NOI导刊 宽度优先搜索

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信息学竞赛中的广度优先搜索算法

信息学竞赛中的广度优先搜索算法

信息学竞赛中的广度优先搜索算法广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)是一种常用的图搜索算法,广泛应用于信息学竞赛中。

本文将介绍广度优先搜索算法的原理、应用场景以及实现方法。

一、算法原理广度优先搜索算法是一种基于队列的搜索算法,通过逐层扩展搜索的方式,从起始节点开始,依次遍历其邻接节点,然后依次遍历邻接节点的邻接节点,直到找到目标节点或遍历完所有节点为止。

该算法的基本过程如下:1. 创建一个队列,并将起始节点加入队列;2. 从队列中取出首个节点,并标记为已访问;3. 遍历该节点的邻接节点,若未被标记为已访问,则将其加入队列;4. 重复步骤2和步骤3,直到队列为空或找到目标节点。

广度优先搜索算法可以用来解决一些与图相关的问题,比如最短路径问题、连通性问题等。

二、应用场景广度优先搜索算法在信息学竞赛中有广泛的应用,以下是一些常见的应用场景。

1. 连通性问题:判断图中两个节点是否连通。

通过广度优先搜索,可以从起始节点开始遍历图,找到目标节点即可判断其连通性。

2. 最短路径问题:找到两个节点之间的最短路径。

广度优先搜索每一层的遍历都是从起始节点到目标节点的可能最短路径,因此可以通过记录路径长度和路径信息,找到最短路径。

3. 迷宫问题:求解迷宫中的最短路径。

迷宫可以看作是一个图,起始位置为起始节点,终点位置为目标节点,通过广度优先搜索可以找到迷宫中的最短路径。

4. 可达性问题:判断一个节点是否可达其他节点。

通过广度优先搜索,可以从起始节点开始遍历图,标记所有可达节点,然后判断目标节点是否被标记。

三、实现方法广度优先搜索算法的实现可以使用队列来辅助完成。

以下是一个基于队列的广度优先搜索算法的伪代码示例:```BFS(start, target):queue = [start] // 创建一个队列,并将起始节点加入队列visited = set() // 创建一个集合,用于标记已访问的节点while queue is not emptynode = queue.pop(0) // 从队列中取出首个节点visited.add(node) // 标记节点为已访问if node == targetreturn True // 找到目标节点,搜索结束for neighbor in node.neighbors // 遍历节点的邻接节点if neighbor not in visitedqueue.append(neighbor) // 将邻接节点加入队列return False // 队列为空,未找到目标节点```四、总结广度优先搜索算法在信息学竞赛中是一种常用的算法,它通过逐层遍历的方式,能够快速的找到目标节点或解决与图相关的问题。

信息学奥赛:广度搜索

信息学奥赛:广度搜索

例3:翻币问题
有N个硬币(6<=N<=20000)全部正面朝上排成一排,每次将 其中5个硬币翻过来放在原位置,直到最后全部硬币翻成反面朝 上为止。试编程找出步数最少的翻法,输出最少步数及翻法。 分析:本题的关键是找出从当前状态如何变化到下一状态(即变 化的规律)。
任意翻转5个硬币,正反面的个数变化为: 5正0反 正-5 反+5 4正1反 正-3 反+3 3正2反 正-1 反+1 2正3反 正+1 反-1 1正4反 正+3 反-3 0 正5反 正+5 反-5
0 9 8 7 6 5 4 10 8 3 2 1 2 3 11 9 4 4 6 5 12 8 7 6 5 6 13 14 15 16 22 24 25 26 27 15 2122 23 16 17 18 19 20 24 25 26 27 19 26 28 28 27
输出:28
数据结构定义: A[1..maxn,1..maxn]表示邻接矩阵 Father[1..maxn*maxn]表示队列 State[1..maxn*maxn,1..2],1表示当前点的横坐标,2 表示纵坐标,记录状态
Байду номын сангаас
例4:最优乘车
一名旅客最近到H城旅游,他很想去S公园游玩,但如果从他所在的饭店 没有一路已士可以直接到达S公园,则他可能要先乘某一路巴士坐几站,再 下来换乘同一站台的另一路巴士, 这样换乘几次后到达S公园。 现在用整数1,2,…N 给H城的所有的巴士站编号,约定这名旅客所在饭店 的巴士站编号为1…S公园巴士站的编号为N。 写一个程序,帮助这名旅客寻找一个最优乘车方案,使他在从饭店乘车到S 公园的过程中换车的次数最少。 输入:3 7 //3条线路,7个车站 67 4736 1235 输出:2

高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 搜索法一

高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 搜索法一

算法在信息学奥赛中的应用〔搜索法一〕在这里介绍两种基本的搜索算法:深度优先搜索和广度优先搜索法,以树的搜索为例,深度优先搜索法是优先扩展尚未扩展的且具有最大深度的结点;广度优先搜索法是在扩展完第K层的结点以后才扩展K+1层的结点。

深度优先搜索法与前面讲的回溯法差不多,主要的区别是回溯法在求解过程中不保留完整的树结构,而深度优先搜索那么记下完整的搜索树,搜索树起记录解路径和状态判重的作用。

为了减少存储空间,在深度优先搜索中,用标志的方法记录访问过的状态,这种处理方法使得深度优先搜索法与回溯法没什么区别了。

在回溯法中,我们己分析了非递归的实现过程,在这里就只讨论深度优先的递归实现方法。

深度优先搜索的递归实现过程:procedure dfs(i);for i:=1 to r doif 子结点mr符合条件then 产生的子结点mr入栈;if 子结点 mr 是目标结点 then 输出else dfs(i+1);栈顶元素出栈〔即删去mr〕;endif;endfor;在讲解递推法时,我们讨论了用递推法解骑土游历问题,在这里我们再看看如何用深度优先搜索法求解此题。

