力扣P1706全排列问题 很好的引入暴力 递归 回溯 dfs

 代码思路是受一个洛谷题解里面大佬的启发。应该算是一个dfs和回溯的入门题目,很好的入门题目了下面我会先给我原题解思路我想可以很快了解这个思路。下面是我自己根据力扣大佬写的。

我会进行详细讲解并配上图辅助理解大家请往下看

#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
int n,k;
int a[100], b[100];
void print(int n)
{for (int i = 1; i <= n; i++) {cout <<setw(5)<< a[i];}cout << endl;return;
}
void dfs(int k) {if (k == n) {print(n);return;}for (int i = 1; i <= n; i++) {if (!b[i]) {b[i] = 1;a[k + 1] = i;dfs(k + 1);b[i] = 0;}}
}
int main()
{cin >> n;dfs(0);return 0;
}

这是原题解的原代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,pd[100],used[100];//pd是判断是否用过这个数
void print()//输出函数
{int i;for(i=1;i<=n;i++)printf("%5d",used[i]);//保留五位常宽cout<<endl;
}
void dfs(int k)//深搜函数,当前是第k格
{int i;if(k==n) //填满了的时候{print();//输出当前解return;}for(i=1;i<=n;i++)//1-n循环填数{if(!pd[i])//如果当前数没有用过{pd[i]=1;//标记一下used[k+1]=i;//把这个数填入数组dfs(k+1);//填下一个pd[i]=0;//回溯}}
}
int main()
{cin>>n;dfs(0);//注意,这里是从第0格开始的!return 0;
}

我一开始卡住的点是这里也是代码最最最核心的地方。我非常迷糊这里面有回溯

pd[i]=0;//回溯

然后又是for循环,之后又是dfs(k+1)很明显这是递归。我不知道程序运行的顺序是什么给我绕懵逼了,昨天晚上想了一晚上。咪咪咪咪咪。

for(i=1;i<=n;i++)//1-n循环填数{if(!pd[i])//如果当前数没有用过{pd[i]=1;//标记一下used[k+1]=i;//把这个数填入数组dfs(k+1);//填下一个pd[i]=0;//回溯}}
}

重点思路总结:递归这个顺序比for循环的优先级高。通过dfs不断增加就是层数增加并且在dfs(k+1)同时进行了标记和used【K+1】计入数组,避免重复和数组填入类似剪枝和遍历,并且到达最大层数时返回并print输入结果之后回溯dfs()应为刚开始不是加到最大层数吗执行完后返回当初的dfs(2)(这里回溯其实是函数递归调用)继续循环。直到遍历所有。很巧妙,会用就行。

思路来源思考过程

刚开始我困惑于递归这个顺序和for循环的优先级。

我用gtp作图然后又去北理工acmb站视频看了看。之后就是递归就是递推加回溯但是这个应该是计算机原理导致的。理解的话就是机器就是这样运作的,有什么调用帧啥玩意的。

如果打比方就是你可以想一想这个猴子偷桃问题,原题就是有10天每天吃二分之一+1(真能吃啊)问原来多少桃子。你把递归式子列出来然后计算机就会一个递推(形容一下你能知道我在说什么就行)到第1天吧好像是然后在回溯一直回溯然后算出结果。

