递归与深度优先搜索算法
图的遍历算法
1图的遍历问题在实践中常常遇到这样的问题:给定n个点,从任一点出发对所有的点访问一次并且只访问一次。
如果用图中的顶点表示这些点,图中的边表示可能的连接,那么这个问题就可以表示成图的遍历问题,即从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。
图的遍历操作和树的遍历操作功能相似,是图的一种基本操作,图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础上。
由于图结构本身的复杂性,所以图的遍历操作也比较复杂,主要表现在以下几个方面:(1) 在图结构中,没有一个确定的首结点,图中任意一个顶点都可以作为第一个被访问的结点。
(2) 在非连通图中,从一个顶点出发,只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点,因此,还需要考虑如何选取下一个出发点以访问图中其余的连通分量。
(3) 在图结构中,如果有回路存在,那么一个顶点被访问后,有可能沿回路又回到该顶点。
⑷在图结构中,一个顶点可以和其它多个顶点相连,当这样的顶点访问过后,存在如何选取下一个要访问的顶点的问题。
基于以上分析,图的遍历方法目前有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法。
下面将介绍两种算法的实现思路,分析算法效率并编程实现。
1.1深度优先搜索算法深度优先搜索算法是树的先根遍历的推广,它的实现思想是:从图G的某个顶点V o出发,访问V o,然后选择一个与V o相邻且没被访问过的顶点V i访问,再从V i出发选择一个与V i相邻且未被访问的顶点V j进行访问,依次继续。
如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问,贝U退回已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W,从W出发按同样的方法向前遍历,直到图中所有顶点都被访问。
其递归算法如下:Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数,对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G Status(*Visit)(i nt v)){VisitF unc = Visit;for(v=0; vvG.vex num; ++v)visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化for(v=0; v<G .vex num; ++v)if(!visited[v])DFS(G v); //对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE; VisitFunc(v); // 访问第v 个顶点for(w=FirstAdjVex(G ,v); w>=0;w=NextAdjVex(G ,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点,若顶点在G中没有邻接顶点,则返回空(0)。
递归查找方法
递归查找方法
1.二分查找法:递归地在有序数组中查找目标元素。
该方法
首先将数组的中间元素与目标元素进行比较,如果相等则返回
该元素的索引,如果目标元素小于中间元素,则在数组的左半
部分继续查找,否则在数组的右半部分继续查找,直到找到目
标元素或者数组为空。
2.深度优先搜索算法(DFS):在图结构中查找目标元素。
DFS通过递归地遍历图的邻接节点来查找目标元素。
具体实现时,需要使用一个布尔数组来标记已经访问过的节点,以避免
重复访问。
3.广度优先搜索算法(BFS):同样用于图结构中查找目标
元素。
BFS通过递归地遍历图的邻接节点,但是与DFS不同的是,BFS通过使用一个队列来实现节点的访问顺序。
具体实现时,首先将起始节点入队列,然后按照先入先出的顺序逐个出
队列并访问节点的邻接节点,直到找到目标元素或者队列为空。
4.递归遍历树结构:在树结构中查找目标元素的最直接方法
是通过递归地遍历树的每个节点来查找。
这种方法可以使用前序、中序或后序遍历三种方式来实现,具体选择哪种方式取决
于具体问题的要求。
搜索算法之深度优先搜索
end;
procedrue try(i:integer); {递归搜索解}
var j:integer;{每个皇后的可放置位置
注意:一定要在过程中定义;否则当递归时会覆盖掉它的值
不能得到正确结果}
begin
for j:=1 to n do
begin
没有直接告诉我们小三角形是朝上还是朝下的
这一点也是要判断的
〖数据结构〗
一个二维数组(用来存放以每一个小三角形为顶点的大三角形的高)
〖算法流程〗
1、读入三角形图形
转化为而维数组
(未破赋值为1
以破0)
2、从第一行
算出每一行以每一个顶角朝下的小三角形为顶点的最大三角形的高
方法:
搜索次数最坏也只有4755次
〖参考程序〗TRIANGLE.PAS
program triangle;
var a:array[1..100,1..100] of integer;
i,j,n,num:integer;
chr:char;
f1,f2:text;
procedure init;
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还请自己查证!
搜索算法之深度优先搜索
[算法分析]
编程学到现在才真正到了部分
从这里往下学
你才知道什么叫做博大精深
今天我们要啃的这块硬骨头叫做深度优先搜索法
首先我们来想象一只老鼠
if chr='-' then a[i,j]:=1;
end;
readln(f1);
dfs通用步骤-概述说明以及解释
dfs通用步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述DFS(深度优先搜索)是一种常用的图遍历算法,它通过深度优先的策略来遍历图中的所有节点。
在DFS中,从起始节点开始,一直向下访问直到无法继续为止,然后返回到上一个未完成的节点,继续访问它的下一个未被访问的邻居节点。
这个过程不断重复,直到图中所有的节点都被访问为止。
DFS算法的核心思想是沿着一条路径尽可能深入地搜索,直到无法继续为止。
在搜索过程中,DFS会使用一个栈来保存待访问的节点,以及记录已经访问过的节点。
当访问一个节点时,将其标记为已访问,并将其所有未访问的邻居节点加入到栈中。
然后从栈中取出下一个节点进行访问,重复这个过程直到栈为空。
优点是DFS算法实现起来比较简单,而且在解决一些问题时具有较好的效果。
同时,DFS算法可以用来解决一些经典的问题,比如寻找图中的连通分量、判断图中是否存在环、图的拓扑排序等。
然而,DFS算法也存在一些缺点。
首先,DFS算法不保证找到最优解,有可能陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
另外,如果图非常庞大且存在大量的无效节点,DFS可能会陷入无限循环或者无法找到解。
