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dfs算法前沿信息_dfs算法用什么数据结构(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

dfs算法

自动驾驶标注工作定位系统是所有移动设备的重要组成部分，尤其在自动驾驶领域，需求量极大。许多机械专业的同学，因为研究生期间的研究方向是SLAM（同步定位与地图构建），往往会选择成为定位算法工程师。今天，我们就来深入探讨一下这个岗位的方方面面。 1️⃣ 岗位职责是什么？𐟤” 定位算法工程师的主要任务是根据周围环境信息，融合多种传感器（如激光雷达、相机、IMU等）的数据，确定设备在当前地图中的位置。他们还需要辅助确定其他动态或静态障碍物的位置，并将这些信息输出给下游的决策规划模块，以便设备能够根据相对位置进行避障和导航。定位的难点在于如何提高精度并保证信息的连贯性。有些公司还会将SLAM（定位建图）纳入定位算法的范畴。 2️⃣ 面试时会问些什么？𐟓 滤波算法：如Extended Kalman Filter、Particle Filter以及Particle Filter with Kalman Filter。 SLAM算法：包括EKF-SLAM、Particle Filter SLAM、图优化SLAM和VSLAM。点云匹配算法：如Nearest Neighbour、特征点匹配、ICP和RANSAC等。熟悉视觉里程计、IMU和GNSS的使用方法。编程能力：C++编程基础，Leetcode中等难度题目，特别是动态规划（DP）和深度优先搜索（DFS）。项目经验：有过SLAM或定位相关的项目经验。额外技能：视觉算法和神经网络算法（可选）。面试会围绕定位中遇到的典型问题展开，考察面试者分析问题的能力和项目经验，特别是如何在特定场景中利用特定传感器提高定位精度。 3️⃣ 哪些公司需要这个岗位？𐟏⊨‡ꥊ詩𞩩𖥅쥏𘯼ˆ乘用车、矿山、卡车）。机器人公司（人形机器人、扫地机器人、移动底盘）。物流公司（无人物流小车）。电商公司（自动货物分拣）。园区L4无人驾驶小车。 4️⃣ 发展前景如何？𐟒𐊥ˆ入职场的定位算法工程师的薪资大约在30-60万元之间，1-3年后可以达到40-80万元。资深专家可以成为定位组负责人，甚至感知大团队或感知组负责人。整体来说，定位算法更偏向视觉方向，但由于许多机械车辆专业的教授纷纷投入这个领域，企业中也有很多学习机械的同学从事定位算法工作。如果你对SLAM算法感兴趣，不妨看看如何匹配这个岗位的需求吧！𐟌Ÿ

如何高效备考蓝桥杯？看这篇就够了！上一篇文章我们聊了聊蓝桥杯的赛况，今天咱们来聊聊如何备考蓝桥杯。首先，咱们看看蓝桥杯大纲，考试范围主要是计算机算法和数据结构。我今年报考的是Java组，所以后续的备考内容都是针对Java的。掌握Java语言 𐟒𛊊在开始学习算法之前，首先要掌握一门语言，至少要熟悉Java的基础语法。不需要深入学习多线程和面向对象编程等高级特性。我会继续更新之前的Java专辑，从零开始学完Java的基础知识。如果有额外的时间，再学一下Java进阶版。记住，代码不是只看懂就行，要学会自己独立编写。数据结构与算法 𐟌 在搜集资料的时候，我发现尚硅谷的数据结构与算法课程非常推荐。所以，在打好Java基础后，我会重新复习数据结构与算法。至少要完整地学习链表、栈、队列、树和图，以及一些经典常用的算法。刚开始可能会感到焦虑，尤其是时间空间复杂度这部分。别急！算法的初步就是理解，然后就是熟练，这个过程需要通过反复刷题来解决。体系化刷题 𐟓ˆ 蓝桥杯的考试范围很广，但常考的有字符串算法、排序算法、递归、最小生成树之prim算法、dfs算法、贪婪算法、动态规划等。这些都很重要。所以，当基础理论学完后，我会系统地刷题。这里要注意的是，练一题要有一题的收获，不要盲目无意义地刷题。推荐使用蓝桥杯官网提供的题库，学一学暴力优化技巧。力扣里面的题库可能对大厂面试或者就业更有针对性，但也可以根据标签选择相应类别的题型去刷。另外，蓝桥杯练习系统有个缺点就是做完题没有一个官方的解题思路，没办法得到反馈，但你可以了解他考试的提交格式。所以，建议找几个朋友一起组团学习，他们会一点点的从思路到算法慢慢灌输给你，比起问一个陌生人效率不知道要高到哪去。刷真题 𐟓 真题才是最好的试卷，从真题中能看出出题者侧重于哪方面，一定要刷真题！强烈推荐！心态调整 𐟧˜‍♂️ 据往届经验，一般来说只要蓝桥杯能对3题及以上就能拿奖，所以不需要有很大的压力，一定要保证简单题对，平时不要眼高手低。最后要知道参加蓝桥杯就是以一种“以赛促学”的思想，没有达到预期目标也别灰心哦！写不下啦！其实还想强调一点就是心态。希望大家都能取得好成绩！

