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Bellman-Ford与SPFA与SPFA_DFS
人工智能经典问题，八数码问题求解，多种搜索算法大全，BFS，DFS，UCS，A*，贪婪算法，迭代加深IDS，有界深度搜索，C语言版，保证看懂，分析到位，注释详细，没有bug
广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写BFS，以下采用广度来描述）是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，故得名。也就是我们在数据结构中学习过的BFS算法。按层数的遍历。同上图所示，我们从A开始得到它的一个BFS就是ABCDEF。我们使用代码实现该程序。grap = {"A":["B","C"],"B":["A","C","D"],"C":["A"
那么在经过加油站的坐标时候，加油站坐标的visit[x][y]，还是为0，不能变为1，防止其他路径更少油量，由于visit[x][y]==0，而不能到加油站，结果就不对。此时，先根据oilStations，拿到抵达这个加油站当前的最少油量prsentLeastOil，如果这个路径到这个加油站的最少油量。4）当走到任意坐标时候，油量足够，而且汽车加过油，那么初始油量应该不变，因为加过油，剩余油量在加
最短路径广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）算法通常不直接用于寻找加权图中的最短路径，因为它在搜索过程中不会考虑边的权重。然而，在无权图中（即所有边的权重都相等），BFS可以用来找到从一个源顶点到所有其他顶点的最短路径。创建一个队列Q用于存储待处理的顶点。创建一个集合visited用于记录已经访问过的顶点，防止重复访问。创建一个距离数组dist，用于记录从源顶点到各个
深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是两种常见的图遍历算法，用于在图或树结构中搜索特定节点并解决问题。它们在解决不同类型的问题时具有不同的应用场景和性质。
游戏使用一堆物品，例如棋子、石头或者硬币，这些物品被分成几堆，每堆可以有任意数量的物品。Nim游戏的关键在于掌握取物品的策略，因为有正确的方法可以确保你获胜，无论对手怎么移动。这个策略涉及到让每一堆物品的数量保持在特定的模式，这样你就可以控制游戏的走向，迫使对手进入必败局面。NIM博弈属于公平组合游戏，但城建的棋类游戏，比如围棋，就不是公平组合游戏。给定 n 堆石子，两位玩家轮流操作，每次操作可以
我们之前使用深度优先遍历的方法是 , 只派一个人去探索迷宫,记录其路线 和每个节点走过的方向 , 一条道走到黑 , 当路不通时候,回溯到上一个节点 的下一个方向 , 直到这个节点全部方向都遍历完,我们就放弃路线上的这个节点 ,接着回溯到这个节点的上一个节点的另一个方向 , 我们一定可以成功 ,因为我们就算不成功,早晚也可以回溯到起点 ,从起点的下一个方向出发 ,当把所有节点所有方向都遍历完,如果有
FloodFill(洪水灌溉) 算法介绍假设一个 4 * 4 的方格代表一块土地，土地上有些地方是凹陷的（假设用负数表示，-1，-2，-3……大小表示凹陷程度），有些地方是凸起的（假设用正数表示，1,2,3,4……大小表示凸起程度）。此时如果发洪水或是下雨，就会把凹陷的地方填满水，凸起的部分就会把凹陷的部分包围，填满水的区域会被连成一片一片的。所以这类问题要么是问有多少块填平的区域，要么是问最大的
广度优先搜索（BFS）是图论中的一种基础算法，它以层级遍历的方式逐层展开，保证找到的路径是最短的。在解决实际问题时，BFS因其结构简单且高效，被广泛应用于最短路径搜索、图的遍历、网络抓取、棋盘问题求解等场景。掌握BFS及其应用对于深入理解图论算法和解决复杂问题至关重要。希望这篇文章能帮助你理解BFS的工作原理及其应用场景。如果你有任何疑问或希望进一步探讨，欢迎在评论区留言！
【题解】P8817 [CSP-S 2022] 假期计划此题作为 CSP-S 的 T1，可以说是相当有难度了。感觉 T1 和 T2 换了个位置。(雾)我作为场外 VP 选手赛时此题只得了 95pts(洛谷民间数据)，靠着自己乱搞 dfs+剪枝水过去了 19 个点。这里记录一下这道题。题目链接题意概述给定一张 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向无权图，点有点权。需要找四个不同的点...
从某个顶点V出发，访问该顶点的所有邻接点V1，V2..VN，从邻接点V1，V2...VN出发，再访问他们各自的所有邻接点，重复上述步骤，直到所有的顶点都被访问过。•用邻接表来表示图，虽然有2e个表结点，但只需扫描e个结点即可完成遍历，加上访问n个头结点的实践，时间复杂度为O(n+e)•如果使用邻接矩阵，则BFS对于每一个被访问到的顶点，都要循环检测矩阵中的整整一行，(4)到5后，没有可访问的点，返
P29是讲解二叉搜索树的实现中内存里发生的事情，详细讲了内存中堆栈的分配什么的。老师讲的非常清晰，并且每一步都对应图像，我这里就不再文字呈现了，直接看视频吧。P30-P34笔记，视频地址👇。
`BFS`（广度优先搜索）是解决最短路径问题的一种常见算法。在这种情况下，我们通常使用BFS来查找从一个起始点到目标点的最短路径。
广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是图和树结构中的一种基本搜索算法。它从根节点开始逐层遍历，先访问所有邻近节点，然后再遍历这些邻近节点的邻居。BFS通常使用队列来实现这一过程。在Python中，可以使用collections模块的deque实现高效的队列操作。
访问完右分支后，退回到最初根节点的上一级节点，再访问右分支。迭代法的思路其实是以层作为粒度，弹出一层的所有节点，然后放进去下面一层的所有节点，这里需要在注意的是在 que 中我们是无法区分两个节点是否来自于同一层的，所以在编程时，需要实现获取一层的长度。递归法就是函数在函数实现中调用函数本身，但函数实现中还需要增加调用终止条件，在函数实现中可以先假定函数已经实现，所以在考虑一个根节点和两个子节点时
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