综上所述,DFS是一种常用的图遍历算法,可以用来解决一些问题,但需要注意其局限性和缺点。
在实际应用中,我们需要根据具体问题的特点来选择合适的搜索策略。
在下一部分中,我们将详细介绍DFS算法的通用步骤和要点,以便读者更好地理解和应用该算法。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下所示:文章结构:在本文中,将按照以下顺序介绍DFS(深度优先搜索)通用步骤。
首先,引言部分将概述DFS的基本概念和应用场景。
其次,正文部分将详细解释DFS通用步骤的两个要点。
最后,结论部分将总结本文的主要内容并展望未来DFS的发展趋势。
通过这样的结构安排,读者可以清晰地了解到DFS算法的基本原理和它在实际问题中的应用。
接下来,让我们开始正文的介绍。
1.3 目的目的部分的内容可以包括对DFS(Depth First Search,深度优先搜索)的应用和重要性进行介绍。
遍历路径算法
遍历路径算法遍历路径算法是一种计算机科学中的算法,用于在图或树等数据结构中遍历或搜索路径,以找到特定节点、确定连通性或执行其他操作。
以下是一些常见的遍历路径算法:1. 深度优先搜索(Depth-First Search,DFS):DFS 是一种递归或堆栈(栈)驱动的算法,用于遍历树或图中的节点。
它首先探索一个节点的所有子节点,然后再递归地继续向下探索,直到到达叶子节点,然后返回上一级节点,继续探索其他子节点。
DFS 可以用于寻找路径、检测环、拓扑排序等问题。
2. 广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS):BFS 以层次方式遍历图或树,从根节点开始,首先探索所有直接相邻的节点,然后再逐层向外扩展。
BFS 通常用于寻找最短路径或解决距离相关问题。
3. Dijkstra 算法:Dijkstra 算法用于寻找从一个起点到图中所有其他节点的最短路径。
它通过不断选择距离最短的节点来构建最短路径树。
4. A 搜索算法*:A* 搜索算法是一种启发式搜索算法,用于寻找从一个起点到目标节点的最短路径。
它使用启发式函数来评估节点的价值,并选择具有最小总代价的节点进行探索。
5. 贪婪搜索算法:贪婪搜索算法是一种启发式搜索算法,它总是选择最有希望的节点进行探索,但不一定能够找到全局最优解。
它通常用于解决某些优化问题,如旅行推销员问题。
6. 递归算法:递归算法是一种通过递归调用自身的方法,来遍历树或图中的路径。
递归算法可以用于深度优先搜索和其他遍历任务。
这些算法的选择取决于具体的问题和数据结构。
不同的遍历路径算法适用于不同类型的问题,因此需要根据问题的性质来选择适当的算法。
深度优先搜索算法详解及代码实现
深度优先搜索算法详解及代码实现深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)是一种常见的图遍历算法,用于遍历或搜索图或树的所有节点。
它的核心思想是从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问其他节点,直到无法继续深入为止,然后回退到上一个节点,继续搜索未访问过的节点,直到所有节点都被访问为止。
一、算法原理深度优先搜索算法是通过递归或使用栈(Stack)的数据结构来实现的。
下面是深度优先搜索算法的详细步骤:1. 选择起始节点,并标记该节点为已访问。
2. 从起始节点出发,依次访问与当前节点相邻且未被访问的节点。
3. 若当前节点有未被访问的邻居节点,则选择其中一个节点,将其标记为已访问,并将当前节点入栈。
4. 重复步骤2和3,直到当前节点没有未被访问的邻居节点。
5. 若当前节点没有未被访问的邻居节点,则从栈中弹出一个节点作为当前节点。
6. 重复步骤2至5,直到栈为空。
深度优先搜索算法会不断地深入到图或树的某一分支直到底部,然后再回退到上层节点继续搜索其他分支。
因此,它的搜索路径类似于一条深入的迷宫路径,直到没有其他路径可走后,再原路返回。
二、代码实现以下是使用递归方式实现深度优先搜索算法的代码:```pythondef dfs(graph, start, visited):visited.add(start)print(start, end=" ")for neighbor in graph[start]:if neighbor not in visited:dfs(graph, neighbor, visited)# 示例数据graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['A', 'D', 'E'],'C': ['A', 'F'],'D': ['B'],'E': ['B', 'F'],'F': ['C', 'E']}start_node = 'A'visited = set()dfs(graph, start_node, visited)```上述代码首先定义了一个用于实现深度优先搜索的辅助函数`dfs`。
树的最短路径算法
树的最短路径算法树的最短路径算法树是一种重要的数据结构,它在计算机科学中扮演着重要的角色。
在树上进行最短路径算法可以用于许多应用场景,如网络路由、图像处理和人工智能等领域。
本文将介绍树的最短路径算法,并分别介绍深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种常见的树遍历方式。
一、最短路径定义在讨论树的最短路径算法之前,我们需要先了解什么是最短路径。
在图论中,最短路径是指连接两个节点之间权值和最小的路径。
对于无向图和有向图来说,都存在多种不同的最短路径。
而在树上,由于没有回路,因此只存在唯一一条连接两个节点之间的简单路径。
二、深度优先搜索深度优先搜索是一种常见的遍历方式,在树上也可以用来寻找最短路径。
其基本思想是从某个节点出发,沿着其子节点不断向下搜索直到叶子节点为止,然后返回到父节点继续搜索其他子节点。
1. 递归实现深度优先搜索可以通过递归实现。
具体步骤如下:(1)从根节点开始遍历,对于每个节点,先访问它的左子树。
(2)如果左子树为空,则返回到父节点,访问右子树。
(3)如果右子树也为空,则返回到父节点的父节点,继续遍历其他子树。
递归实现深度优先搜索的代码如下:```void dfs(TreeNode* root) {if (root == nullptr) {return;}// 访问当前节点visit(root);// 遍历左子树dfs(root->left);// 遍历右子树dfs(root->right);}```2. 迭代实现深度优先搜索还可以通过迭代实现。
具体步骤如下:(1)将根节点入栈。
(2)当栈不为空时,取出栈顶元素并访问它。
(3)将当前节点的右子节点入栈。
(4)将当前节点的左子节点入栈。