搜索算法应用例1骑士游历:设有一个n*m的棋盘,在棋盘上任一点有一个中国象棋马,马走的规那么为:1.马走日字 2.马只能向右走。

当N,M 输入之后,找出一条从左下角到右上角的路径。

例如:输入 N=4,M=4,输出:路径的格式:(1,1)->(2,3)->(4,4),假设不存在路径,那么输出"no"算法分析:我们以4×4的棋盘为例进行分析,用树形结构表示马走的所有过程〔如以下图〕,求从起点到终点的路径,实际上就是从根结点开始深度优先搜索这棵树。

马从〔1,1〕开始,按深度优先搜索法,走一步到达〔2,3〕,判断是否到达终点,假设没有,那么继续往前走,再走一步到达〔4,4〕,然后判断是否到达终点,假设到达那么退出,搜索过程结束。

noi常用算法

noi常用算法

noi常用算法NOI(National Olympiad in Informatics)是指全国青少年信息学奥林匹克竞赛,是我国高中阶段最高水平的信息学竞赛。

在NOI 竞赛中,常用的算法是指在解决问题时经常使用的算法,下面将介绍一些常用的NOI算法。

一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,沿着路径直到无法继续,然后返回到前一个节点,继续搜索其他路径。

DFS通常使用递归或栈来实现。

它常用于解决迷宫问题、连通性问题等。

二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,先访问其所有相邻节点,然后访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推。

BFS通常使用队列来实现。

它常用于解决最短路径问题、连通性问题等。

三、动态规划(Dynamic Programming)动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法。

它将问题划分为若干个子问题,并分别求解这些子问题的最优解,然后利用子问题的最优解来推导出原问题的最优解。

动态规划常用于解决最优路径问题、背包问题等。

四、贪心算法(Greedy Algorithm)贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能得到全局最优解的算法。

贪心算法不一定能得到最优解,但在某些问题上表现出良好的效果。

贪心算法常用于解决最小生成树问题、哈夫曼编码问题等。

五、最短路径算法最短路径算法用于求解两个节点之间的最短路径。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和Bellman-Ford算法等。

这些算法可以求解有向图或无向图中的最短路径问题,用于解决网络路由问题、导航问题等。

六、最大流算法最大流算法用于求解网络中从源节点到汇节点的最大流量。

常用的最大流算法有Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法等。

最大流算法可以用于解决网络优化问题、流量分配问题等。

信息学奥赛——算法入门教程

信息学奥赛——算法入门教程

信息学奥赛——算法入门教程信息学奥赛是一个旨在培养学生计算机科学技能和算法设计能力的竞赛。

参加信息学奥赛的选手需要具备扎实的计算机基础知识和能够熟练运用各种算法解决问题的能力。

因此,算法是信息学奥赛的核心内容之一、下面是一个算法入门教程,帮助初学者了解算法的基本概念和常见算法的实现。

一、算法的基本概念算法是解决特定问题的一组明确的指令和操作步骤。

在计算机科学中,算法可以看作是解决特定问题的计算过程。

算法的好坏主要取决于其效率和正确性。

一个好的算法应该能够在合理的时间内解决问题,并且得到正确的结果。

二、常见的算法分类1.排序算法:用于将一组数据按照特定的规则进行排序,常见的排序算法包括快速排序、归并排序、冒泡排序等。

2.算法:用于在一组数据中找到特定的元素或满足特定条件的元素,常见的算法包括二分查找、深度优先、广度优先等。

3.动态规划算法:一种用于解决复杂问题的技术,通过把问题分解成子问题,然后利用子问题的解来解决整个问题,常见的动态规划算法包括最长公共子序列、背包问题等。

4.贪心算法:一种通过每一步选择最优解来解决问题的方法,贪心算法通常能够得到局部最优解,但不一定能得到全局最优解,常见的贪心算法包括最小生成树、哈夫曼编码等。

三、算法的实现1.伪代码表示:在写算法之前,通常先用伪代码表示算法的思路和步骤,伪代码是一种类似于程序语言的表示方法,但更接近自然语言,方便理解算法的思路。

2. 编程实现:根据伪代码编写程序实现算法,通常使用一种编程语言,比如C++、Java、Python等。

在实现算法时,需要注意代码的简洁性和可读性,方便他人理解和调试。

3. 测试和优化:编写完算法后,需要进行测试和优化,验证算法的正确性和效率。

可以通过多组测试数据进行测试,找出可能存在的bug并进行修复,优化算法的效率。

四、练习题目1.给定一个包含n个元素的数组,找出数组中第k小的元素。

2.给定一个包含n个元素的无序数组,找出数组中第k大的元素。

《信息学奥赛一本通》:第8章 广度优先搜索-2019-01-22

《信息学奥赛一本通》:第8章  广度优先搜索-2019-01-22
第八章 广度优先搜索
w 广度优先搜索的过程
广度优先搜索算法(又称宽度优先搜索)是最简便的图的搜索算 法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短 路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
广度优先算法的核心思想是:从初始节点开始,应用算符生成第 一层节点,检查目标节点是否在这些后继节点中,若没有,再用产生式 规则将所有第一层的节点逐一扩展,得到第二层节点,并逐一检查第二 层节点中是否包含目标节点。若没有,再用算符逐一扩展第二层的所有 节点……,如此依次扩展,检查下去,直到发现目标节点为止。即
【参考程序】
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int ju[9][9]={{0,0,0,0,0,0,0,0,0},
{0,1,0,0,0,1,0,1,1},
{0,0,1,1,1,1,0,1,1},
{0,0,1,1,0,0,1,1,1},
b[tail]=head;
s[i]=1;
if (i==8)
{
out(tail);head=tail;break; //第一次搜到H城市时路线最短
}
}
} while (head<tail);
int bfs ( )
{
初始化,初始状态存入队列;head=tail;(队列为空)
队列首指针head=0; 尾指针tail=1;
do
{
指针head后移一位,指向待扩展结点;
for (int i=1;i<=max;++i)
//max为产生子结点的规则数

