宽度优先搜索 例题一(献给阿尔吉侬的花束) 阿尔吉侬是一只聪明又慵懒的小白鼠,它最擅长的就是走各种各样的迷宫. 今天它要挑战一个非常大的迷宫,研究员们为了鼓励阿尔吉侬尽快到达终点,就在终点放了一块阿尔吉侬最喜欢的奶酪. 现在研究员们想知道,如果阿尔吉侬足够聪明,它最少需要多少时间就能吃到奶酪. 迷宫用一个 R×C 的字符矩阵来表示. 字符 S 表示阿尔吉侬所在的位置,字符 E 表示奶酪所在的位置,字符 # 表示墙壁,字符 . 表示可以通行. 阿尔吉侬在 1 个单位时间内可以从当前的位置走到它上下…

问题引入 我们接着上次“解救小哈”的问题继续探索,不过这次是用宽度优先搜索(BFS). 注:问题来源可以点击这里 http://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/7429645.html 最开始小哼在入口(1,1)处,一步之内可以到达的点有(1,2)和(2,1). 但是小哈并不在这两个点上,那小哼只能通过(1,2)和(2,1)这两点继续往下走. 比如现在小哼走到了(1,2)这个点,之后他又能够到达哪些新的点呢?有(2,2).再看看通过(2,1)又可以到达哪些点呢?可以…

宽度优先搜索(BFS) #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #define x first #define y second using namespace std; typedef pair<int,int> PII; const int N=210; char g[N][N]; int d…

广度/宽度优先搜索(BFS) [算法入门] 1.前言 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. 一般可以用它做什么呢?一个最直观经典的例子就是走迷宫,我们从起点开始,找出到终点的最短路程,很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的. 算法导论里边会给出不少严格的证明,我想尽量写得通俗一点,因此采用一些直观的讲法来伪装成证明,关键的point能够帮你get到就好. 2.图的…

一.求所有顶点到s顶点的最小步数   //BFS宽度优先搜索 #include<iostream> using namespace std; #include<queue> #define MAX 10000 ][],int s,int n)//从(si,sj)出发能到的位置以及距离 { int *flag=new int[n];//顶点是否被遍历过,0未遍历,1已入队,2已出队 int *dist=new int[n]; int i; ;i<n;i++) { flag[i]…

双向宽度优先搜索 (Bidirectional BFS) 算法适用于如下的场景: 无向图 所有边的长度都为 1 或者长度都一样 同时给出了起点和终点 以上 3 个条件都满足的时候,可以使用双向宽度优先搜索来求出起点和终点的最短距离. 算法描述 双向宽度优先搜索本质上还是BFS,只不过变成了起点向终点和终点向起点同时进行扩展,直至两个方向上出现同一个子节点,搜索结束.我们还是可以利用队列来实现:一个队列保存从起点开始搜索的状态,另一个保存从终点开始的状态,两边如果相交了,那么搜索结束.起点到终点的…

先对比一下DFS和BFS         深度优先搜索DFS                                   宽度优先搜索BFS 明显可以看出搜索顺序不同. DFS是搜索单条路径到底部,再回溯. BFS是搜索近的状态,直到底部,一般在求解最短路径或者最短步数上应用. BFS要用到队列呢.. 队列的用法看一看 map的c++用法也简单看一看  高端一点的  map的基本操作函数: C++Maps 是一种关联式容器,包含"关键字/值"对 begin() 返回指向map头…

Fat brother and Maze are playing a kind of special (hentai) game on an N*M board (N rows, M columns). At the beginning, each grid of this board is consisting of grass or just empty and then they start to fire all the grass. Firstly they choose two gr…

宽度优先搜索运用了队列(queue)在unility头文件中 源代码 #include<iostream>#include<cstdio>#include<queue>#include<algorithm>#include<utility>using namespace std;typedef pair<int,int> P;#define INF 100000000#define maxn 101queue<P>que;…

Breadth-First-Search 1. 与DFS的异同 相同点:搜索所有可能的状态. 不同点:搜索顺序. 2. BFS总是先搜索距离初始状态近的状态,它是按照:开始状态->只需一次转移就可到达的所有状态->只需两次转移就可到达的所有状态->…… 对同一状态只搜索一次,因此复杂度为O(状态数*转移方式). 3. DFS隐式地利用了栈,而BFS利用了队列,搜索时先将初始状态入队,此后出队取出状态,并把该状态可转移到的状态中尚未访问的状态入队, 重复上述过程,直到队列为空或找到解.观察…

BFS几类题: 1.图的遍历:a.层级遍历 b.由点及面 c.拓扑排序 2.简单图最短路径: 简单图:1.无向图 2.边权重一致 图的时间复杂度: N个点,M条边,M最大是N^2,时间复杂度O(N+M),最坏是O(N^2); 矩阵是一种特殊图,R行C列矩阵,有R*C个点,R*C*2条边,所以是O(R*C); 69. Binary Tree Level Order Traversal public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode roo…

原题地址 https://vjudge.net/contest/313171     密码:algorithm A - Rescue Angel was caught by the MOLIGPY! He was put in prison by Moligpy. The prison is described as a N * M (N, M <= 200) matrix. There are WALLs, ROADs, and GUARDs in the prison. Angel's fr…

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫…

一.写在前面 其实这是一道大水题,而且还出在了数据最水的OJ上,所以实际上这题并没有什么难度.博主写这篇blog主要是想写下一个想法--状态压缩.状态压缩在记录.修改状态以及判重去重等方面有着极高的(←_←词穷了,诸位大致理解一下就好)效率.博主原本打算在blog介绍一种DP--状态压缩型动态规划,但动笔(键盘??)前,博主突然想起自己前些年写过的一道广搜题,当时在判重方面冥思苦想想出了一种类似状态压缩的方法,开心了好久,于是在此先抛砖引玉为状压DP做个铺垫. 二.题目 Description…