迭代实现深度优先搜索的代码如下:```void dfs(TreeNode* root) {if (root == nullptr) {return;}stack<TreeNode*> s;s.push(root);while (!s.empty()) {TreeNode* cur = s.top();s.pop();// 访问当前节点visit(cur);// 将右子节点入栈if (cur->right != nullptr) {s.push(cur->right);}// 将左子节点入栈if (cur->left != nullptr) {s.push(cur->left);}}}```三、广度优先搜索广度优先搜索是另一种常见的遍历方式,在树上也可以用来寻找最短路径。
邻接矩阵的深度优先遍历算法
邻接矩阵的深度优先遍历算法简介邻接矩阵是一种常用的图表示方法,它使用一个二维数组来表示图中各个节点之间的关系。
深度优先遍历(Depth First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,它通过递归或栈的方式依次访问图中的所有节点。
本文将介绍邻接矩阵的深度优先遍历算法,并提供相应的代码实现。
邻接矩阵邻接矩阵是一种二维数组,它的行和列分别代表图中的各个节点。
如果两个节点之间存在边,则对应位置上的元素为1;否则为0。
对于无向图来说,邻接矩阵是对称的;而对于有向图来说,邻接矩阵不一定对称。
下面是一个示例的邻接矩阵:A B C DA 0 1 0 1B 1 0 1 1C 0 1 0 0D 1 1 0 0深度优先遍历算法算法思想深度优先遍历算法从起始节点开始,递归或使用栈的方式依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点,直到所有节点都被访问过为止。
算法步骤1.创建一个栈,并将起始节点入栈;2.创建一个数组,用于记录已经访问过的节点;3.当栈不为空时,执行以下操作:–从栈顶弹出一个节点,标记为已访问,并输出该节点;–遍历该节点的邻居节点,如果邻居节点未被访问,则将其入栈;4.重复步骤3,直到栈为空。
算法实现def dfs(adj_matrix, start_node):stack = [start_node]visited = [False] * len(adj_matrix)while stack:node = stack.pop()visited[node] = Trueprint(node)for i in range(len(adj_matrix)):if adj_matrix[node][i] == 1 and not visited[i]:stack.append(i)示例假设有以下图的邻接矩阵:A B C DA 0 1 0 1B 1 0 1 1C 0 1 0 0D 1 1 0我们以A作为起始节点进行深度优先遍历,那么遍历的顺序将会是A、B、C、D。
深度优先搜索算法实现技巧概述
深度优先搜索算法实现技巧概述深度优先搜索算法(Depth-First Search,DFS)是一种用于图遍历和搜索的常用算法。
它的基本思想是从初始节点开始,逐个访问与当前节点相邻且尚未访问过的节点,直到无法继续访问为止,然后回溯到上一节点继续搜索,直到遍历完所有节点。
深度优先搜索算法可以用递归或栈实现。
下面将介绍几种常用的深度优先搜索算法实现技巧,帮助读者更好地理解和应用该算法。
1. 递归实现深度优先搜索算法递归是深度优先搜索算法最直观的实现方式之一。
通过递归调用自身来完成节点遍历。
可以按照以下步骤实现:1) 定义一个记录已访问节点的集合visited,初始时为空;2) 从起始节点开始,将其标记为已访问,并输出节点值;3) 遍历该节点的相邻节点,如果相邻节点未被访问过,则递归调用搜索函数访问该节点。
2. 栈实现深度优先搜索算法栈也是深度优先搜索算法的常用实现方式。
通过栈的先进后出特性,实现节点的回溯和遍历。
可以按照以下步骤实现:1) 定义一个记录已访问节点的集合visited,初始时为空;2) 定义一个栈,并将起始节点压入栈中;3) 循环执行以下步骤,直到栈为空:a) 弹出栈顶节点;b) 如果该节点未被访问过,则标记为已访问,并输出节点值;c) 遍历该节点的相邻节点,将未被访问过的相邻节点压入栈中。
3. 剪枝优化深度优先搜索算法在实际应用中,深度优先搜索算法通常会遇到搜索空间非常大的情况,导致算法的效率较低。
为了减小搜索空间,可以引入剪枝优化技巧。
常见的剪枝优化包括:a) 设置深度阈值,当搜索深度超过阈值时,立即返回不再继续搜索;b) 设置节点访问次数限制,每个节点最多被访问固定次数,防止陷入无意义的循环中。
4. 应用场景深度优先搜索算法在许多领域都有广泛应用,下面介绍几个常见的应用场景:a) 图的连通性判断:通过深度优先搜索算法可以判断图中两个节点是否连通;b) 拓扑排序:通过深度优先搜索算法可以对有向无环图进行拓扑排序;c) 迷宫求解:通过深度优先搜索算法可以求解迷宫问题,寻找从起点到终点的路径;d) 词语接龙:通过深度优先搜索算法可以找到两个词语之间的最短变换序列。
信息学竞赛中的深度优先搜索算法
信息学竞赛中的深度优先搜索算法深度优先搜索(Depth First Search, DFS)是一种经典的图遍历算法,在信息学竞赛中被广泛应用。
本文将介绍深度优先搜索算法的原理、应用场景以及相关的技巧与注意事项。
一、算法原理深度优先搜索通过递归或者栈的方式实现,主要思想是从图的一个节点开始,尽可能地沿着一条路径向下深入,直到无法继续深入,然后回溯到上一个节点,再选择其他未访问的节点进行探索,直到遍历完所有节点为止。
二、应用场景深度优先搜索算法在信息学竞赛中有广泛的应用,例如以下场景:1. 图的遍历:通过深度优先搜索可以遍历图中的所有节点,用于解决与图相关的问题,如寻找连通分量、判断是否存在路径等。
2. 剪枝搜索:在某些问题中,深度优先搜索可以用于剪枝搜索,即在搜索的过程中根据当前状态进行一定的剪枝操作,提高求解效率。
3. 拓扑排序:深度优先搜索还可以用于拓扑排序,即对有向无环图进行排序,用于解决任务调度、依赖关系等问题。
4. 迷宫求解:对于迷宫类的问题,深度优先搜索可以用于求解最短路径或者所有路径等。
三、算法实现技巧在实际应用深度优先搜索算法时,可以采用以下的一些技巧和优化,以提高算法效率:1. 记忆化搜索:通过记录已经计算过的状态或者路径,避免重复计算,提高搜索的效率。
2. 剪枝策略:通过某些条件判断,提前终止当前路径的搜索,从而避免无效的搜索过程。
3. 双向搜索:在某些情况下,可以同时从起点和终点进行深度优先搜索,当两者在某个节点相遇时,即可确定最短路径等。
四、注意事项在应用深度优先搜索算法时,需要注意以下几点:1. 图的表示:需要根据实际问题选择合适的图的表示方法,如邻接矩阵、邻接表等。
2. 访问标记:需要使用合适的方式标记已经访问过的节点,避免无限循环或者重复访问造成的错误。
3. 递归调用:在使用递归实现深度优先搜索时,需要注意递归的结束条件和过程中变量的传递。
4. 时间复杂度:深度优先搜索算法的时间复杂度一般为O(V+E),其中V为节点数,E为边数。
深度优先搜索
深度优先搜索所谓 " 深度 " 是对产生问题的状态结点而言的, " 深度优先 " 是一种控制结点扩展的策略,这种策略是优先扩展深度大的结点,把状态向纵深发展。
深度优先搜索也叫做 DFS法 (Depth First Search) 。
