搜尋與資料結構

最簡單的搜尋當然分為兩種，深度優先搜尋和廣度優先搜尋。這兩種演算法分別採用了棧和佇列的資料結構來實現。對於深搜，優化方法通常是各種剪枝，主要包括最優化剪枝和可行性剪枝。對於廣搜，優化方式通常是進行重複去除和優先搜尋。

通常都說能用深搜不用廣搜，其實在一定條件下確實有道理。在很多情況下，深度優先搜尋通常比廣度優先搜尋寫起來簡單、方便。同時，採用簡單的遞迴方法來描述深度優先搜尋，可以避開對資料結構的操作。同時，深度優先搜尋不需要乙個巨大的佇列來記錄，因此可以節約記憶體。但使用深度優先搜尋需要合理並且足量的剪枝才能完成。

深度優先搜尋

深度優先搜尋遵循深度優先，遇阻回溯的原則，可以構造出如下的偽**。

void dfs(int depth)

典型樣例：n皇后問題

這是乙個很典型的深度優先搜尋問題。套用上面的規程，（出現問題）就是驗證是否有兩個皇后互相可以干擾，（到達終點）就開始輸出，此題無需進一步剪枝，處理資料就是對皇后擺放位置的迴圈。

#include 

#include 
#include 
#include 
#include 
#define llat(x) ll[x+50] #define lrat(x) lr[x+50] using namespace std; char a[14]; char ucr[14]; char ll[100],lr[100]; int cnt=0; int n=0; int dfs(char line) ;
int oj[8]=;
int check()
{    int i,j;
for(i=0;i
>n>>m>>sx>>sy; --sx;--sy; int i=-1,j=-1,l,cnt=0;; queue 
vi;queue 
vj; vi.push(sy);vj.push(sx); while(check()) { cnt++; if(cnt>n*10)break; vi.push(-1);vj.push(-1); while((!vi.empty())&&vi.front()!=-1) { i=vi.front();j=vj.front(); vi.pop();vj.pop(); for(l=0;l<=7;l++) if(a[i+oi[l]][j+oj[l]]==0&&i+oi[l]>=0&&i+oi[l]
=0&&j+oj[l]



資料結構與演算法 搜尋

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python演算法與資料結構 搜尋

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資料結構 演算法 搜尋與查詢

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