暴搜、深搜、回溯算法题集

2024-08-31 00:44
文章标签 算法 回溯 题集

本文主要是介绍暴搜、深搜、回溯算法题集,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1. 全排列
  • 2. 全排列II
  • 3. 子集
  • 4. 子集II
  • 5. 找出所有子集的异或总和再求和
  • 6. 电话号码的字母组合
  • 7. 括号生成
  • 8. 组合
  • 9. 目标和
  • 10. 组合总和
  • 11. 组合总和II
  • 12. 组合总和III
  • 13. 字母大小写全排列
  • 14. 优美的排列
  • 15. N 皇后
  • 16. 有效的数独
  • 17. 解数独
  • 18. 单词搜索
  • 19. 黄金矿工
  • 20. 不同路径III

1. 全排列

在这里插入图片描述

step1:画出决策树:越详细越好
在这里插入图片描述step2:设计代码
全局变量的设计:

vector<vector<int>> ret; // 用于存储结果
vector<int> path; // 用于存储遍历过程中经过的路径
vector<bool> check; // 对已经选择了的数进行标记,根据标记了的数进行剪枝

DFS函数的设计:
仅需关心某一个节点在干什么事情即可。
细节问题:

  • 回溯:回溯就是一层递归结束之后,变量的状态要复原,对于path则要pop掉最后一个元素;对于check数组则要修改并复原。
  • 递归出口:遇到叶子结点,将结果插入

参考答案:

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;vector<bool> check;void dfs(vector<int>& nums){if(path.size() == nums.size()){ret.push_back(path);return;}for(int i = 0; i < nums.size(); i++){if(check[i] == false) {path.push_back(nums[i]);check[i] = true;} else continue; // check[i] == true则要剪枝dfs(nums);path.pop_back(); // 回溯: 恢复现场check[i] = false;}}vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {check.resize(nums.size());dfs(nums);return ret;}
};

2. 全排列II

在这里插入图片描述
这题和上一题的不同点:除了在dfs时需要对选过的元素进行剪枝外,当回溯的时候应将重复的元素进行剪枝,避免后序dfs时会出现重复的排列。
在这里插入图片描述

写法一:只关心“不合法”的分支

class Solution {
public:vector<int> path;vector<vector<int>> ret;vector<bool> check; // check数组用于确保选到的数字不是同一个位置的数void dfs(const vector<int>& nums) {if (path.size() == nums.size()) {ret.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {if (check[i] == true || (i > 0 && check[i-1] == false && nums[i-1] == nums[i])) {continue;}path.push_back(nums[i]);check[i] = true;dfs(nums);path.pop_back();check[i] = false;}}vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end());check.resize(nums.size());dfs(nums);return ret;}
};

写法二:只关心“合法”的分支

class Solution {
public:vector<int> path;vector<vector<int>> ret;vector<bool> check; // check数组用于确保选到的数字不是同一个位置的数void dfs(const vector<int>& nums) {if (path.size() == nums.size()) {ret.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {if (check[i] == false && (i == 0 || check[i-1] == true || nums[i-1] != nums[i])){path.push_back(nums[i]);check[i] = true;dfs(nums);path.pop_back();check[i] = false;}}}vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end());check.resize(nums.size());dfs(nums);return ret;}
};

3. 子集

在这里插入图片描述

解法一:
在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;void dfs(const vector<int>& nums, int startindex){if(startindex == nums.size()){ret.push_back(path);return;}// 不选, 直接进入下一层递归dfs(nums, startindex + 1);// 选path.push_back(nums[startindex]);dfs(nums, startindex + 1);path.pop_back(); // 恢复之前递归的状态}vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ret;}
};

解法二:
在这里插入图片描述

dfs每一轮遍历的节点组成的集合都是结果集,显然要比方法一高效。

class Solution {
public:vector<int> path;vector<vector<int>> ret;void dfs(const vector<int>& nums, int pos){ret.push_back(path);for(int i = pos; i < nums.size(); i++){path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back();}return;}vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ret;}
};