深度优先搜索的递归实现过程:procedure dfs(i);for j:=1 to r doif if 子结点子结点mr 符合条件 then产生的子结点mr 是目标结点 then输出mr 入栈;else dfs(i+1);栈顶元素出栈(即删去mr);endif;endfor;[ 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.马走的规则为 :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),若不存在路径,则输出"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,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,若没有,则继续往前走,再走一步到达(4,4),然后判断是否到达终点,若到达则退出,搜索过程结束。
为了减少搜索次数,在马走的过程中,判断下一步所走的位置是否在棋盘上,如果不在棋盘上,则另选一条路径再走。
程序如下:constdx:array[1..4]of integer=(2,2,1,1);dy:array[1..4]of integer=(1,-1,2,-2);typemap=recordx,y:integer;end;vari,n,m:integer;a:array[0..50]of map;procedure dfs(i:integer);var j,k:integer;beginfor j:=1 to 4 doif(a[i-1].x+dx[j]>0)and(a[i-1].x+dx[j]<=n)and(a[i-1].y+dy[j]>0)and(a[i-1].y+dy[j]<=n) then{判断是否在棋盘上} begina[i].x:=a[i-1].x+dx[j];a[i].y:=a[i-1].y+dy[j];{入栈}if (a[i].x=n)and(a[i].y=m)thenbeginwrite('(',1,',',1,')');for k:=2 to i do write('->(',a[k].x,',',a[k].y,')');halt;{输出结果并退出程序 }end;dfs(i+1);{搜索下一步 }a[i].x:=0;a[i].y:=0;{出栈 }end;end;begina[1].x:=1;a[1].y:=1;readln(n,m);dfs(2);writeln('no');end.从上面的例子我们可以看出,深度优先搜索算法有两个特点:1、己产生的结点按深度排序,深度大的结点先得到扩展,即先产生它的子结点。
java中递归例子
java中递归例子递归是一种在编程中常用的技巧,它可以通过调用自身来解决问题。
在Java中,递归可以应用于各种问题,从简单的数学运算到复杂的数据结构操作。
下面将列举10个不同的Java递归例子,每个例子都将详细介绍递归的原理和实现方式。
1. 阶乘计算阶乘是一个常见的数学运算,表示从1到给定数字n的连续乘积。
递归可以用来计算阶乘,通过将问题分解为更小的子问题,最终得到结果。
例如,计算5的阶乘可以表示为:5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1。
2. 斐波那契数列斐波那契数列是一个经典的递归问题,其中每个数字是前两个数字之和。
例如,斐波那契数列的前几个数字是:0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...3. 数组求和递归可以用来计算数组中所有元素的和。
通过将数组分解为更小的子数组,并将每个子数组的和累加起来,我们可以得到整个数组的总和。
4. 数组反转递归可以用来反转一个数组。
通过将数组的第一个元素与最后一个元素交换,并递归地对剩余的子数组进行反转,我们可以得到整个数组的反转结果。
5. 链表反转递归可以用来反转一个链表。
通过将链表的头节点与剩余的子链表进行反转,并将头节点的next指针指向已反转的子链表的末尾,我们可以得到整个链表的反转结果。
6. 树的遍历递归可以用来实现树的遍历算法,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
通过递归地遍历树的左子树和右子树,我们可以按照指定的顺序访问树的所有节点。
7. 字符串反转递归可以用来反转一个字符串。
通过将字符串的第一个字符与最后一个字符交换,并递归地对剩余的子字符串进行反转,我们可以得到整个字符串的反转结果。
8. 汉诺塔问题汉诺塔问题是一个经典的递归问题,其中有三个柱子和一组圆盘,圆盘按照从小到大的顺序堆叠在柱子上。
目标是将所有圆盘从一个柱子移动到另一个柱子,同时遵循以下规则:每次只能移动一个圆盘,大圆盘不能叠在小圆盘上。
9. 排列组合递归可以用来生成给定集合的所有排列或组合。
深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法
深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,它具有简单、易实现的特点,在很多问题中都有广泛的应用。
本文将介绍深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法,包括递归实现和迭代实现两种方式。
一、递归实现深度优先搜索算法递归实现深度优先搜索算法十分简洁,基本思路是从起始节点开始,以深度优先的方式遍历整个图。
具体步骤如下:1. 定义一个标记数组visited,用于记录每个节点是否被访问过。
初始时,visited数组的所有元素都设置为false。
2. 从起始节点开始,对未被访问过的相邻节点进行递归访问。
在递归访问一个节点时,标记该节点为已访问。
3. 重复步骤2,直到所有节点都被访问过。
递归实现深度优先搜索算法的伪代码如下:```void DFS(int node, bool[] visited) {visited[node] = true;for (int i = 0; i < adj[node].length; i++) {int nextNode = adj[node][i];if (!visited[nextNode]) {DFS(nextNode, visited);}}}```二、迭代实现深度优先搜索算法除了递归实现外,深度优先搜索算法还可以通过迭代的方式来实现。
迭代实现的基本思路是使用栈(Stack)来辅助遍历,具体步骤如下:1. 定义一个标记数组visited,用于记录每个节点是否被访问过。
初始时,visited数组的所有元素都设置为false。
2. 创建一个空栈,并将起始节点入栈。
3. 循环执行以下操作,直到栈为空:- 出栈一个节点,并将其标记为已访问。
- 遍历该节点的所有未被访问过的相邻节点,将其入栈。