全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI信息学-递归与深度优先搜索DFS教学文案

全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI信息学-递归与深度优先搜索DFS教学文案
• 基于该特点,我们可以采用如下方式优化程序的运行时间 •定义数组int P[1000*1000][2],记录从指定方格出发,可到达的所有方格的行下标和列 下标。 •定义数组int R[1000][1000],保存从每个方格出发,可到达的方格数量。若从(x, y)出发 可达到的方格数为A,则求解过程中经过的所有方格,它们可到达的方格数都为A。
• 由于字符串需要额外的空间保存结束符'\0',且n <= 1000;因此迷宫的定义和迷宫信息 的读取代码如下:
2、洛谷P1141(01迷宫)--定义函数实现递推过程
10001 11010 01101 10001 01100
• 以当前方格为参照,寻找上、下、左、右可到达的方格 • 以上、下、左、右可到达的方格为参照,重复步骤1。直到没有可到达的方格为止
迷宫求解
1、迷宫求解--定义数据结构,读取迷宫信息
• 从题意和样例数据可以看出,迷宫中每个方格的行下标和列下标,都是从1开始编号的。 • 为了便于处理,我们也可以将数组预留一部分空间,数组行下标和列下标也从1开始编号
map[i][ j]取值为0,表示可以通过;取值为1,表示有障碍,不可通过 因为数组的行下标和列下标都从1开始,且1<=N、M<=5;所以行数和列数都应为6
经过的路径上原来棋格的颜色
4、洛谷P3956(棋盘)-搜索减枝,初步减少搜索时间
5、洛谷P3956(棋盘)-添加最小基本记忆数组,再次减少搜索时 间
谢谢观赏!
知识回顾 Knowledge Review
递归调用,无法结束。直至消耗完所有的栈内存,导致程序运行崩溃。
3、洛谷P1141(01迷宫)--防止程序死循环崩溃(解决办法)
我们可以按如下方式,防止重复 的递归调用。

noi竞赛知识点

noi竞赛知识点

noi竞赛知识点NOI(全国青少年信息学奥林匹克竞赛)是中国最重要、最具影响力的计算机科学竞赛之一。

在NOI竞赛中,参赛选手需要掌握一些基本的知识点,下面是一些与NOI竞赛相关的知识点。

1. 数据结构:在NOI竞赛中,数据结构是非常重要的一个知识点。

选手需要掌握各种常用的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,并且要了解它们的基本操作和时间复杂度。

2. 算法:算法是NOI竞赛中的核心内容之一。

选手需要熟练掌握一些常见的算法,如排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序)、查找算法(如二分查找)、图算法(如最短路径算法、最小生成树算法)等。

3. 动态规划:动态规划是一种常用的算法设计技巧,在NOI竞赛中经常会出现。

选手需要掌握动态规划的基本思想和解题方法,并熟悉一些常见的动态规划问题,如背包问题、最长公共子序列问题等。

4. 图论:图论也是NOI竞赛中的重要内容。

选手需要了解图的基本概念,如顶点、边、路径、环等,以及图的表示方法(邻接矩阵、邻接表等),并熟悉一些常见的图论算法,如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。

