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广度优先搜索(BFS)算法与实例演示 2024-10-27 15:31:13

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广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始,逐层访问每个节点,直到找到目标节点或访问完所有节点为止。BFS适用于解决路径问题、最短路径问题和网络流问题等。 在迷宫问题中,我们可以通过使用队列实现BFS来找到最短路径。首先,将起点放入队列,然后依次将每个节点及其相邻节点加入队列。当队列为空时,说明已经找到最短路径。 下面是一个使用Python实现的简单示例: ```python fromcollectionsimportdeque defbfs(maze,start): rows,cols=len(maze),len(maze[0]) visited=[[False]*colsfor_inrange(rows)] queue=deque([start]) path=[] whilequeue: x,y=queue.popleft() ifmaze[x][y]=='S': path.append((x,y)) visited[x][y]=True neighbors=[(x-1,y),(x+1,y),(x,y-1),(x,y+1)] fornx,nyinneighbors: if0<=nx

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KMP字符串匹配算法详解与代码实现 2024-10-22 09:31:08

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KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它通过前缀表来减少重复的匹配步骤。前缀表是一个预先计算好的字符串数组,用于存储每个位置的前缀子串及其对应的最长公共前后缀的长度。在匹配过程中,KMP算法首先检查当前字符是否与前缀表中的某个字符相匹配,如果匹配成功,则继续向后匹配;如果不匹配,则将前缀表向前移动一位,重新进行匹配。这样,KMP算法可以在不回溯的情况下跳过重复的匹配步骤,从而提高了算法的效率。

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