蓝桥杯备战指南：从零开始到国奖大家好，我是去年15届蓝桥杯B组拿到国三奖的选手。虽然我的实力不算特别强，但我觉得自己从大一第一次参加蓝桥杯白给300分，到大二拿到国奖的经历，还是能帮到一些和我一样没有基础的同学。今天我就来分享一些备战蓝桥杯的心得和方法。必备知识点：STL和基础算法𐟓š 首先，STL（标准模板库）是一定要学的，特别是vector、string和map这三个部分。其他的部分可以等你在做题时遇到再学，只需要会用就行。其实很多视频教程讲得太复杂了，没必要看，多写代码才是王道。接下来是一些重要的基础算法：排序：虽然sort函数很方便，但有些新手可能不清楚，所以还是建议了解一下。二分：有两种常见的模板，左端点和右端点，这个得背下来。深度优先搜索（DFS）：这个非常重要！很多蓝桥杯的题目都可以用DFS暴力骗分。广度优先搜索（BFS）：同样重要，也是可以用来暴力骗分的。前缀和：这个在蓝桥杯中也很常见。动态规划：这个得好好学，很多题目都离不开它。刷真题：别偷懒𐟒ꊊ最后就是刷真题了，狠狠地刷！题目做多了，自然就能找到感觉。有些人可能基础不是很好，一个人学起来有点难，所以建议大家可以找一些学习伙伴或者参加一些学习小组，共同进步。

leetcode绝对值链表重排序准备Meta面试的小伙伴们看过来！学姐给你们整理了一份超实用的LeetCode刷题指南，绝对让你在面试中脱颖而出！这份题集涵盖了排序、数组、哈希表、二叉树、字符串处理和DFS等各种题型，难度逐级提升，快来看看吧！ 𐟒ᠦŽ’序 148. 排序链表：计算右侧小于当前元素的个数，这可是个经典问题哦！ 𐟒ᠦ•𐧻„ 15. 三数之和：组合总和II，这两个题目简直是数组题的经典之作。 𐟒ᠥ“ˆ希表两数之和：快乐数，这两个题目都能让你对哈希表有更深入的理解。 𐟒ᠤ𚌥‰树 100. 相同的树：平衡二叉树，这两个题目能让你对二叉树的结构有更清晰的认知。 𐟒ᠥ헧즤𘲥䄧† 6. Z字形变换：单词拆分II，这两个题目能让你在字符串处理上更加得心应手。 𐟒᠄FS 113. 路径总和II：左叶子之和，这两个题目能让你在DFS算法上有更深的掌握。希望这份题集能帮到你们，祝大家面试顺利，早日拿到心仪的offer！𐟒ꀀ

