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深度优先算法权威发布_深度优先和广度优先(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

深度优先算法

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

UNSW作业2攻略𐟔劰ŸŽOMP9021 Assignment 2作业指南 1️⃣ 本轮作业涵盖以下知识点：使用深度优先搜索（DFS）寻找连通图根据边的坐标计算图形的周长使用鞋带法计算图形的面积判断图形是否为凸形计算图形的深度（被多少图形包围，使用射线法）计算图形旋转多少次可以恢复原状 2️⃣ 难点解析： DFS求连通图：如何确保从8个方向完整遍历图形？解决方案：记录每次遍历的上一次移动方向，从反方向按顺时针遍历下一个点，避免走回头路和漏点。计算深度：使用射线法时如何避免计算失误？解决方案：多次使用射线法，确保每个点都从上下左右四个方向计算深度，取最小值。 𐟒ᠨ🙤𛽤𝜤𘚦Œ‘战性较大，需要反复调试。建议大家耐心尝试，逐步优化算法。

华为算法笔试真题解析与思路分享 𐟓… 𐟎쬤𘀩☯𜚄FS（深度优先搜索）构建头文件的包含关系为有向图，使用深度优先搜索检测是否存在循环依赖，并统计环中头文件的数量。 𐟎쬤𚌩☯𜚥Š覀规划（DP）通过动态规划解决多重背包问题，枚举每种商品的购买方案（0件、1件、2件），在不超过总余额的情况下最大化优惠金额。 𐟎쬤𘉩☯𜚤𚌥ˆ†+贪心+差分二分每个区域被覆盖的最小充电桩数量，每个区域至少需要这么多的充电桩数量。对于给定的最低充电桩数量，判断是否可以在只分配k个充电桩的情况下实现。

「提高LLM推理能力新方法」大语言模型（LLM）由于基于自回归模型，一次性生成答案，因此回答复杂逻辑问题时，常常出现推理错误的情况。最近，有人提出了能大幅提升LLM推理能力的方法——使用Prolog逻辑编程语言。即，将用户的问题转化为Prolog代码，通过符号逻辑来解决问题，再将结果转化回自然语 ...

𐟎𛄥ˆ总和：找出所有可能的组合 𐟔 题目描述：给定一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中所有可以使数字和为目标数target的不同组合，并以列表形式返回。candidates中的同一个数字可以无限重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。 𐟒ᠩ☧›†析：这是一个典型的深度优先搜索（DFS）问题。我们需要定义两个链表，一个用于返回值，另一个用于记录当前链表。从数组下标0开始搜索，因为题目保证和为target的不同组合数少于150个，所以不需要担心时间复杂度问题。 𐟓 解题思路：从数组下标0开始搜索，如果目标值为0，直接返回。当数组下标等于数组长度时，也返回，防止数组下标越界。因为candidates中的数字可以无限重复被选取，所以我们需要记录当前路径上的所有数字。 ⏳ 时间复杂度： O(n^target)，其中n是数组长度。这是因为我们需要遍历所有可能的组合。 𐟓 空间复杂度： O(target)，因为递归调用栈的深度最大为target。 𐟔–

𐟔 DFS与BFS算法大比拼 𐟌𓠦𗱥𚦤𜘥…ˆ搜索(DFS) 𐟌𓊭 DFS是一种勇往直前的搜索策略，它从起始节点出发，不断深入探索图的深度，直到遇到无法再走的节点。 - 使用栈来辅助搜索，因为栈是后进先出的数据结构，非常适合这种“回溯”式的搜索。 - DFS在寻找图中的连通分量和解决路径问题时大放异彩！ 𐟌𚠥𙿥𚦤𜘥…ˆ搜索(BFS) 𐟌𚊭 BFS则是一种层层推进的搜索方法，它从起始节点开始，先探索所有相邻节点，再依次探索这些节点的邻居。 - 利用队列来实现BFS，因为队列是先进先出的数据结构，适合这种“广度”上的探索。 - BFS在寻找最短路径和解决状态转换问题时非常有效！ 𐟔 现在你明白DFS和BFS的区别了吗？每种算法都有其独特的优势和应用场景哦！