迭代实现深度优先搜索算法的伪代码如下:```void DFS(int startNode, bool[] visited) {Stack<int> stack = new Stack<int>();stack.Push(startNode);while (stack.Count > 0) {int node = stack.Pop();visited[node] = true;for (int i = 0; i < adj[node].length; i++) {int nextNode = adj[node][i];if (!visited[nextNode]) {stack.Push(nextNode);}}}}```三、总结深度优先搜索算法是一种重要且常用的图遍历算法,通过递归或迭代的方式可以实现节点的深度优先遍历。
算法(五)递归算法——深度优先搜索
A、递归(DFS) 说白了还是循环,只是当3种循环不能做的时候的循环,我们用递归实现。
B、递归必须有终点,否则就会死递归,最后栈溢出202错误。
C、递归的实现,是按照层数优先搜索的方式实现的。
到底返回上一层看看有没有其他的路可以继续下去。
D、函数function的递归必须有返回值。
过程procedure到底就结束。
E、区分全局变量和局部变量的关系,全局一个子过程或函数里面动,全动,局部则互不影响,但会随着子过程或函数的消失而消失,子过程或函数的开始而开始。
F、四大法宝,剪枝(暗剪明剪)、迭代、回溯、*记忆化搜索。
在递归过程中,局部变量必须要赋初始值。
阶加普通for写法varn,i,s:longint;beginreadln(n);for i:=1 to n dos:=s+i;writeln(s);end.Procedure 递归写法varn,i,s:longint;procedure try(x:integer);beginif x=n thenbegins:=s+n;exit;end;s:=s+x;try(x+1);end;beginreadln(n);try(1);writeln(s);end.Function 递归写法varn:longint;function try(x:integer):longint;beginif x=n thenexit(n);exit(try(x+1)+x);end;beginreadln(n);writeln(try(1));end.那些三位数请你从小到大输出3位数,每一位的数字可以用1,2,3111112113。
333那些四位数请你从小到大输出4位数,每一位的数字可以用1,2,3,4Oj10911091: 【提高】那些n位数时间限制: 1 Sec 内存限制: 16 MB提交: 1379 解决: 706[提交][状态][讨论版]题目描述一个n位数,只由1,2,3,4...p这几个数字组成。
深度优先搜索算法
深度优先搜索算法教程[例1] 有A、B、C、D、E五本书,要分给张、王、刘、赵、钱五位同学,每人只能选一本。
事先让每个人将自己喜爱的书填写在下表中。
希望你设计一个程序,打印分书的所有可能方案,当然是让每个人都满意。
(如下图所示)[分析] 这个问题中喜爱的书是随机的,没有什么规律,所以用穷举法比较合适。
为编程方便,用1、2、3、4、5分别表示这五本书。
这五本书的一种全排列就是五本书的一种分法。
例如54321表示第5本书(即E)分给张,第4本书(即D 分给王,)……第1本书(即A分给钱)。
“喜爱书表”可以用二维数组来表示,1表示喜爱,0表示不喜爱。
[算法设计]:1、产生5个数字的一个全排列;2、检查是否符合“喜爱书表”的条件,如果符合就打印出来。
3、检查是否所有排列都产生了,如果没有产生完,则返回1。
4、结束。
[算法改进]:因为张只喜欢第3、4本书,这就是说,1* * * *一类的分法都不符合条件。
所以改进后的算法应当是:在产生排列时,每增加一个数,就检查该数是否符合条件,不符合,就立即换一个,符合条件后,再产生下一个数。
因为从第i本书到第i+1本书的寻找过程是相同的,所以可以用递归算法。
算法如下:procedure try(i); {给第I个同学发书}beginfor j:=1 to 5 dobeginif 第i个同学分给第j本书符合条件thenbegin记录第i个数; {即j值}if i=5 then 打印一个解else try(i+1);删去第i个数字endendend;具体如下:◆递归算法program zhaoshu;constlike:array[1..5,1..5] of 0..1=((0,0,1,1,0),(1,1,0,0,1),(0,1,1,0,0),(0,0,0,1,0),(0,1,0,0,1)); name:array[1..5] of string[5] =('zhang','wang','liu','zhao','qian'); varbook:array[1..5] of 0..5;flag:set of 1..5;c:integer;procedure print;var i:integer;begininc(c);writeln('answer',c,':');for i:=1 to 5 dowriteln(name[i]:10,':',chr(64+book[i]));end;procedure try(i:integer);var j:integer;beginfor j:=1 to 5 doif not(j in flag) and (like[i,j]>0) thenbeginflag:=flag+[j]; book[i]:=j;if i=5 then print else try(i+1);flag:=flag-[j]; book[i]:=0;end;end;{=====main====}beginflag:=[]; c:=0;try(1);readln;end.C语言代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>int like[5][5]={0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,1}; char name[5][10]={"zhang","wang","liu","zhao","qian"};int flag[5]={1,1,1,1,1};int book[5],c=0;void print(){ int i;printf("answer %d:",c);for(i=0;i<=4;i++)printf("%s:%c ",name[i],65+book[i]);printf("\n");}void dsf(int i){int j;for(j=0;j<=4;j++)if(flag[j]&&like[i][j]){ flag[j]=0;book[i]=j;if(i==4) print();else dsf(i+1);flag[j]=1;book[i]=0;}}int main(){ dsf(0);system("pause");return 0;}◆非递归算法program path;dep:=0; {dep为栈指针,也代表层次}repeatdep:=dep+1; r:=0; p:=false;repeat r:=r+1;if 子节点mr符合条件then产生新节点并存于dep指向的栈顶;if 子节点是目标then 输出并退出(或退栈)else p:=true;else if