurskal算法构

 dj_798
2026-06-08 15:29:46

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#c++#开发语言 #图论 +2
CCF-GESP计算机学会等级考试2026年6月六级C++T2 满二叉树

摘要本题要求统计给定有根二叉树中所有子树（以每个节点为根的子树）是满二叉树的数量。满二叉树的定义是所有叶子深度相同且非叶子节点都有两个儿子。通过后序遍历自底向上处理每个节点：判断其左右子树是否均为满二叉树且高度相等，若是则当前子树也是满二叉树。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，适合处理n≤10^5的数据范围。示例代码展示了递归实现方法，最终输出满足条件的子树数量。

长春高老师编程
2026-07-01 15:39:47

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#c++#深度优先 #算法