Knight Moves Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 10542    Accepted Submission(s): 6211 Problem Description A friend of you is doing research on the Traveling Knight Problem (TKP) wh…

Description - 题目描述 Bessie听说有场史无前例的流星雨即将来临:有谶言:陨星将落,徒留灰烬.为保生机,她誓将找寻安全之所(永避星坠之地).目前她正在平面坐标系的原点放牧,打算在群星断其生路前转移至安全地点. 此次共有M (1 ≤ M ≤ 50,000)颗流星来袭,流星i将在时间点Ti (0 ≤ Ti ≤ 1,000) 袭击点 (Xi, Yi) (0 ≤ Xi ≤ 300; 0 ≤ Yi ≤ 300).每颗流星都将摧毁落点及其相邻四点的区域. Bessie在0时刻时处于原点,且…

1.DFS DFS是一个递归过程.(类似于二叉树的前序遍历) 参考:深度优先搜索(Depth-First-Search)精髓 2.BFS 可以理解为按层遍历,借助队列结构来实现.(类似于二叉树的层次遍历) 参考:[数据结构]广度优先搜索算法(Breadth-First-Search,BFS) 图的DFS与BFS 图的深度优先搜索算法和广度优先搜索算法在时间复杂度上是一样的. 深度优先更适合目标比较明确,以找到目标为目的的情况. 广度优先更适合在不断扩大遍历范围时找到相对最优解的情况.转自此文 两…

1图论: 1.1  133. Clone Graph https://leetcode.com/problems/clone-graph/#/description 思路:这题可以对照拷贝随机链表那道题,首先拷贝图中的节点,然后拷贝每个结点的neighbors数组. 这题使用BFS,所有的BFS都可以看成是queue和unordered_map的组合实现的,该题模拟实现了一个queue,主要是因为后面要判断某个元素是否已经访问,所以使用一个vector来模拟操作,传统的queue会弹出元素,还需…

DFS(Deep First Search)深度优先搜索 深度优先遍历(dfs)是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 简而言之:不撞南墙不回头 模板如下: void dfs(int t)//t代表目前dfs的深度 { if(满足输出条件||走不下去了) { 输出解; return; } else { for(int i=1;i<=尝试方法数;…

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图…

一.搜索流程详解 1. 先看一下Lucene的架构图 由图可知搜索的过程如下: 用户输入搜索的关键字.对关键字进行分词.根据分词结果去索引库里面找到对应的文章id.根据文章id找到对应的文章 2. Lucene搜索API 图示 3. Lucene搜索代码示例 先在pom.xml里面引入查询分析器模块 <!-- lucene-queryparser 查询分析器模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupI…

下面是开发中用bootstrap制作的一个搜索框,以及给搜索框添加回车搜索事件的一个小案例. bootstrap制作搜索框及添加回车搜索事件 下面是功能实现的代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>bootstrap制作搜索框及添加回车搜索事件</title> <link rel="stylesheet"…

目录 Lucene.net站内搜索—1.SEO优化 Lucene.net站内搜索—2.Lucene.Net简介和分词Lucene.net站内搜索—3.最简单搜索引擎代码Lucene.net站内搜索—4.搜索引擎第一版技术储备(简单介绍Log4Net.生产者消费者模式)Lucene.net站内搜索—5.搜索引擎第一版实现Lucene.net站内搜索—6.站内搜索第二版 第二版功能需求 自动完成 热门词汇(SEO) 显示分词.执行耗时 分页 页面美化 我们先假设用一张表来存储用户所有的关键字搜索和次…

python使用get在百度搜索并保存第一页搜索结果 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 注:随意copy,不用在意我的感受 #coding:utf-8 import urllib import urllib2 import re """ 使用GET在百度搜索引擎上查询 此例演示如何生成GET串,并进行请求. """ if __name__=="__main__": url = "http…

前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜…

最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然…

应用说明见代码注解. 1.简单搜索实例展示: public void search() throws IOException { // 自定义集群结点名称 String clusterName = "elasticsearch_pudongping"; // 获取客户端 Client client = ESClient.initClient(clusterName); // 创建查询索引,参数productindex表示要查询的索引库为productindex SearchReques…

ElasticSearch 2 (15) - 深入搜索系列之多字段搜索 摘要 查询很少是简单的一句话匹配(one-clause match)查询.很多时候,我们需要用相同或不同的字符串查询1个或多个字段,也就是说,我们需要对多个查询语句以及他们相关分数(relevance scores)进行有意义的合并. 有时候或许我们正查找一本名为战争与和平(War and Peace)而作者叫Leo Tolstoy的书,或许我们正用"最少匹配"("minimum should match…

ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索 摘要 结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的.它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 文本也可以是结构化的.比如彩笔可以有红.绿.蓝颜色集合,一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 . 电商网站上的商品都有UPC(Universal Product Codes)或者其他需要严格结构化格式的唯一标识. 在结构化查…

环境变量 系统环境变量 我们知道,我们经常要设置一些环境变量,系统环境变量我们非常容易理解.其实我们在windows中经常容易接触.其实环境变量是一个非常广泛的一个概念,它与web应用程序中的web.config所处的角色很像.什么意思呢?就是说,程序(系统或应用)要运行的时候,它的基本业务逻辑可能是一定的,但是实现业务逻辑的时候有些设置性的东西却可以改变程序很多.如web应用程序,编译之后他的业务逻辑基本不会发生改变,但是如果你更改一些web.config中的参数,程序的运行就会发生相应的改变…