4. 子集II

5. 找出所有子集的异或总和再求和

在这里插入图片描述这题是基于集合那一题的,对求得的集合里面的元素进行异或。

写法一:

class Solution {
public:vector<int> path;vector<vector<int>> ret;void dfs(const vector<int>& nums, int pos) {ret.push_back(path);for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back();}return;}int subsetXORSum(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);int sum = 0;for (auto& ch1 : ret) {int prev = 0;for (auto& ch2 : ch1) {prev ^= ch2;}sum += prev;}return sum;}
};

实际上我们无需一整个数组保存所有的节点,我们只需要求得子集中最终异或的结果即可,那么我们只需要用一个变量保存这个结果即可。
写法二:

class Solution {
public:int path;int sum;void dfs(const vector<int>& nums, int pos) {sum += path;for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {path ^= nums[i];dfs(nums, i + 1);path ^= nums[i]; // 回溯: 恢复现场}return;}int subsetXORSum(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return sum;}
};

6. 电话号码的字母组合

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。

给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。

在这里插入图片描述

示例 1:

输入:digits = “23”
输出:[“ad”,“ae”,“af”,“bd”,“be”,“bf”,“cd”,“ce”,“cf”]

示例 2:

输入:digits = “”
输出:[]

示例 3:

输入:digits = “2”
输出:[“a”,“b”,“c”]

提示:

    0 <= digits.length <= 4digits[i] 是范围 ['2', '9'] 的一个数字。

画出决策图很重要,接下来就是照着决策图写代码了。
在这里插入图片描述

class Solution {
public:string telnum[10] = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};vector<string> ret;string path;void dfs(const string& digits, int pos){if(pos == digits.size()){ret.push_back(path);return;}int char2num = digits[pos] - '0';string letter = telnum[char2num];for(int i = 0; i < letter.size(); i++){path += letter[i];dfs(digits, pos + 1);path.pop_back();}}vector<string> letterCombinations(string digits) {if(digits.size() == 0) return ret;dfs(digits, 0);return ret;}
};

7. 括号生成

正整数 n 代表生成括号的对数,请设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。

示例 1:

输入:n = 3
输出:[“((()))”,“(()())”,“(())()”,“()(())”,“()()()”]

示例 2:

输入:n = 1
输出:[“()”]

提示:

    1 <= n <= 8

如何保证组合是有效的括号?要满足下面的条件。

  1. 整个字符串中,左括号的数量 = 右括号的数量
  2. 从头开始的任意一个子串,左括号的数量 >= 右括号的数量

剪枝条件:
记左括号的数目为left,右括号的数目为right,左括号或右括号的总数为n。
当left >= n时,左括号的数目(==时为即将)超过了上限,要剪枝;right >= left时,右括号的数目(即将)超过了左括号,要剪枝
在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<string> ret;string path;int left, right, n;void dfs(){if(right == n){ret.push_back(path);return;}// 先插入左括号(if(left < n){left++;path.push_back('(');dfs();left--;path.pop_back();}// 再插入右括号)if(left > right){right++;path.push_back(')');dfs();right--;path.pop_back();} }vector<string> generateParenthesis(int _n) {n = _n;dfs();return ret;}
};

8. 组合

给定两个整数 n 和 k,返回 1 … n 中所有可能的 k 个数的组合。

示例 1:

输入: n = 4, k = 2
输出:
[
[2,4],
[3,4],
[2,3],
[1,2],
[1,3],
[1,4],
]

示例 2:

输入: n = 1, k = 1
输出: [[1]]

提示:

    1 <= n <= 201 <= k <= n

在这里插入图片描述这道题给的数据是连续的数字,我们不用担心会出现重复的数字而去创建一个check数组去考虑去重的操作。

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;void dfs(int n, int k, int startindex){if(path.size() == k){ret.push_back(path);return;}for(int i = startindex; i <= n; i++){path.push_back(i);dfs(n, k, i + 1); // 每次dfs要从下一个位置开始递归, 不能往回走, 避免重复的组合以及避免选到重复元素path.pop_back();}return;}vector<vector<int>> combine(int n, int k) {dfs(n, k, 1);return ret;}
};