5. 数论:数论是NOI竞赛中的一个重要知识点。

选手需要了解一些基本的数论知识,如质数、最大公约数、最小公倍数、欧几里得算法等,并熟悉一些常见的数论问题,如素数判定、质因数分解等。

6. 字符串处理:字符串处理也是NOI竞赛中的一个常见问题。

选手需要掌握一些字符串处理的基本操作,如字符串匹配、字符串比较、字符串替换等,以及一些常见的字符串算法,如KMP算法、后缀数组等。

以上是NOI竞赛中的一些重要知识点,选手在备战竞赛时应该重点关注这些知识点,并进行系统的学习和实践。

通过不断的练习和思考,相信选手们能够在NOI竞赛中取得好成绩。

2019-2020年高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 深度优先搜索和广度优先搜索

2019-2020年高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 深度优先搜索和广度优先搜索

2019-2020年高中信息技术全国青少年奥林匹克联赛教案深度优先搜索和广度优先搜索从一个简单题目开始。

例1.输出n个元素的无重复的全排列。

(1<=n<=9)在这里我们可以对每一个元素编号,形成1,2,…,8,9个数字的全排列。

我们用一个一维数组来处理,相当于有9个位置,每个位置可以放1到9,再进行重复性判断,即在每个位置放一个数字时判断它前面是否已经使用该数字。

通过数组中元素值的变化,产生全排列。

下面给出非递归例程,其中,变量k是表示位置指针,数组x用来装每个位置的值。

const n=5;varx:array[1..10] of integer;k:integer; {位置指针}function try:boolean; {判重函数}var i:integer;beginfor i:=1 to k-1 doif x[i]=x[k] thenbegin try:=false;exit;end;try:=true;end;procedure out; {输出过程}var i:integer;beginfor i:=1 to n dowrite(x[i]);writeln;end;begink:=1;x[1]:=0;while k>0 dobegininc(x[k]); {当前第k个位置中增加1}if x[k]>n then {判断当前第k个位置中是否超界,超界指针后移一位}dec(k)elseif try then {判重}begininc(k);x[k]:=0; {前进1位}if k>n then {判断指针是否超界,决定一个排列是否完成,完成指针后移一位}begin out;dec(k);end;end;end;end.下面是递归例程:const n=5;varx:array[1..10] of integer;function try(v1,k:integer):boolean; {判重函数,v1表示位置,k 表示所放的值}var i:integer;beginfor i:=1 to v1-1 doif x[i]=k thenbegin try:=false;exit;end;try:=true;end;procedureout; {输出过程} var i:integer;beginfor i:=1 to n dowrite(x[i]);writeln;end;procedure search(v:integer); {v表示第v个位置}var i:integer;beginif v>n then begin out;exit;end; {若v超界,一个排列完成} for i:=1 to n do {在第v个位置上分别放1到n} if try(v,i) then {如果不重复,处理第v+1个位置} begin x[v]:=i;search(v+1);end;end;beginsearch(1);end.说明:使用非递归的好处是节约内存,当一些题目对内存消耗较大时,建议使用非递归方式;但使用递归方式在程序运行时间上要好一些,因为在每个节点扩展时,递归方式少一个范围超界判断。

宽度优先算法

宽度优先算法
宽度优先搜索
百科名片
宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位址,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。伪代码实现
优化
总结
编辑本段概述
BFS,其英文全称是Breadth First Search。 BFS并不使用经验法则算法。从算法的观点,所有因为展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。一般的实验里,其邻居节点尚未被检验过的节点会被放置在一个被称为 open 的容器中(例如队列或是链表),而被检验过的节点则被放置在被称为 closed 的容器中。(open-closed表)
[1]枝。每个节点u内的值为d[u],图中所示的队列Q是第9-18行while循环中每次迭代起始时的队列。队列中每个结点下面是该结点与源结点的距离。 图1 BFS在一个无向图上的执行过程 过程BFS按如下方式执行,第1-4行置每个结点为白色,置d[u]为无穷大,每个结点的父母置为NIL,第5行置源结点S为灰色,即意味着过程开始时源结点已被发现。第6行初始化d[s]为0,第7行置源结点的父母结点为NIL,第8行初始化队列0,使其仅含源结点s,以后Q队列中仅包含灰色结点的集合。 程序的主循环在9-18行中,只要队列Q中还有灰色结点,即那些已被发现但还没有完全搜索其邻接表的结点,循环将一直进行下去。第10行确定队列头的灰色结点为u。第11-16行的循环考察u的邻接表中的每一个顶点v。如果v是白色结点,那么该结点还没有被发现过,算法通过执行第13-16行发现该结点。首先它被置为灰色,距离d[v]置为d[u]+1,而后u被记为该节点的父母,最后它被放在队列Q的队尾。当结点u的邻接表中的所有结点都被检索后,第17 -18行使u弹出队列并置成黑色。

信息学竞赛中的搜索与回溯算法

信息学竞赛中的搜索与回溯算法

信息学竞赛中的搜索与回溯算法在信息学竞赛中,搜索与回溯算法起着重要的作用。

这些算法通过遍历可能的解空间来寻找最优解,解决了许多实际问题。

本文将介绍搜索与回溯算法的基本原理、应用场景以及算法的优化方法。

一、搜索算法搜索算法通常用于在给定的搜索空间中查找目标解。

常见的搜索算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)和启发式搜索等。

1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索从根节点开始,沿着一条路径直到达到叶子节点或目标节点为止,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。

DFS算法非常适用于解决问题的完整解存在于较深路径的情况,例如迷宫问题、八皇后问题等。

2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索从根节点开始,逐层扩展搜索,直到找到目标解或者搜索空间被完全遍历。

BFS算法适用于解决问题的完整解存在于较浅路径的情况,例如最短路径问题、迷宫最短路径问题等。

3. 启发式搜索启发式搜索通过使用启发函数来评估搜索的方向和选择。

它常用于解决复杂问题,如人工智能、路径规划等。

A*算法是一种常见的启发式搜索算法,它通过估计从当前节点到目标节点的代价来选择下一个节点。

二、回溯算法回溯算法是一种通过不断尝试所有可能解的方法,直到找到满足条件的解或遍历所有可能解的算法。

它常用于组合优化问题、排列问题等。

回溯算法的基本思想是通过逐步构建解空间,并在每一步选择一个可能的解,继续向下搜索。

如果当前选择导致无法满足条件,就回溯到上一步,尝试其他的选择。

回溯算法的典型应用包括全排列问题、子集问题和图的着色问题等。

它在信息学竞赛中广泛应用,可以有效地解决各种组合问题。

三、搜索与回溯算法的优化在实际应用中,搜索与回溯算法可能会面临解空间过大、搜索耗时长的问题。

为了提高算法的效率,可以采取以下优化方法。

1. 剪枝剪枝是指在搜索过程中,通过一些条件判断来减少搜索的路径,以避免不必要的计算。

剪枝可以根据问题的特点设计,例如对于排列问题,可以通过检查当前选择是否合法来剪枝。

第十七届全国少年信息学奥林匹克联赛初赛试题

第十七届全国少年信息学奥林匹克联赛初赛试题

第十七届全国青少年信息学奥林匹克联赛初赛试题(提高组 Pascal语言两小时完成)●●全部试题答案均要求写在答卷纸上,写在试卷纸上一律无效●●一、单项选择题(共20题,每题1.5分。

