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PAT甲级 A1004 Counting Leaves随手记录，只希望能帮助到同样遇到问题的小伙伴呀~还是学生，水平有限，写的不好的地方有请指正~先上代码~代码#include<iostream>#include<string.h>using namespace std;int main() {int n, m;cin >> n >> m;int*
原题链接：https://www.acwing.com/problem/content/1120/扩展选择：已存在的组+每次尝试开辟一个新的组参考的代码比y总快20倍：#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;const int N = 15;vecto
#include <iostream>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;int vis[10][10];int ans = 0;int dir[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};void dfs(int x,int y){if(x==0||y==0
791. 高精度加法给定两个正整数（不含前导 0），计算它们的和。输入格式共两行，每行包含一个整数。输出格式共一行，包含所求的和。数据范围1≤整数长度≤100000输入样例：1223输出样例：35代码：#include <iostream>#include <vector>using namespace std;vector<int> add(vector<
A#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;const int maxn = 10;bool bol[maxn];char maps[maxn][maxn];int n, k, cnt, way;void dfs(int h){if(cnt == k){way++;return ;}if(h >=
凑数公式：最大凑不出数m=(p-1)(q-1)-1裴蜀定理：若p,q最大公约数为d，那么一定存在整数a,b使ap+bq=d,若ab互质，则存在xy使ax+by=1.打表代码：#include<stdio.h>#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<cmath&
#include <iostream>#include <vector>#include <unordered_map>using namespace std;int getransfer();void dfs(int a);int N;vector<vector<int>>G(10000);unordered_map<int, i
这道题目的核心是求树的直径，即树在最长的那条路，这里有一个o(n)的时间复杂度来求树的直径，而且代码非常简洁。方法是这样的：第一步先求出某一个点c的最长路的端点v，然后我们可以证明v是树中某一个直径的端点，然后我们就可以从这个v点开始再求一遍最长路就可以得到直径了；注意：树中的某一个点到另外一个点的路径只有一条那么接下来就是代码了；#include<iostream>#include
1207. 大臣的旅费树的直径 = 所有点的最长链+次长链的最大值优质题解树型dp某个点的最长链 = 连接该点和其子节点的边 + 子节点的最大值。很像dfs。#include<iostream>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;const int N = 2e5+10;struct e
层次文本分类(HTC)是一项具有挑战性的任务，其中可以将文档分配给分类法中的多个层次结构类别。以往的研究大多认为HTC是一个扁平的多标签分类问题，这必然会导致“标签不一致”问题。在本文中，我们将HTC定义为一个序列生成任务，并引入一个序列到树的框架(Seq2Tree)来建模分层标签结构。此外，我们还设计了一个带有动态词汇表的约束解码策略，以保证结果的标签一致性。与之前的工作相比，本文提出的方法在三
async/await、promise和setTimeout执行顺序
【代码】863. 二叉树中所有距离为 K 的结点。
设G=（V，E）是无向图，如果根据顶点V可分割为两个互不相交的子集（A，B），且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分属这两个不同的顶点集（i∈A，j∈B），则图G就是一个二分图。该算法的基本思路是从起点开始，每次选择一个距离起点最近的节点，并更新起点到各个节点的距离。二分图有最大匹配和最小匹配问题，在二分图中的一个匹配是指边集中任意两条边都不依附于同一个顶点，极大匹配是指在当前已完成的匹
给你一棵树，节点最多是10，让你从上到下，从左到右来输出叶子节点。
Deddens等学者提出先对原始数据集调整扩充后再拟合 log-binomial模型，称为COPY方法扩充原始数据集的步骤：当log-binomial 回归模型不收敛时，将原始数据集中Y=1的个案增加 c-l倍 ，然后再将原始数据集Y值互换 ，将这两个新的数据集合并成一个数据集， 即为复制(COPY )数据集 ， 再利用 COPY 数据集拟合log-binomial 回归模型从而达到解决模型不收敛
有一棵树，树的遍历可以用栈来实现，然后给出你这棵树用栈实现后的Push和Pop的序列，然后让你给出这棵树的后序遍历。
前段时间有点小忙，没时间写文章。今天准备开一个新的专题——寻路。寻路在游戏中是不可或缺的一部分，每款游戏都有一套适合自己的寻路算法。我准备把这些整理一下供大家学习。废话不多说，进入正题。说到寻路，最先想到的就是DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)。这也是寻路的最基础的算法。这两种算法基本思路是一模一样的，只是用到的数据结构不同。前者使用栈，后者使用队列。今天着重介绍DFS，...
**对上一章的补充**：DFS用到的数据结构为栈，所以很容易联想到系统栈，也就是递归。DFS也可以用递归实现，感兴趣的读者可自行尝试。这一章我们来讲BFS，BFS(广度优先搜索)，它与上一章的DFS不同，DFS采取一条路走到黑的策略，并且找到的路径一般不是最优路径。而对于BFS来说，它采取的是一种波状推进的形式，能够保证路径是最优的。**举个形象的栗子**：你路过一条河，你捡起一块石头...
