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编程技巧
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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快速排序算法详解 2024-10-25 12:02:05

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快速排序是一种高效的排序算法,通过分治策略来对一个序列进行排序。它的核心思想是选取一个基准值(pivot),将数组分为两个子数组:小于基准值的元素和大于基准值的元素。然后递归地对这两个子数组进行快速排序。 分区步骤是快速排序中最关键的一步。首先,选择基准元素并将其放在数组的起始位置。接着,遍历数组,将小于或等于基准值的元素放到数组的左侧,大于基准值的元素放到右侧。最后,对两个子数组进行递归排序。 这种分治策略确保了每次只处理一个子数组,从而提高了算法的效率。

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二分搜索的工作原理与代码实现 2024-10-24 15:31:06

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二分搜索是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它通过将待搜索的区间一分为二,然后根据中间元素与目标值的比较结果决定下一步搜索的方向(是继续在左半部分还是右半部分进行)。这种方法的时间复杂度为O(logn),其中n是数组的长度。 以下是一个使用Python实现的简单二分搜索算法: ```python defbinary_search(arr,target): left,right=0,len(arr)-1 whileleft<=right: mid=(left+right)//2 ifarr[mid]==target: returnmid elifarr[mid]

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