𐟒𛠤🡥奨𕛥🅥䇧Ÿ娯†点大揭秘 𐟓š 𐟔 图的基本概念图是由点和边组成的，一条边连接两个顶点。无向图和有向图是两种常见的图类型。无向图没有方向，而有向图则明确指出边的方向。自环是指边连接同一个点，重边则是两条或更多条边连接同一对顶点。简单图没有自环和重边。 𐟓Š 图的度数无向图中，顶点的度数是指该顶点作为边的端点的次数。有向图中，顶点的度数分为出度和入度，分别表示该顶点作为起点和终点的次数。一张图的所有顶点的度数和为边数的两倍。 𐟛䯸图的遍历图的遍历有两种主要方法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS从某个顶点出发，一层一层往外搜索，直到遍历完整个图。DFS则从某个顶点出发，每次寻找可以前往的下一个顶点，采用递归的方式进行遍历。 𐟓栨🞩€š图连通性是指图中任意两个顶点之间存在通路。无向图和有向图都有连通性的概念。无向图如果任意两点之间都存在路径相连，则称为连通图。有向图如果所有顶点两两可达，则称为强连通图。 𐟚€ 图的算法应用图的遍历是许多算法的基础，如最短路径算法、最小生成树算法等。掌握这些算法可以帮助你更好地解决信奥赛中的相关问题。通过以上知识点，你可以更好地理解图的相关概念和算法，为信奥赛做好充分的准备。加油！𐟒ꀀ

悉尼大学AI课秘籍𐟒Ÿ’𛨿™门课虽然是IT系列的高阶课程，但其实更像一个1000 level的入门课程。在大家初步掌握编程知识之后，这门课正式介绍了AI的概念、基础理论知识，并进行AI的实践操作。 𐟒𛨿™门课程全学期的内容可以分为四个部分： AI作为搜索问题，搜索算法，游戏AI machine learning简介 machine learning算法其他AI 𐟒᥉三周攻略 ✅Week 1：主要包括AI的基本思想和历史，没有考点。 ✅Week 2：详细介绍了搜索问题的搜索算法，包括BFS, DFS, UCS和IDS。其中BFS和DFS在2123算法课程中介绍过，UCS和IDS则是相当于BFS和DFS的变体，这两周新内容并不多，理解起来较为容易。着重理解各个算法的特性，包括时间空间复杂度，完备性等以及各个算法的比较。 ✅Week 3：开始会给大家介绍新的搜索算法，包括A*算法，Beam search, Hill-climing, Simulated annealing 和Genetic algorithms。虽然大部分算法之前并没有接触过，但理解起来并不困难。 𐟙‹学长满分𐟒ps 提到的search algorithm都有可能会出现在期末考试中。可能的考察形式包括给出一个特定的条件，让你选择一个比较适合的搜索算法并解释为什么适合。所以前三周需要大家在理解算法本身的基础上还能够理解各种特性，以及算法之间的比较。建议大家在lec和tut之后尝试整理所有搜索算法做一个对比表格来总结各类特性。 𐟒𛨿™门课的难点在于第三部分的各种machine learning算法细节，尤其是week8-10的multilayer perceptron和svm，概念较新并且计算较多，在考试中出现会是不小的挑战。但总体来说这门课程难度不高，就算难的部分多花些时间精力进行分解和推导也完全可以掌握。

OD机考经验分享：算法与优化方法详解 ### 第二阶段：算法篇 𐟧 动态规划：动态规划的核心在于通过解决局部问题，逐步更新答案，最终得出全局问题的解。关键在于找到正确的状态转移方程。回溯与递归：递归的两个核心是问题可分和子问题模式与父问题一致。通过简单的排列问题（如abc的排列数）可以理解递归。递归的过程本质上是对求解树的遍历，树的根节点是总问题，每一颗子树是对父节点问题的分解，每一个叶子节点是递归出口，对叶子节点上的问题求解，再汇总结果，最终得到根节点上面总问题的解。深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）：这两种算法都是针对图结构的。题目中用二维列表表示的图，本质上是上下左右四方向连通的无向图（也有八方向连通的）。DFS和BFS题都有较为固定的解题模式，核心是记录访问状态的矩阵和一个存储节点的序列。DFS的序列是后进先出栈，BFS的序列是先进先出的队列。DFS也可以采用递归写法。滑动窗口：滑动窗口有一个不断移动的区间，这个区间可能定长，也可能不定长，需要在区间里面做匹配、统计或找特定值等。二分查找：二分查找的最终答案有明确的上界和下界，然后把上下界的中间值作为尝试值，看看是否符合，再根据尝试结果缩小二分区间。双指针：双指针用于寻找某个特定的区间，或者分别对两个序列进行遍历。一个从序列头开始的不定长滑窗，这个滑窗的起始和结束就是用双指针来表示的。并查集：并查集通常用于表示各个元素之间的连通关系，然后判断元素分类有多少类，或者某两个元素是否属于同一类。第三阶段：优化方法 𐟚€ 了解时间复杂度和空间复杂度的概念，并了解各种常用方法的复杂度。例如，给一个数组，求数组内长度为3的区间的最大值。很容易想到设置一个长度为3的滑窗，然后用sum对滑窗内的元素求和，但这个方法不是时间最优方法。前缀和则是这类问题的常见优化方法，只需要遍历一次，得到前缀和列表，那么原列表的区间和就变成了两个常数相减，可以在O（1）时间内得到任意区间的和。希望这些经验能帮助你在OD机考中取得好成绩！𐟓ˆ