共计30分。

每题有且仅有一个正确选项。

)1.在二进制下,1100011 +()= 1110000。

A.1011 B.1101 C.1010 D.11112.字符“A”的ASCII码为十六进制41,则字符“Z”的ASCII码为十六进制的()。

A.66 B.5A C.50 D.视具体的计算机而定3.右图是一棵二叉树,它的先序遍历是()。

A.ABDEFC B.DBEFAC C.DFEBCA D.ABCDEF4.寄存器是()的重要组成部分。

A.硬盘B.高速缓存C.内存D.中央处理器(CPU)5.广度优先搜索时,需要用到的数据结构是()。

A.链表B.队列C.栈D.散列表6.在使用高级语言编写程序时,一般提到的“空间复杂度”中的“空间”是指()。

A.程序运行时理论上所占的内存空间B.程序运行时理论上所占的数组空间C.程序运行时理论上所占的硬盘空间D.程序源文件理论上所占的硬盘空间7.应用快速排序的分治思想,可以实现一个求第K大数的程序。

假定不考虑极端的最坏情况,理论上可以实现的最低的算法时间复杂度为()。

A.O(n2)B.O(n log n)C.O(n) D.O(1)8.为解决Web应用中的不兼容问题,保障信息的顺利流通,()制定了一系列标准,涉及HTML、XML、CSS等,并建议开发者遵循。

A.微软 B.美国计算机协会(ACM) C.联台国教科文组织D.万维网联盟(W3C)9.体育课的铃声响了,同学们都陆续地奔向操场,按老师的要求从高到矮站成一排。

每个同学按顺序来到操场时,都从排尾走向排头,找到第一个比自己高的同学,并站在他的后面。

这种站队的方法类似于()算法。

A.快速排序B.插入排序C.冒泡排序D.归并排序10.1956年()授予肖克利(William Shockley)、巴丁(John Bardeen)和布拉顿(Walter Brattain),以表彰他们对半导体的研究和晶体管效应的发现。

宽度优先搜索PPT课件

宽度优先搜索PPT课件

要点二
详细描述
在网络路由中,宽度优先搜索算法从源节点开始,逐层向 外扩展搜索,直到找到目标节点或所有可能的路径都被探 索完。该算法通过建立一个队列来保存待探索的节点,按 照先入队列的顺序逐个进行搜索,优先搜索相邻的节点, 直到找到目标节点或无节点可搜索为止。在网络路由中, 宽度优先搜索算法可以用于寻找最短路径、最小跳数等优 化目标。
详细描述
在宽度优先搜索中,使用队列来存储待探索的节点,按照先进先出的原则进行 搜索。这样可以确保按照一定的顺序访问节点,避免重复访问和遗漏,从而提 高搜索效率。
剪枝优化
总搜 索分支,可以减少不必要的计算和存储 开销。
VS
详细描述
在宽度优先搜索中,可以通过剪枝优化来 提前终止一些不可能产生结果的搜索分支 。例如,如果某个节点已经超过了目标节 点,那么它的所有后继节点都不可能产生 目标节点,因此可以提前终止这些分支的 搜索。这样可以减少不必要的计算和存储 开销,提高搜索效率。
宽度优先搜索ppt课件
目录
• 宽度优先搜索概述 • 宽度优先搜索算法实现 • 宽度优先搜索的优化策略 • 宽度优先搜索与其他搜索算法的比较 • 宽度优先搜索的实际应用案例 • 总结与展望
01
宽度优先搜索概述
定义与特点
01
02
定义:宽度优先搜索
特点
(Breadth-First Search,
BFS)是一种图遍历算
详细描述
在迷宫求解中,宽度优先搜索算法从起点开 始,逐层向外扩展搜索,直到找到终点或所 有可能的路径都被探索完。该算法通过建立 一个队列来保存待探索的节点,按照先入队 列的顺序逐个进行搜索,优先搜索相邻的节 点,直到找到目标节点或无节点可搜索为止。

宽度优先搜索详解

宽度优先搜索详解

宽度优先搜索详解宽度优先搜索(Breadth First Search, BFS)是一种用来遍历或搜索图形或树数据结构的算法。

该算法以广度为优先,从根节点开始,依次访问同层节点,直到遍历完整个图形或树。

本文将详细介绍宽度优先搜索的原理、应用场景以及实现方法。

一、原理解析宽度优先搜索主要基于队列数据结构实现,其具体流程如下:1. 将根节点(起始节点)放入队列中;2. 当队列不为空时,执行以下步骤:a. 取出队首元素进行访问;b. 将当前节点的所有相邻未访问过的节点加入队列;c. 标记当前节点为已访问;3. 重复步骤2,直到队列为空。

宽度优先搜索的核心思想是在同一层级的节点访问完之后才会继续访问下一层级的节点,确保了先广度后深度的遍历顺序。

二、应用场景宽度优先搜索在图形和树等数据结构中有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:1. 最短路径问题:当图中每条边的权重相等时,宽度优先搜索可以用来求解起点到终点的最短路径。

2. 连通性问题:宽度优先搜索可以用来判断两个节点之间是否存在路径联通。

3. 键值搜索:对于带有层次结构的数据,如树结构或图像中的像素布局,宽度优先搜索可以帮助我们在最短时间内找到目标节点。

4. 社交网络分析:在社交网络中,宽度优先搜索可以用来寻找两个人之间的熟人关系链,或者寻找某个人的最近邻居。

5. 游戏路径搜索:在一些游戏中,如迷宫游戏或棋盘游戏,宽度优先搜索可以用来寻找到达目标位置的最短路径。

三、实现方法以下是宽度优先搜索的一种实现方法(以无向图为例):```pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start):visited = set() # 用于记录已访问的节点queue = deque([start]) # 使用双端队列作为辅助数据结构visited.add(start) # 将起始节点标记为已访问while queue:node = queue.popleft() # 取出队首节点print(node) # 访问节点的操作for neighbor in graph[node]: # 遍历当前节点的相邻节点if neighbor not in visited:queue.append(neighbor) # 将未访问过的节点加入队列visited.add(neighbor) # 标记为已访问```上述代码中,`graph`表示无向图的邻接表表示,`start`表示起始节点。