r>=maxr then 回溯else p:=flase;endif;until p:=true;until dep=0;其中回溯过程如下:procedure 回溯;dep:=dep-1;if dep=0 then p:=true else 取回栈顶元素(出栈);具体如下:◆非递归算法program zhaoshu2;constlike:array[1..5,1..5] of 0..1=((0,0,1,1,0),(1,1,0,0,1),(0,1,1,0,0),(0,0,0,1,0),(0,1,0,0,1));name:array[1..5] of string[5]=('zhang','wang','liu','zhao','qian');var book:array[0..5] of 0..5;flag:set of 1..5;c,dep,r:longint;p:boolean;f:text;procedure print;var i:integer;begininc(c);writeln(f,'answer',c,':');for i:=1 to 5 dowriteln(f,name[i]:10,':',chr(64+book[i]));end;procedure back;begindep:=dep-1;if dep=0 then p:=trueelse begin r:=book[dep]; flag:=flag-[r]; end;end;{================================main======================= =}beginassign(f,'d:\wuren.pas');rewrite(f);clrscr;flag:=[]; c:=0;dep:=0;repeatdep:=dep+1; r:=0; p:=false;repeatr:=r+1;if not(r in flag) and (like[dep,r]>0)and (r<=5)thenbeginflag:=flag+[r]; book[dep]:=r;if dep=5 then begin print;inc(dep);back; endelse p:=true;endelseif r>=5 then back else p:=falseuntil p=true;until dep=0;end.上述程序运行产生结点的过程如下图所示:结点旁的编号是结点产生的先后顺序。
计算机10大经典算法
计算机10⼤经典算法算法⼀:快速排序法快速排序是由东尼·霍尔所发展的⼀种排序算法。
在平均状况下,排序 n 个项⽬要Ο(n log n)次⽐较。
在最坏状况下则需要Ο(n2)次⽐较,但这种状况并不常见。
事实上,快速排序通常明显⽐其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在⼤部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使⽤分治法(Divide and conquer)策略来把⼀个串⾏(list)分为两个⼦串⾏(sub-lists)。
算法步骤:1 .从数列中挑出⼀个元素,称为 “基准”(pivot),2. 重新排序数列,所有元素⽐基准值⼩的摆放在基准前⾯,所有元素⽐基准值⼤的摆在基准的后⾯(相同的数可以到任⼀边)。
在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。
这个称为分区(partition)操作。
3. 递归地(recursive)把⼩于基准值元素的⼦数列和⼤于基准值元素的⼦数列排序。
递归的最底部情形,是数列的⼤⼩是零或⼀,也就是永远都已经被排序好了。
虽然⼀直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它⾄少会把⼀个元素摆到它最后的位置去。
算法⼆:堆排序算法堆排序(Heapsort)是指利⽤堆这种数据结构所设计的⼀种排序算法。
堆积是⼀个近似完全⼆叉树的结构,并同时满⾜堆积的性质:即⼦结点的键值或索引总是⼩于(或者⼤于)它的⽗节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤:1.创建⼀个堆H[0..n-1]2.把堆⾸(最⼤值)和堆尾互换3. 把堆的尺⼨缩⼩1,并调⽤shift_down(0),⽬的是把新的数组顶端数据调整到相应位置4. 重复步骤2,直到堆的尺⼨为1算法三:归并排序归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建⽴在归并操作上的⼀种有效的排序算法。
该算法是采⽤分治法(Divide and Conquer)的⼀个⾮常典型的应⽤。
《深度优先搜索》课件
04 重复步骤3,直到栈为空,表示所有节点都已访问过
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深度优先搜索中,栈用于存 储待访问的节点
栈是一种先进后出的数据结 构
不适用于大规模问题:深度优先搜索在处理大规模问题时,效率较低,不适用
深度优先搜索:适用于树形结构,能够找到最优解,但时间复杂度较高 广度优先搜索:适用于图结构,时间复杂度较低,但无法找到最优解 贪心算法:适用于最优化问题,但无法保证找到最优解 动态规划:适用于最优化问题,能够找到最优解,但时间复杂度较高
结果:通过深度 优先搜索,可以 找到所有可能的 八皇后解,并输 出结果
深度优先搜索的性 能优化
剪枝策略:根 据问题特性, 选择合适的剪
枝策略
剪枝方法:如 最小堆、最大 堆、贪心算法
等
剪枝效果:减 少搜索空间, 提高搜索效率
剪枝技巧:如 动态规划、启
发式搜索等
概念:将已经搜索过的状态记录下来,避免重复搜索 优点:减少重复搜索,提高搜索效率 实现方法:使用哈希表或数组存储已搜索过的状态 应用:广泛应用于各种搜索问题,如迷宫求解、最短路径等
剪枝优化:通过剪枝减少不必要的搜索 记忆化搜索:将已搜索过的状态存储起来,避免重复搜索 启发式搜索:根据问题特性选择合适的启发式函数,提高搜索效率 并行搜索:利用多核CPU进行并行搜索,提高搜索速度
动态规划是一种解决最优化问题的方法,通过将问题分解为更小的子问题来解决
动态规划可以用于优化深度优先搜索,提高搜索效率 动态规划可以避免重复计算,减少搜索时间 动态规划可以找到最优解,提高搜索质量
深度优先搜索算法
深度优先搜索算法深度优先搜索算法是一种经典的算法,它在计算机科学领域中被广泛应用。
深度优先搜索算法通过沿着一个分支尽可能的往下搜索,直到搜索到所有分支的末端后,返回上一层节点,再继续往下搜索其它分支。
在搜索过程中,深度优先搜索算法采用递归的方式进行,它的工作原理与树的先序遍历算法相似。
本文将介绍深度优先搜索算法的基本原理、应用场景、实现方式及其优缺点等内容。
一、深度优先搜索算法的基本原理深度优先搜索算法是一种基于贪心法的搜索算法,它的目标是在搜索过程中尽可能的向下搜索,直到遇到死路或者找到了目标节点。
当搜索到一个节点时,首先将该节点标记为已访问。
然后从它的相邻节点中选择一个未被访问过的节点继续搜索。