二叉树转最大和树：经典算法解析 𐟌𓠩☧›述给定一棵二叉搜索树，要求将所有节点替换为大于等于该节点的所有子节点的值之和。二叉搜索树的特点是左子节点的值一定小于根节点，右子节点的值一定大于根节点。因此，每个根节点的替换只需加上右子节点的值，左子节点则加上根节点的值。 𐟔 解决方案使用深度优先搜索（DFS）来遍历二叉树，按照“右、根、左”的顺序进行访问，逐步累加值。最终返回根节点即可。 𐟒ᠦ𓨦„事项在Java中，局部变量在递归过程中可能会因为垃圾回收（GC）而被清理。因此，如果需要将一个变量在递归过程中长期使用，应该将其定义为类的成员变量，而不是方法中的局部变量。这样可以避免在递归过程中因GC而导致数据丢失。 𐟔„ 递归思路定义一个DFS方法，其中包含一个累加器变量来存储当前节点的最大和。这个变量需要在方法内部定义，并且需要作为参数传递给递归调用。在访问每个节点时，将右子节点的值加上根节点的值（如果左子节点存在），然后返回这个累加值。 𐟎𛣧 实现以下是一个简单的Java代码实现： ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } class Solution { public TreeNode convertBST(TreeNode root) { dfs(root); return root; } private int dfs(TreeNode node) { if (node == null) return 0; int sum = node.val + dfs(node.right); // 加上右子节点的值 if (node.left != null) sum += node.val; // 如果左子节点存在，加上根节点的值 node.val = sum; // 更新根节点的值 return sum; // 返回累加值 } } ``` 这段代码中，`dfs`方法负责进行深度优先搜索，并将每个节点的最大和存储在节点的`val`属性中。最终，返回根节点的最大和值。

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

高盛面经分享：编程与数学双重考验最近刚经历过高盛的面试，真是又紧张又兴奋。整个过程持续了三小时，主要考察了编程和数学能力。现在就来分享一下我的面经吧。数学题篇 𐟧首先，面试官给了我们七道数学题，真是让人头大。不过，幸好这些题目难度不一，有些是基础题目，有些则需要一些技巧。比如有一道题目是判断一个整数是否可以通过一系列操作变为另一个整数，操作包括加法和取余。这个题目需要一些编程技巧，但数学基础也很重要。编程题篇 𐟒𛊊接下来是两道编程题。第一道是关于回文串的，给定一个字符串，要求找出所有可能的回文子串。这个题目需要一些算法设计，比如用动态规划或者中心扩展法。第二道编程题则是关于图的遍历问题，给定一个图，要求找出所有可能的路径。这个问题需要一些深度优先搜索或者广度优先搜索的技巧。总结 𐟓 总的来说，这次面试对我来说是一次很好的锻炼机会。虽然题目难度较高，但也让我对自己的编程和数学能力有了更清晰的认识。希望这些经验对大家有所帮助！如果你也在准备高盛的面试，祝你好运！

少儿编程必备的6种算法思维 𐟎5%的算法都离不开这6种基本的算法思维！ 𐟔„ 递归算法递归算法是一种自我引用的编程技巧，常用于解决三类问题：数据的定义是按递归定义的（如斐波那契数列）。问题解法按递归算法实现（如回溯）。数据的结构形式是按递归定义的（如树的遍历，图的搜索）。 𐟒ᠨ𔪥🃧𓕊贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。经典案例包括活动选择问题、最小生成树算法、背包问题等。 𐟔 回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。经典案例包括深度优先搜索、0-1背包问题、正则表达式匹配、八皇后、数独、全排列等。 𐟗‚️ 分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到子问题可以简单直接地解决。经典案例包括二分查找、归并排序、快速排序、汉诺塔问题等。 𐟓‹ 枚举算法枚举算法是列出所有可能的解决方案，然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。 𐟓ˆ 动态规划动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握这6种算法思维，可以帮助孩子们更好地理解和应用编程，为未来的编程之路打下坚实的基础！

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