信息学奥赛决赛题目2020

信息学奥赛决赛题目2020

信息学奥赛决赛题目2020今年的信息学奥赛决赛题目可谓是极具挑战性,让参赛选手们在紧张的比赛中展现出自己的才华和智慧。

本文将为大家介绍一下今年的决赛题目以及选手们的精彩表现。

今年的决赛题目是一个关于图论的问题,要求选手们设计一个算法,找出一个有向图中的最长路径。

这个有向图由若干个节点和边组成,每个节点代表一个城市,每条边代表两个城市之间的道路。

每条边上都标有一个正整数,表示两个城市之间的距离。

选手们需要找出一条路径,使得路径上经过的边的距离之和最大。

这个题目看似简单,但实际上需要选手们具备较强的编程能力和数学思维。

首先,选手们需要设计一个合适的数据结构来表示这个有向图,以便于后续的计算。

其次,选手们需要运用图论中的算法来寻找最长路径。

常见的算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),选手们可以根据自己的喜好和实际情况选择合适的算法。

最后,选手们需要考虑如何在程序中进行路径的记录和距离的累加,以便于找出最长路径。

在比赛现场,选手们展现出了自己的才华和智慧。

有的选手采用了深度优先搜索算法,通过递归的方式遍历图中的所有路径,并记录下最长路径。

有的选手则选择了广度优先搜索算法,通过队列的方式逐层遍历图中的节点,并记录下最长路径。

不同的算法虽然思路不同,但都能够找到最长路径,展现出选手们的编程能力和创新思维。

除了算法的设计,选手们还需要考虑如何优化程序的性能。

在大规模的数据集下,简单的算法可能会导致程序运行时间过长,无法在规定的时间内完成计算。

因此,选手们需要思考如何通过剪枝、动态规划等方法来提高程序的效率。

一些优秀的选手通过巧妙地设计算法,成功地在规定时间内找到了最长路径,给评委和观众留下了深刻的印象。

最终,经过激烈的角逐,一位选手成功地找到了最长路径,并以出色的表现获得了冠军。

他的算法设计简洁高效,程序运行速度快,成功地解决了这个复杂的问题。

他的胜利不仅是对他个人才华的肯定,也是对信息学奥赛的一次胜利。

清泉州阳光实验学校高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 搜索法二

清泉州阳光实验学校高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 搜索法二

清泉州阳光实验学校算法在信息学奥赛中的应用〔搜索法二〕在深度优先搜索算法中,深度越大的结点越先得到扩展,假设把它改为深度越小的结点越先得到扩展,就是广度优先搜索法。

广度优先搜索根本算法:programbfs;初始化;建立队列data;设队列首指针closed:=0;队列尾指针open:=1;repeatclosed增1,取出closed所指结点进展扩展;fori:=1tordobeginif子结点符合条件thenbeginopen增1,并把新结点存入数据库队尾;if新结点与原有结点有重复then删于该结点(open减1)elseif新结点即目的then输出并退出;end{if};end{for};untilclosed>=open;{队列为空}使用广度优先搜索时,离根结点最近的结点先扩展,所以广度优先搜索法比较适宜求步数最少的解,由于深度优先使用了标志法,使得存储空间大大减少,而广度优先要保存所有搜索过的节点,随着搜索程度的加深,所需的存储空间成指数增加。

因此在必要时我们采用双向搜索来减少搜索空间和存储空间,如下面的例子。

广度优先算法应用例字串变换〔NOIP2021tg〕[问题描绘]:有两个字串A$,B$及一组字串变换的规那么〔至多6个规那么〕:A1$->B1$A2$->B2$规那么的含义为:在A$中的子串A1$可以变换为B1$、A2$可以变换为B2$…。

例如:A$='abcd'B$='xyz'变换规那么为:‘abc’->‘xu’‘ud’->‘y’‘y’->‘yz’那么此时,A$可以经过一系列的变换变为B$,其变换的过程为:‘abcd’->‘xud’->‘xy’->‘xyz’一一共进展了三次变换,使得A$变换为B$。

[输入]:键盘输人文件名。

文件格式如下:A$B$A1$B1$\A2$B2$ |->变换规那么....../所有字符串长度的上限为20。

noi算法范围

noi算法范围

noi算法范围NOI算法范围NOI(National Olympiad in Informatics,全国信息学奥林匹克竞赛)是中国的一项高中生计算机科学竞赛,旨在培养和选拔优秀的计算机科学与技术人才。