9. 目标和

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

写法一:path作为全局变量

class Solution {
public:int ret = 0, path = 0;int target;void dfs(vector<int>& nums, int pos){if(pos >= nums.size()){if(path == target) ret++;return;}// 先处理'+'path += nums[pos];dfs(nums, pos + 1);path -= nums[pos]; // 恢复现场// 再处理'-'path -= nums[pos];dfs(nums, pos + 1);path += nums[pos]; // 恢复现场return;}int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int _target) {target = _target;dfs(nums, 0);return ret;}
};

写法二:path作为形参

class Solution {
public:int ret = 0;int target;void dfs(vector<int>& nums, int path, int pos){if(pos >= nums.size()){if(path == target) ret++;return;}// 先处理'+'dfs(nums, path + nums[pos], pos + 1);// 再处理'-'dfs(nums, path - nums[pos], pos + 1);return;}int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int _target) {target = _target;dfs(nums, 0, 0);return ret;}
};

10. 组合总和

在这里插入图片描述

解法一:每一层选择数组的元素
在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int target;void dfs(vector<int>& candidates, int sum, int pos){if(sum == target){ret.push_back(path);return;}for(int i = pos; i < candidates.size(); i++){if(sum < target) // 对于大于target的部分要剪枝{path.push_back(candidates[i]);dfs(candidates, sum + candidates[i], i); // 注意这里的pos应该是i, i前面的元素会造成重复集合, 应剪枝!!!path.pop_back(); // 回溯}}return;}vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int _target) {target = _target;dfs(candidates, 0, 0);return ret;}
};

解法二:每一层选择一个元素的个数
在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int target;void dfs(vector<int>& candidates, int sum, int pos){if(sum == target){ret.push_back(path);return;}if(sum > target || pos == candidates.size()) return;// 枚举个数for(int k = 0; sum + k*candidates[pos] <= target; k++){if(k) path.push_back(candidates[pos]);dfs(candidates, sum + k*candidates[pos], pos + 1);}// 回溯, 恢复现场for(int k = 1; sum + k*candidates[pos] <= target; k++){path.pop_back();}}vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int _target) {target = _target;dfs(candidates, 0, 0);return ret;}
};

11. 组合总和II

在这里插入图片描述与组合总和I的不同点:1,组合总和I允许一个元素选多次,组合总和II中每一个元素只能选一次;2,组合总和I的整数数组中无重复元素,而组合总和II中整数数组中有重复元素,因此要对重复的元素进行剪枝。

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;vector<bool> check;int aim;void dfs(vector<int>& candidates, int sum, int pos){if(sum == aim){ret.push_back(path);return;}if(sum > aim) return;for(int i = pos; i < candidates.size(); i++){// 组合总和II的集合中有重复元素, 要对重复元素进行剪枝去重if(i > 0 && candidates[i-1] == candidates[i] && check[i-1] == false) continue; path.push_back(candidates[i]);check[i] = true;// 这里是i + 1, 因为这题和组合总和I不一样, 这里不能重复选取元素dfs(candidates, sum + candidates[i], i + 1); path.pop_back();check[i] = false;}}vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {aim = target;check.resize(candidates.size());sort(candidates.begin(), candidates.end());dfs(candidates, 0, 0);return ret;}
};

12. 组合总和III

在这里插入图片描述这题要注意的是,从1到9选k个数,并且总和为n,第一要控制个数,第二要控制总和。

class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int aim;void dfs(int k, int sum, int pos){if(sum == aim && path.size() == k){ret.push_back(path);return;}if(sum > aim || path.size() > k) return;for(int i = pos; i <= 9; i++){path.push_back(i);dfs(k, sum + i, i + 1);path.pop_back();}}vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {aim = n;dfs(k, 0, 1);return ret;}
};