例如美国硅谷，聚集了苹果、Google、Linkedin、Facebook、PayPal、英特尔、Yahoo、Oracle等著名的高科技公司，创造了无数的财富神话，因为西雅图有微软、亚马逊、Salesforce的第二总部，苹果、Facebook、Google、阿里巴巴、Snapchat等科技公司也纷纷在西雅图地区建立据点。过去几年，发生的最大的变化就是——科技巨头对全球经济的影响力越来越大，中美之
cocos creator缓动系统首先看一下效果cocos中制作动效需要用到缓动系统，使用cc.tween并传入一个节点使其动起来。举例：cc.tween(this.picNode).to(1, { scale: 2 }).start();传入的this.picNode就是需要动起来的节点.to后面跟着的第一个数字为运动时长，单位为秒。时间后的大括号里包含节点的一些属性，当使用to时，则是“到达目
欢迎回到：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！前言：提到深度优先搜索（DFS），我们很容易就会想到广度优先搜索（BFS），它们两合在一起成为一个搜索专题，今天笔者先把DFS讲清楚，BFS的内容留在下一章详细讲解。OK，废话不多说，走着...先送你一朵小红花...一、引入：深度优先搜索（DFS）这块内容很重要哦，为了方便大家理解，先举一个（来自胡凡、曾磊老师编写的《算法笔记》一书）的栗子。举个栗子：设想
数据结构-图的深度优先搜索和广度优先搜索（邻接矩阵实现）无需过分关注代码本身，核心在于代码的设计思路深度优先利用递归算法实现，代码设计思路就是两个for循环表示对矩阵的每个元素进行一次访问递归函数确保深度（一进到底再出）广度优先利用队列先进先出进行辅助，代码设计思路就是两个for循环表示对矩阵每一个元素进行一次访问访问过的元素进队列，以队列中的首元素为基准搜索到与首元素有边...
Java算法之dfs 与bfs1. dfs1.1 递归1.2 非递归2. bfs2.1 常见两类问题1. dfs深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS)深度优先遍历各个节点，需要使用到栈（Stack）这种数据结构。Stack的特点是是先进后出，首先将右节点压入栈中，在将左节点压入栈中，这样出栈顺序就是先左节点再右节点。DFS是图论里面的一种搜索算法，他可以由一个根节点出
目录1.问题描述2.问题分析3.完整源码1.问题描述八皇后问题是十九世纪著名的数学家高斯于1850年提出的。问题是:在8×8的棋盘上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。可以把八皇后问题扩展到n皇后问题，即在n×n的棋盘上摆放n个皇后，使任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。2.问题分析确定问题状态:问题的状态即棋盘的布局状态构造状态空间树
前言深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中。本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历相信大家看了肯定会有收获。深度优先遍历深度优先遍历简介习题演练DFS在搜索引擎中的应用深度优先遍历
遍历的定义：从已给的连通图中某一顶点出发，沿着一些边访遍图中所有的顶点，且使每个顶点仅被访问一次，就叫做图的遍历，它是图的基本运算．一:深度优先遍历（ＤＦＳ）１，在访问图中某一起始顶点Ｖ后，由Ｖ出发，访问它的任一邻接顶点Ｗ１２，再从Ｗ１出发，访问与Ｗ１邻接但还未被访问过的顶点Ｗ２；３，然后再从Ｗ２出发，进行类似的访问．．．．．．４，如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点Ｕ为止．５，接
什么是深度、广度优先遍历深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。这两种遍历方式有什么不同呢？举个例子。我们来到一个游乐场，游乐场里有11个景点。我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么样的游玩次序呢？第一种是一头扎到底的玩法。我们选择一条支路，尽可能不断地深入
~ START ~你是不是经常听谁谁说，哎呀，你用的什么浏览器，这么laji,好慢哟~~~ 哎，我给你推荐个神器谷歌浏览器，用着贼爽~~~然后，你就想回去马上就下载这不我也下载了，然后就出事了~~~下面跟着我的步伐一起看看吧！一、当你如获至宝的在搜索框输入关键字然后按下回车，经过差不多一杯奶茶的时间加载，你看到了这张图妈耶！不会是我有下载错软件包了吧？我网掉了，没有啊？我设置不对啊？等等，你差不多
目录1.深度优先（Depth_First Search）2.广度优先（Broadth_First Search）3.源代码示例3.1深度优先3.2广度优先假设有无向图G = （V，E），标志数组visited [ n ](1)点集 V = { }边集 E = { }(2)visited [ n ] (n为图中顶点个数，初始元素都为0）若.....................
良苦用心
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