如果没有未被访问过的节点,就返回到前一个节点,从该节点的其它相邻节点开始继续搜索。
这样不断地递归下去,直到搜索到目标节点或者搜索完所有的节点。
深度优先搜索算法的实现方式通常是通过递归函数的方式进行。
假设我们要搜索一棵树,从根节点开始进行深度优先搜索。
可以采用以下的伪代码:```function depthFirstSearch(node)://标记节点为已访问node.visited = true//递归搜索该节点的相邻节点for each adjacentNode in node.adjacentNodes:if adjacentNode.visited == false:depthFirstSearch(adjacentNode)```这段代码表示了深度优先搜索算法的基本思想。
在搜索过程中,首先将当前节点标记为已访问,然后递归搜索该节点的相邻节点。
如果相邻节点未被访问过,就以该节点为起点继续深度优先搜索。
通过递归函数不断往下搜索,最终遍历完整棵树。
二、深度优先搜索算法的应用场景深度优先搜索算法在计算机科学领域中有很多应用,例如图论、路径查找、迷宫和游戏等领域。
下面介绍一些具体的应用场景。
1.图论深度优先搜索算法被广泛应用于图论中。
数据结构之的遍历深度优先搜索和广度优先搜索的实现和应用
数据结构之的遍历深度优先搜索和广度优先搜索的实现和应用深度优先搜索和广度优先搜索是数据结构中重要的遍历算法,它们在解决各种问题时起着关键作用。
本文将介绍深度优先搜索和广度优先搜索的实现方法以及它们的应用。
一、深度优先搜索的实现和应用深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种用于图或树的遍历算法。
它的基本思想是从起始节点开始,一直沿着某一分支深入直到不能再深入为止,然后回溯到前一个节点,再沿另一分支深入,直到遍历完所有节点。
深度优先搜索可以通过递归或者栈来实现。
在实现深度优先搜索时,可以采用递归的方式。
具体的实现步骤如下:1. 创建一个访问数组,用于标记节点是否已经被访问过。
2. 从起始节点开始,将其标记为已访问。
3. 遍历当前节点的邻接节点,对于每个邻接节点,如果该节点未被访问过,则递归调用深度优先搜索函数。
4. 重复步骤3,直到所有节点都被访问过。
深度优先搜索的应用非常广泛,以下是几个常见的应用场景:1. 图的连通性判断:深度优先搜索可以用于判断图中的两个节点是否连通。
2. 拓扑排序:深度优先搜索可以用于对有向无环图进行拓扑排序,即按照一种特定的线性顺序对节点进行排序。
3. 岛屿数量计算:深度优先搜索可以用于计算给定矩阵中岛屿的数量,其中岛屿由相邻的陆地单元组成。
二、广度优先搜索的实现和应用广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)是一种用于图或树的遍历算法。
它的基本思想是从起始节点开始,逐层遍历,先访问当前节点的所有邻接节点,然后再依次访问下一层的节点,直到遍历完所有节点。
广度优先搜索可以通过队列来实现。
在实现广度优先搜索时,可以采用队列的方式。
具体的实现步骤如下:1. 创建一个访问数组,用于标记节点是否已经被访问过。
2. 创建一个空队列,并将起始节点入队。
3. 当队列不为空时,取出队首节点,并标记为已访问。
4. 遍历当前节点的邻接节点,对于每个邻接节点,如果该节点未被访问过,则将其入队。
dfs算法原理
dfs算法原理DFS算法原理DFS(Depth First Search)算法是一种用于图遍历的算法,它的基本原理是从一个顶点开始,沿着路径往下一直走到底,然后返回到上一个顶点,继续下一条路径,直到所有路径都被遍历完。
DFS算法采用回溯的思想,通过递归或者栈的方式实现。
DFS算法的过程可以用以下几个步骤来描述:1. 选择一个顶点作为起始点,访问该顶点,并标记为已访问。
2. 从该顶点出发,选择一个邻接顶点,若该邻接顶点未被访问,则继续选择该邻接顶点作为起始点,重复步骤1;若所有邻接顶点都已被访问,则回溯到上一个顶点。
3. 重复步骤2,直到所有顶点都被访问。
DFS算法的实现可以使用递归或者栈来实现。
下面分别介绍两种实现方式。
递归实现DFS算法:递归实现DFS算法的关键在于定义一个递归函数,用来遍历顶点的邻接顶点。
具体步骤如下:1. 选择一个顶点作为起始点,访问该顶点,并标记为已访问。
2. 定义一个递归函数,用来遍历该顶点的邻接顶点。
3. 在递归函数中,选择一个未被访问的邻接顶点,将其标记为已访问,并递归调用该函数。
4. 若所有邻接顶点都已被访问,则返回到上一个顶点。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有顶点都被访问。
递归实现DFS算法的伪代码如下:```function DFS(vertex):访问顶点vertex标记顶点vertex为已访问for each 邻接顶点adj_vertex of vertex:if adj_vertex未被访问:DFS(adj_vertex)```栈实现DFS算法:栈实现DFS算法的关键在于使用栈来保存需要访问的顶点。
具体步骤如下:1. 选择一个顶点作为起始点,将其入栈,并标记为已访问。
2. 当栈不为空时,执行以下操作:a. 弹出栈顶元素,访问该顶点。
b. 遍历该顶点的邻接顶点,若邻接顶点未被访问,则将其入栈,并标记为已访问。
3. 重复步骤2,直到栈为空。
栈实现DFS算法的伪代码如下:```function DFS(vertex):创建一个栈stack将顶点vertex入栈标记顶点vertex为已访问while stack不为空:弹出栈顶元素top_vertex访问顶点top_vertexfor each 邻接顶点adj_vertex of top_vertex:if adj_vertex未被访问:将顶点adj_vertex入栈标记顶点adj_vertex为已访问```DFS算法的时间复杂度和空间复杂度都与图的顶点数和边数相关。
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【例3】求最大公约数 输入a和b,输出a和b的最大公约数。 如: 输入:100 75 输出:25
2014年 赵宗昌
欧几里德算法(又称辗转相除法)
用于计算两个正整数a,b的最大公约数。 一般把a和b的最大公约数记为gcd(a,b)。 公式: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) gcd(a,0)=a 如:gcd(100,75)=gcd(75,25)=gcd(25,0)=25;
Function 函数名(参数):类型; Procedure 过程名()参数;
Int 函数名(参数); Void 函数名(参数);
2014年 赵宗昌
过程
过程
过程……Βιβλιοθήκη 过程递 归 结 束
2014年 赵宗昌
【例1】猴子吃桃问题
小猴摘了很多桃子。 第一天吃了一半又多吃一个; 第二天又吃掉剩下的一半再多吃一个; …… 以后每天都是吃前一天剩下的一半再多一个。 如此下去,到第十天恰好还剩一个桃子。 问第一天小猴摘了多少桃子?