13. 字母大小写全排列

给定一个字符串 s ,通过将字符串 s 中的每个字母转变大小写,我们可以获得一个新的字符串。

返回 所有可能得到的字符串集合 。以 任意顺序 返回输出。

示例 1:

输入:s = “a1b2”
输出:[“a1b2”, “a1B2”, “A1b2”, “A1B2”]

示例 2:

输入: s = “3z4”
输出: [“3z4”,“3Z4”]

提示:

    1 <= s.length <= 12s 由小写英文字母、大写英文字母和数字组成

在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<string> ret;string path;void dfs(string& s, int pos){if(pos == s.size()) {ret.push_back(path);return;}if(s[pos] >= '0' && s[pos] <= '9') // 数字{path += s[pos];dfs(s, pos + 1);path.pop_back();}else // 字母{char alpha = s[pos];if(alpha < 'a' || alpha > 'z')alpha -= ('A' - 'a'); // 如果是大写就转换成小写// 先选小写path += alpha;dfs(s, pos + 1);path.pop_back();// 再选大写path += alpha + ('A' - 'a');dfs(s, pos + 1);path.pop_back();}}vector<string> letterCasePermutation(string s) {dfs(s, 0);return ret;}
};

14. 优美的排列

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

class Solution {
public:int ret;vector<bool> check;void dfs(int index, int n){if(index == n + 1){ret++;return;}for(int i = 1; i <= n; i++){if(check[i] == false && (i % index == 0 || index % i == 0)){check[i] = true;dfs(index + 1, n);check[i] = false;}}}int countArrangement(int n) {check.resize(n + 1);dfs(1, n); // 从1开始枚举, 填n个数return ret;}
};

15. N 皇后

在这里插入图片描述

算法原理:
从棋盘的每一行开始考虑,for循环负责遍历棋盘的行的每一个格子,将皇后放在格子上;深度优先遍历负责遍历下一行
在这里插入图片描述

剪枝策略:
为确保皇后的同一行,同一列和同一斜线方向上的旗子不会相互攻击,那么就要对上述的决策树进行判断,将符合不被攻击的情况筛选出来。
策略一:
最暴力的解法是,每遍历到一个棋盘,就对这个皇后的同一行,同一列和同一斜线方向上进行遍历,如果遇到了别的旗子,那么就会受到攻击,这种情况不需要记录,直接进行下一趟遍历,那么整个dfs(O(2N))及寻找是否会受到攻击(O(4N))的时间复杂度是:O(4N * 2N)。
策略二:
用哈希表记录每个旗子的下标,当我遍历到对应的位置时,能通过当前的下标判断是否和之前的旗子有互相攻击的关系。
(一)当两个旗子横坐标相同时会相互攻击,行方向的哈希表用布尔数组表示,横坐标对应的哈希值为true代表会相互攻击,横坐标对应的哈希值为false代表会相互攻击。布尔数组表示为bool row[n];
(二)当两个旗子纵坐标相同时会相互攻击。布尔数组表示为bool col[n];
(三)斜方向上,我们用截距当作哈希数组的key值,不同旗子的下标算出来的截距如果相同的话,那么就会相互攻击。
情况一:斜率为1
布尔数组表示为bool dig1[2*n];// 表示主对角线
在这里插入图片描述情况二:斜率为-1
布尔数组表示为bool dig2[2*n];// 表示副对角线
在这里插入图片描述