NOI算法范围是指在NOI竞赛中所涵盖的算法知识内容。

一、线性结构算法1. 数组:在NOI竞赛中,数组的使用非常广泛。

掌握数组的基本操作,如遍历、查找、插入、删除等,对于解决很多算法问题至关重要。

2. 链表:了解链表的基本概念和操作,如插入、删除、反转等。

链表的灵活性和动态性使得它在某些问题的解决中具有很大优势。

3. 栈和队列:掌握栈和队列的基本操作,如入栈、出栈、入队、出队等。

栈和队列在解决一些特定问题时非常有用,如括号匹配、迷宫问题等。

二、排序和查找算法1. 冒泡排序:掌握冒泡排序的思想和实现方法,了解其时间复杂度和空间复杂度。

2. 快速排序:了解快速排序的思想和实现方法,掌握其时间复杂度和空间复杂度。

快速排序在解决大规模数据排序问题时效率高。

3. 二分查找:掌握二分查找的思想和实现方法,了解其时间复杂度。

二分查找适用于有序数组中的查找问题。

三、图论算法1. 最短路径算法:了解Dijkstra算法和Floyd算法,掌握它们的思想和具体实现方法。

最短路径算法在解决网络中的最短路径问题时非常重要。

2. 最小生成树算法:掌握Prim算法和Kruskal算法,了解它们的思想和实现方法。

最小生成树算法在解决网络中的连通问题时具有很大的应用价值。

四、动态规划算法1. 背包问题:了解0-1背包问题和完全背包问题,掌握它们的动态规划解法。

背包问题在资源分配和优化问题中有广泛的应用。

2. 最长公共子序列:了解最长公共子序列问题的动态规划解法,掌握其实现方法。

最长公共子序列问题在字符串匹配和相似性分析中有很大的作用。

五、搜索算法1. 深度优先搜索(DFS):了解DFS的基本原理和实现方式,掌握其递归和非递归的实现方法。

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可行算法
由于阶段图的性质使得该图的所有边所连接节点的等级 都是相邻的, 都是相邻的,因此就可以设计出一个基于宽度优先搜索 BFS)的算法: (即BFS)的算法:
1.初始时将所有输入层的节点放入队列; 初始时将所有输入层的节点放入队列; 2.取出队列中的一个元素,不重复地扩展并处理该节点所发出的 取出队列中的一个元素, 边的目标节点; 边的目标节点; 3.如果队列非空,则转向2; 如果队列非空,则转向2 4.输出输出层中所有满足条件的节点。 输出输出题” 理解问题的第一步就是认真“读题”。那么我们先来看 一看这个题目涉及的问题。 一看这个题目涉及的问题。研究一下题目中所给的图的 一些性质,可以发现如下特点: 一些性质,可以发现如下特点:
图中所有的节点都有一个确定的等级, 1.图中所有的节点都有一个确定的等级,我们记作
但是由于本题在问题描述中并没有明确的给出判断一个 节点是否是输入节点, 节点是否是输入节点,因此需要在算法进行的过程当中 额外地考虑一些边界情况的数据( 额外地考虑一些边界情况的数据(这个过程即便是真实 数据没有这样出也是要有的), ),下面给出的更一般的算 数据没有这样出也是要有的),下面给出的更一般的算 法可能会更好的跳过这些边界情况。 法可能会更好的跳过这些边界情况。
1.对原图中所有的节点进行一次拓扑排序; 对原图中所有的节点进行一次拓扑排序; 2.按照拓扑顺序处理每一个节点; 按照拓扑顺序处理每一个节点; 3.输出输出层中所有满足条件的节点。 输出输出层中所有满足条件的节点。
聪明的打字员(nOI2001第一试第三题 第一试第三题) 聪明的打字员 第一试第三题 阿兰是某机密部门的打字员,她现在接到一个任务: 阿兰是某机密部门的打字员,她现在接到一个任务:需要在一天之内输入几百个长度固定 的密码。当然,她希望输入的过程中敲击键盘的总次数越少越好。 为6的密码。当然,她希望输入的过程中敲击键盘的总次数越少越好。 不幸的是,出于保密的需要,该部门用于输入密码的键盘是特殊设计的, 不幸的是,出于保密的需要,该部门用于输入密码的键盘是特殊设计的,键盘上没有数字 而只有以下六个键: Swap0 Swap1 Right, 为了说明这6 键 , 而只有以下六个键 : Swap0, Swap1, Up, Down, Left, Right , 为了说明这 6 个键的 作用,我们先定义录入区的6个位置的编号,从左至右依次为1 作用,我们先定义录入区的6个位置的编号,从左至右依次为1,2 ,3,4,5,6。下面列 出每个键的作用: 出每个键的作用: Swap0 Swap0 光标位置不变,将光标所在位置的数字与录入区的1号位置的数字( Swap0:按Swap0,光标位置不变 ,将光标所在位置的数字与录入区的1号位置的数字( 左 起第一个数字)交换。如果光标已经处在录入区的1号位置,则按Swap 键之后, Swap0 起第一个数字)交换。如果光标已经处在录入区的1号位置,则按Swap0键之后,录入区的 数字不变; 数字不变; Swap1:按Swap1,光标位置不变,将光标所在位置的数字与录入区的6号位置的数字(左 Swap1 Swap1 光标位置不变, 将光标所在位置的数字与录入区的6 号位置的数字( 起第六个数字)交换。如果光标已经处在录入区的6号位置,则按Swap 键之后, Swap1 起第六个数字)交换。如果光标已经处在录入区的6号位置,则按Swap1键之后,录入区的 数字不变; 数字不变; Up: Up,光标位置不变,将光标所在位置的数字加1 除非该数字是9 例如, Up:按Up,光标位置不变,将光标所在位置的数字加1(除非该数字是9)。例如,如果光 标所在位置的数字为2 Up之后 该处的数字变为3 如果该处数字为9 则按Up之后, 之后, Up之后 标所在位置的数字为2,按Up之后,该处的数字变为3;如果该处数字为9, 则按Up之后, 数字不变,光标位置也不变; 数字不变,光标位置也不变; Down: Down,光标位置不变,将光标所在位置的数字减1 除非该数字是0 Down:按Down,光标位置不变,将光标所在位置的数字减1(除非该数字是0),如果该处 数字为0 则按Down之后,数字不变,光标位置也不变; Down之后 数字为0,则按Down之后,数字不变,光标位置也不变; Left: Left,光标左移一个位置,如果光标已经在录入区的1号位置(左起第一个位置) Left:按Left,光标左移一个位置,如果光标已经在录入区的1 号位置 (左起第一个位置) 则光标不动; 上,则光标不动; Right: Right,光标右移一个位置,如果光标已经在录入区的6号位置( Right:按Right,光标右移一个位置 ,如果光标已经在录入区的 6号位置 (左起第六个位 则光标不动。 置)上,则光标不动。 当然,为了使这样的键盘发挥作用,每次录入密码之前, 当然,为了使这样的键盘发挥作用,每次录入密码之前,录入区总会随机出现一个长度为 的初始密码,而且光标固定出现在1号位置上。当巧妙地使用上述六个特殊键之后, 6的初始密码,而且光标固定出现在1号位置上。当巧妙地使用上述六个特殊键之后,可以 得到目标密码,这时光标允许停在任何一个位置。 得到目标密码,这时光标允许停在任何一个位置。 现在,阿兰需要你的帮助,编写一个程序,求出录入一个密码需要的最少的击键次数。 现在,阿兰需要你的帮助,编写一个程序,求出录入一个密码需要的最少的击键次数。