30天高效刷题秘籍！大家好！最近很多朋友都在问，如何高效地刷完LeetCode上的高频题。其实，刷题这事儿，真不是一股脑儿把所有题目都刷一遍那么简单。今天，我就来分享一些小技巧，帮你高效刷题，顺利备战面试。挑重点来刷 𐟎斥…ˆ，面试时间宝贵，咱们得挑那些关键的算法来练。比如二分搜索、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划，这些都是必须得熟练的。这些算法基本上覆盖了面试中80%的题目，所以重点掌握这些就足够了。定期复习 𐟔„ 其次，复习是关键。定期回头刷刷那些经典题，这样你对算法的理解会更深。比如说，每周六下午留出一个小时，专门用来复习之前做过的错题和经典题。这样不仅能巩固知识，还能让你对算法有更深刻的理解。做好笔记 𐟓 最后，记得做好笔记。就像有个错题本一样，遇到难题，看看别人怎么解的，想想还有哪些题可以用同样的方法。这样不仅能提高你的解题能力，还能让你在面试中更有话聊。八周刷题计划 𐟓… 为了帮助大家提高效率，我特意制定了一个八周的刷题计划。每周都有不同的重点和复习内容，希望能帮助大家在短时间内快速提升。希望这些小技巧能帮到你们，祝大家都能在面试中大放异彩！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦~

人工智能基础算法的四大类人工智能的基础算法可以根据两个主要特征进行分类：暂定性和知情性。暂定性（Tentativeness）暂定的（Tentative）：搜索过程中可以重新考虑之前的决策。这意味着算法可以回溯或调整路径。不可撤销的（Irrevocable）：搜索过程中不能重新考虑之前的决策。一旦做出决定，就不能改变。知情性（Informedness）知情的（Informed）：使用启发式信息指导搜索过程，即算法知道在哪里寻找解决方案，通常会更有效。无信息的（Uninformed）：仅基于问题的定义进行决策，没有额外的启发式信息。通常依赖于系统的搜索。分类无信息 & 不可撤销：这种情况下没有列出具体的算法，因为无信息且不可撤销的算法很少使用。无信息 & 暂定：回溯算法、树和图搜索算法（广度优先搜索 BFS、深度优先搜索 DFS、深度限制搜索 DLS、迭代加深搜索 IDS、统一代价搜索 UCS）。有信息 & 不可撤销：爬山算法、局部光束搜索、模拟退火、遗传算法。这些算法使用启发式信息指导搜索，但一旦做出决策，就不能回退。有信息 & 暂定：贪婪优先搜索、A 算法、A* 算法。这些算法使用启发式信息进行指导，并且可以在搜索过程中回溯和调整路径。通过这些分类，我们可以更好地理解不同人工智能算法的特点和适用场景。

CSP-J编程算法全解析❗ 在CSP-J的编程挑战中，你需要掌握各种算法来应对不同类型的题目。以下是一些常见的题目类型，帮助你更好地准备： ✅基础算法题：这些题目通常涉及排序、搜索等基本算法，以及简单的数学运算。 ✅数据结构题：考察你对数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构的理解和应用。 ✅动态规划题：这类题目要求你运用动态规划来解决具有重叠子问题和最优子结构特点的问题。 ✅贪心算法题：通过贪心策略逐步逼近最优解，简化问题的求解过程。 ✅回溯算法题：涉及深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）策略的穷举式搜索，解决排列组合、子集等问题。 ✅字符串处理题：这类题目涉及字符串的匹配、替换、加密解密等操作。 ✅综合题：结合上述多种类型的题目，考察你的综合算法能力和解题策略。掌握这些算法，你将能够更好地应对CSP-J的编程挑战，展现出你的编程才华！

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