class Solution {
public:vector<vector<string>> ret;vector<string> path;vector<bool> checkCol; // 这里无需创建一个checkrow了,因为水平方向我每次添加了元素后还会回溯恢复现场,也就是说我能控制一行只添加一个元素,无需判断vector<bool> checkdig1;vector<bool> checkdig2;void dfs(int n, int row){if(row == n){ret.push_back(path);return;}for(int col = 0; col < n; col++) // 在这一行放皇后{// 剪枝if(checkCol[col] == true || checkdig1[col - row + n] == true || checkdig2[col + row] == true) continue;path[row][col] = 'Q';checkCol[col] = checkdig1[col - row + n] = checkdig2[col + row] = true;dfs(n, row + 1);// 恢复现场path[row][col] = '.';checkCol[col] = checkdig1[col - row + n] = checkdig2[col + row] = false;}return;}vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {path.resize(n);for(auto& a : path) a.append(n, '.');checkCol.resize(n);checkdig1.resize(2*n);checkdig2.resize(2*n);dfs(n, 0);return ret;}
};

16. 有效的数独

在这里插入图片描述

如何验证已经填入的数字是否有效?
算法原理:
用hash数组去标记当前行有无重复元素,当前列有无重复元素,9宫格有无重复元素。
(1)当前行有无重复元素
bool row[9][10]表示,下标含义是:如row[2][3]表示,第2行的元素3是否存在,存在为true,不存在为false。
(2)当前列有无重复元素
bool col[9][10]表示,下标含义是:如col[8][3]表示,第8列的元素3是否存在,存在为true,不存在为false。
(3)9宫格有无重复元素
在这里插入图片描述

class Solution {
public:bool row[9][10];bool col[9][10];bool grid[3][3][10];bool isValidSudoku(vector<vector<char>>& board) {for(int i = 0; i < 9; i++) {for(int j = 0; j < 9; j++) {if(board[i][j] != '.'){int num = board[i][j] - '0';// 判断是否是有效的if(row[i][num] == true || col[j][num] == true || grid[i/3][j/3][num] == true)return false;// 遍历过的数字在hash中的位置标记为truerow[i][num] = col[j][num] = grid[i/3][j/3][num] = true;}}}return true;}
};

17. 解数独

在这里插入图片描述在这里插入图片描述算法原理:
在这里插入图片描述

class Solution {
public:bool row[9][10];bool col[9][10];bool grid[3][3][10];bool dfs(vector<vector<char>>& board){// 暴力枚举board的每一个格子for(int i = 0; i < 9; i++) {for(int j = 0; j < 9; j++) {if(board[i][j] == '.'){// 在空格的位置填入1~9,依次试一遍for(char k = '1'; k <= '9'; k++){// 判断num是否合法, 不合法就找下一个int num = k - '0';if(!row[i][num] && !col[j][num] && !grid[i/3][j/3][num]){// num暂时合法, 先填到board中, 进入下一层递归board[i][j] = k;row[i][num] = col[j][num] = grid[i/3][j/3][num] = true;if(dfs(board) == true) return true; // 当前层填的没问题, 向上返回trueboard[i][j] = '.'; // 回溯的时候return false表现在我要恢复原来的状态, 现在的结果不合法row[i][num] = col[j][num] = grid[i/3][j/3][num] = false;}}// 能走到这里说明for循环里没有return truereturn false;}}}return true;}void solveSudoku(vector<vector<char>>& board) {// 先把board里面存在的数标记一下for(int i = 0; i < 9; i++) {for(int j = 0; j < 9; j++) {if(board[i][j] != '.') {int num = board[i][j] - '0';row[i][num] = col[j][num] = grid[i/3][j/3][num] = true;}}}dfs(board);}
};