神经网络
兰兰规定,Ci服从公式:(其中n是网络中所有神经元的数目) 兰兰规定, 服从公式: 其中n是网络中所有神经元的数目)
Ci =
( j,i )∈E
∑W C
ji
j
Ui
公式中的Wji(可能为负值)表示连接j 公式中的Wji(可能为负值)表示连接j号神经元和 i号神经 Wji 元的边的权值。 Ci大于 大于0 该神经元处于兴奋状态, 元的边的权值 。 当 Ci大于 0 时 , 该神经元处于兴奋状态, 否 则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时, 则就处于平静状态 。 当神经元处于兴奋状态时 , 下一秒它会 向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci Ci。 如此. 向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci。 如此.在输入层 神经元被激发之后, 神经元被激发之后 , 整个网络系统就在信息传输的推动下进 行运作。现在,给定一个神经网络, 行运作 。 现在 , 给定一个神经网络 , 及当前输入层神经元的 状态(Ci) 要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。 状态(Ci),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。 【输入格式】 输入格式】 第一行是两个整数n ≤n≤20 20) 接下来n 第一行是两个整数n(1≤n≤20)和p。接下来n行,每行两个 整数, 行是神经元i最初状态和其阈值(Ui) 整数,第i+1行是神经元i最初状态和其阈值(Ui),非输入 层的神经元开始时状态必然为0。 再下面P行 , 每行由两个整 层的神经元开始时状态必然为0 再下面P 及一个整数Wij 表示连接神经元i Wij, 的边权值为Wij Wij。 数 i , j 及一个整数 Wij, 表示连接神经元i 、 j 的边权值为Wij 。 输出格式】 【输出格式】 输出包含若干行, 每行有两个整数, 输出包含若干行 , 每行有两个整数 , 分别对应一个神经元的 编号,及其最后的状态,两个整数间以空格分隔。 编号 , 及其最后的状态 , 两个整数间以空格分隔 。 仅输出最 后状态非零的输出层神经元状态, 后状态非零的输出层神经元状态 , 并且按照编号由小到大顺 序输出! 序输出! NULL。 若输出层的神经元最后状态均为 0,则输出 NULL。
产生式规则
设当前状态为(S,index),下一个状态为(S’,index’) ,下一个状态为 设当前状态为 Swap0 ① Swap0: index<>1 if index<>1 then =S[index]; [index] =S[1 Index’:=index; [index]: [ S’:=S;S’[1]:=S[index];S’[index]:=S[1];Index :=index;] :=S; [ Swap1 ② Swap1: index<>6 if index<>6 then =S[index]; [index] =S[6 Index’:=index; [index]: [ S’:=S;S’[6]:=S[index];S’[index]:=S[6];Index :=index;] :=S; [ Up: ③ Up: S[index]<>9 [index]: [index]+1 if S[index]<>9 then [ S’:=S;S’[index]:=S [index]+1;Index :=index;] :=S; [index] =S’[index]+ Index’:=index; Down: ④ Down: S[index]<>0 [index]: [index]- Index’:=index; if S[index]<>0 then [ S’:=S;S’[index]:=S [index]-1;Index :=index; ] :=S; [index] =S’[index] Left: ⑤ Left: index<>0 if index<>0 then [ S’:=S; Index :=index-1;] :=S; Index’:=indexRight: ⑥ Right: index<>6 if index<>6 then [ S’:=S; Index :=index+1;] :=S; Index’:=index+1
宽度优先搜索应用实例
宽度优先遍历算法框架
从某个未被访问的顶点v出发 依次访问 从某个未被访问的顶点 出发,依次访问 的各个未曾访问过 出发 依次访问v的各个未曾访问过 的邻接点.然后分别从这些邻接点出发广度优先搜索遍历 然后分别从这些邻接点出发广度优先搜索遍历,直 的邻接点 然后分别从这些邻接点出发广度优先搜索遍历 直 到所有已被访问的邻接点都被访问到. 到所有已被访问的邻接点都被访问到 PROC bfs(v); Visite(v); visted[v]:=true; Iniqueue(q); enqueue(q,v); While not empty(q) do [ v:=dlqueue(q); w:=FIRSTADJ(v); While w<>0 do if not visited[w] then [visite(w);visited[w]:=true; enqueue(q,w)] w:=NEXTADJ(v,w); ENDP
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