2014年 赵宗昌
方法1:
var n:longint; function f(i:longint):longint; begin if i=10 then exit(1); exit((f(i+1)+1)*2); end; begin n:=f(1); writeln(n); end.
2014年 赵宗昌
方法2:
var a:array[1..10] of longint; i:longint; begin a[10]:=1; for i:=9 downto 1 do a[i]:=(a[i+1]+1)*2; writeln(a[1]); end.
这就是递归
2014年 赵宗昌
递归的概念:
一个过程(或函数)直接或间接调用自己 本身,这种过程(或函数)叫递归过程(或函数 ). 满足某个条件后递归终止。
2014年 赵宗昌
递归的关键:
1.确定递归公式(关系) 2.确定边界(终止)条件
当递归没有到达边界终止时,继续向前,直至边界才返回。
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
var n:integer; function f (i:integer):integer; begin if i=1 then exit(1); exit(i*f (i-1)); end; begin readln(n); writeln(f (n)); end.
2014年 赵宗昌
n=20
# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void dfs(int i){ if (i>0) { dfs(i/2); printf("%d",i % 2); } } int main() { int n; scanf("%d",&n); dfs(n); return 0; }
2014年 赵宗昌
【方法1】 var a,b,r:longint; begin readln(a,b); while b>0 do begin r:=a mod b; a:=b; b:=r; end; writeln(a); end.
2014年 赵宗昌
【方法2】递归 var a,b:longint; function gcd(a,b:longint):longint; begin if b=0 then exit(a); exit(gcd(b,a mod b)); end; begin readln(a,b); writeln(gcd(a,b)); end.
2014年 赵宗昌
关系:
第i天的桃子=(第i+1天的桃子 +1)*2 i=10时 ,有1只桃子。
f(10)=1 f(i)=2*(f(i+1)+1) 求 f(1)=?
2014年 赵宗昌
方法1:
var n:longint; function f(i:longint):longint; begin if i=10 then f:=1 else f:=(f(i+1)+1)*2; end; begin n:=f(1); writeln(n); end.
f(n)= 2n-1
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
5.递归的层数
var n:longint; procedure dfs(i:longint); begin writeln(i); dfs(i+1); end; begin dfs(1); end. # include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void dfs(int i){ printf("%d\n",i) ; dfs(i+1); } int main() { dfs(1); return 0; }
请编程描述移动的过程。 。
2014年 赵宗昌
N=1 1 : 1-->3
N=2 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3
N=3 1 : 1-->3 2 : 1-->2 1 : 3-->2 3 : 1-->3 1 : 2-->1 2 : 2-->3 1 : 1-->3
N=4 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3 3 : 1-->2 1 : 3-->1 2 : 3-->2 1 : 1-->2 4 : 1-->3 1 : 2-->3 2 : 2-->1 1 : 3-->1 3 : 2-->3 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3
2014年 赵宗昌
6 Hanoi(汉诺塔)问题
问题的提出: Hanoi塔由n个大小不同的圆盘和3根木柱1,2,3组成。开始时,这n个 圆盘由大到小依次套在1柱上,如图所示。
现在要求用最少的移动次数把1柱上n个圆盘按下述规则移到3柱上: (1) 一次只能移一个圆盘; (2) 圆盘只能在3个柱上存放; (3) 在移动过程中,不允许大盘压小盘。
2014年 赵宗昌
第一步:先借助3柱把1柱上面的n-1个盘子移动到2柱上。
第二步:然后再把1柱最下面的一个盘子移动到3柱上。
第三步:再借助1柱把2柱上的n-1个盘子移动到3上。
2014年 赵宗昌
procedure move(i,x,y,z:integer); //把x柱上的编号1到i的i个盘子借助y移动到z上 begin if i=1 then writeln(1,' : ',x,'-->',z) else begin move(i-1,x,z,y); writeln(i,' : ',x,'-->',z); move(i-1,y,x,z); end; end;
readln(n); move(n,1,2,3);
2014年 赵宗昌
# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void move(int i,int a,int b,int c){ if (i>0) { move(i-1,a,c,b); printf("%d : %d -> %d\n",i,a,c); move(i-1,b,a,c); } } int main() { int n; scanf("%d",&n); move(n,1,2,3); return 0; }
2014年 赵宗昌
# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; int f(int i){ if (i==10) return 1; return 2*(f(i+1)+1); } int main() { cout<<f(1); return 0; }
2014年 赵宗昌
4.读程序写结果
• var • n:longint; • procedure f(n:longint); • begin • if n>0 then • begin • f(n div 2); • write(n mod 2); • end; • end; • begin • readln(n); • f(n); • End.
2014年 赵宗昌
最少的移动次数
第一步:先借助3柱把1柱上面的n-1个盘子移动到2柱上,所需的移 动次数为f(n-1)。 第二步:然后再把1柱最下面的一个盘子移动到3柱上,只需要1次 盘子。 第三步:再借助1柱把2柱上的n-1个盘子移动到3上,所需的移动次 数为f(n-1)。
由以上3步得出总共移动盘子的次数为:f(n-1)+1+ f(n-1)。 所以:f(n)=2 f(n-1)+1
第3讲 递归与深度优先搜索算法
一. 递归
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
"从前有座山山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚 在给小和尚讲故事:
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