18. 单词搜索

在这里插入图片描述

算法原理:
在这里插入图片描述

如何取遍历一个节点的上下左右呢?
向量偏移法:
具体使用见代码实现。
在这里插入图片描述

class Solution {
public:int dx[4] = {-1, 1, 0, 0}; // 上下左右的下标x的变化int dy[4] = {0, 0, -1, 1}; // 上下左右的下标x的变化int m, n;bool visit[100][100];bool dfs(vector<vector<char>>& board, string word, int x, int y, int pos){if(pos == word.size()) return true; // 单词匹配完了还没有出错就返回true// 第一个位置找到了, dfs坐标(x,y)的上下左右四个方向, 看有没有符合要求的for(int k = 0; k < 4; k++){int i = x + dx[k], j = y + dy[k];if(    i >= 0 && i < m              // i不能越界&& j >= 0 && j < n              // j不能越界&& visit[i][j] == false         // (i,j)未被使用过&& board[i][j] == word[pos])    // (i,j)位置的值和word[pos]要能匹配{visit[i][j] = true;if(dfs(board, word, i, j, pos + 1)) return true;visit[i][j] = false;}}// 四个方向都没找到就回溯, 去找另一个位置return false;}bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {m = board.size(), n = board[0].size();// 先找单词的第一个字母for(int i = 0; i < board.size(); i++) {for(int j = 0; j < board[0].size(); j++) {if(board[i][j] == word[0] && visit[i][j] == false){visit[i][j] = true;if(dfs(board, word, i, j, 1)) return true;visit[i][j] = false;}}}return false;}
};

19. 黄金矿工

在这里插入图片描述

算法原理:
在这里插入图片描述

class Solution {
public:int dx[4] = {-1, 1, 0, 0};int dy[4] = {0, 0, -1, 1};bool vis[16][16];int ret, m, n;void dfs(vector<vector<int>>& grid, int i, int j, int path){// 递归出口: 可以不用写, 这题递归出口要写很多判断很麻烦// 其实递归出口就隐藏在了下面的for循环中, 当遇到0时就不会进入dfs// 每进入一次递归就更新一次结果, 这样能保证不遗漏ret = path > ret ? path : ret;for(int k = 0; k < 4; k++){int x = i + dx[k];int y = j + dy[k];if(x >= 0 && x < m&& y >= 0 && y < n&& grid[x][y] != 0&& vis[x][y] == false){vis[x][y] = true;dfs(grid, x, y, path + grid[x][y]);vis[x][y] = false;}}}int getMaximumGold(vector<vector<int>>& grid) {m = grid.size(), n = grid[0].size();for(int i = 0; i < m; i++) {for(int j = 0; j < n; j++) {// 找到第一个不是空的单元格if(grid[i][j] != 0){vis[i][j] = true;dfs(grid, i, j, grid[i][j]);vis[i][j] = false;}}}return ret;}
};

20. 不同路径III

在这里插入图片描述

算法原理:
这题别看他是困难题,其实思路和前面两题是一样的,都是运用暴搜的思路,将所有的路径搜索出来,还需要对合法路径进行判断。
合法路径如何判断?
合法路径指的是从1到2,要经过所有的非障碍物的路径。我们可以用一个count记录每次走过的步数,用step表示从1到2的合法路径的步数,比较count和step即可判断是否合法。

class Solution {
public:int dx[4] = {-1, 1, 0, 0};int dy[4] = {0, 0, -1, 1};bool vis[20][20];int m, n;int ret = 0, count = 0, step = 2;void dfs(vector<vector<int>>& grid, int i, int j) {// 走到重点if(grid[i][j] == 2){if(count == step) ret++; // 判断路径是否合法return;}// 上下左右去dfsfor(int k = 0; k < 4; k++){int x = i + dx[k];int y = j + dy[k];if(x >= 0 && x < m&& y >= 0 && y < n&& grid[x][y] != -1&& vis[x][y] == false){vis[x][y] = true;count++;dfs(grid, x, y);vis[x][y] = false;count--;}}}int uniquePathsIII(vector<vector<int>>& grid) {m = grid.size(), n = grid[0].size();// 1. 统计一共要走多少步, 0的个数 + 2(1和2)// 2. 标记1的位置int starti = 0, startj = 0;for(int i = 0; i < m; i++)for(int j = 0; j < n; j++)if(grid[i][j] == 0)step++;else if(grid[i][j] == 1) starti = i, startj = j;vis[starti][startj] = true;count++;dfs(grid, starti, startj);return ret;}
};

这篇关于暴搜、深搜、回溯算法题集的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个