其实讲到这里会的早就能听懂了。然后为了更直观大家理解我放几个图大家自行观看哈。

上面这个照片大家主要看图还有上面那几段话我觉得很好嗯说的就很好 

上面这个图看看图就行我截的片段

下面的两个图是gpt辅助理解的流程大家可自行阅读理解

import pandas as pd# Data for each step of dfs for n = 3
data = [{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [None, None, None], "pd": [0, 0, 0], "Action": "Start dfs(0)"},{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [1, None, None], "pd": [1, 0, 0], "Action": "i=1, place 1, recurse dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [1, 2, None], "pd": [1, 1, 0], "Action": "i=2, place 2, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [1, 2, 3], "pd": [1, 1, 1], "Action": "i=3, place 3, recurse dfs(3)"},{"Step": "dfs(3)", "k": 3, "used": [1, 2, 3], "pd": [1, 1, 1], "Action": "Print {1, 2, 3}, backtrack to dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [1, 2, None], "pd": [1, 1, 0], "Action": "Unmark i=3, backtrack to dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [1, None, None], "pd": [1, 0, 0], "Action": "Unmark i=2, try i=3"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [1, 3, None], "pd": [1, 0, 1], "Action": "i=3, place 3, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [1, 3, 2], "pd": [1, 1, 1], "Action": "i=2, place 2, recurse dfs(3)"},{"Step": "dfs(3)", "k": 3, "used": [1, 3, 2], "pd": [1, 1, 1], "Action": "Print {1, 3, 2}, backtrack to dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [1, 3, None], "pd": [1, 0, 1], "Action": "Unmark i=2, backtrack to dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [1, None, None], "pd": [1, 0, 0], "Action": "Unmark i=3, backtrack to dfs(0)"},{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [None, None, None], "pd": [0, 0, 0], "Action": "Unmark i=1, try i=2"},{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [2, None, None], "pd": [0, 1, 0], "Action": "i=2, place 2, recurse dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [2, 1, None], "pd": [1, 1, 0], "Action": "i=1, place 1, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [2, 1, 3], "pd": [1, 1, 1], "Action": "i=3, place 3, recurse dfs(3)"},{"Step": "dfs(3)", "k": 3, "used": [2, 1, 3], "pd": [1, 1, 1], "Action": "Print {2, 1, 3}, backtrack to dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [2, 1, None], "pd": [1, 1, 0], "Action": "Unmark i=3, backtrack to dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [2, None, None], "pd": [0, 1, 0], "Action": "Unmark i=1, try i=3"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [2, 3, None], "pd": [0, 1, 1], "Action": "i=3, place 3, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [2, 3, 1], "pd": [1, 1, 1], "Action": "i=1, place 1, recurse dfs(3)"},{"Step": "dfs(3)", "k": 3, "used": [2, 3, 1], "pd": [1, 1, 1], "Action": "Print {2, 3, 1}, backtrack to dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [2, 3, None], "pd": [0, 1, 1], "Action": "Unmark i=1, backtrack to dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [2, None, None], "pd": [0, 1, 0], "Action": "Unmark i=3, backtrack to dfs(0)"},{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [None, None, None], "pd": [0, 0, 0], "Action": "Unmark i=2, try i=3"},{"Step": "dfs(0)", "k": 0, "used": [3, None, None], "pd": [0, 0, 1], "Action": "i=3, place 3, recurse dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [3, 1, None], "pd": [1, 0, 1], "Action": "i=1, place 1, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [3, 1, 2], "pd": [1, 1, 1], "Action": "i=2, place 2, recurse dfs(3)"},{"Step": "dfs(3)", "k": 3, "used": [3, 1, 2], "pd": [1, 1, 1], "Action": "Print {3, 1, 2}, backtrack to dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2, "used": [3, 1, None], "pd": [1, 0, 1], "Action": "Unmark i=2, backtrack to dfs(1)"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [3, None, None], "pd": [0, 0, 1], "Action": "Unmark i=1, try i=2"},{"Step": "dfs(1)", "k": 1, "used": [3, 2, None], "pd": [0, 1, 1], "Action": "i=2, place 2, recurse dfs(2)"},{"Step": "dfs(2)", "k": 2

感谢观看谢谢谢谢么么么么~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/54654.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

初始MYSQL数据库(7)—— 视图

找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点&#xff1a; 个人主页&#xff1a;我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客 所属专栏&#xff1a; MYSQL 引言 前面我们学习MySQL数据库时&#xff0c;创建表之后&#xff0c;会在表中插入数据&#xff0c;在需要的时候&#xff0c;也会进行…

uni-app 多环境配置

前后端分离模式下&#xff0c;不同的环境如开发环境&#xff08;dev&#xff09;、测试环境&#xff08;test&#xff09;、生产环境&#xff08;prod&#xff09;等&#xff0c;不同环境后端数据库、api地址等可能都不同 。 uni-app中只有development和production两个环境 以配…

python文字转wav音频

借鉴博客 一.前期准备 1. pip install baidu-aip 2. pip install pydub 3. sudo apt-get install ffmpeg 二.代码 from aip import AipSpeech from pydub import AudioSegment import time#input your own APP_ID/API_KEY/SECRET_KEY APP_ID 14891501 API_KEY EIm2iXtvD…

示例:WPF中Grid显示网格线的几种方式

一、目的&#xff1a;介绍一下WPF中Grid显示网格线的几种方式 二、几种方式 1、重写OnRender绘制网格线&#xff08;推荐&#xff09; 效果如下&#xff1a; 实现方式如下&#xff1a; public class LineGrid : Grid{private readonly Pen _pen;public LineGrid(){_pen new P…

try microceph (by quqi99)

作者&#xff1a;张华 发表于&#xff1a;2024-09-24 版权声明&#xff1a;可以任意转载&#xff0c;转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明(http://blog.csdn.net/quqi99) sudo snap install microceph --channelreef/stable sudo microceph clust…

一分钟掌握 Java11 新特性

1. 局部变量类型推断&#xff08;var&#xff09; Java 11 允许使用 var 关键字来推断局部变量的类型。 在 Java 11 中&#xff0c; var 关键字允许开发者在声明局部变量时省略类型&#xff0c;编译器会根据赋值自动推断类型。这使得代码更加简洁&#xff0c;尤其在类型复杂的…

【Linux】深度解析与实战应用:GCC/G++编译器入门指南

&#x1f525; 个人主页&#xff1a;大耳朵土土垚 &#x1f525; 所属专栏&#xff1a;Linux系统编程 这里将会不定期更新有关Linux的内容&#xff0c;欢迎大家点赞&#xff0c;收藏&#xff0c;评论&#x1f973;&#x1f973;&#x1f389;&#x1f389;&#x1f389; 文章目…

RabbitMQ08_保证消息可靠性

保证消息可靠性 一、生产者可靠性1、生产者重连机制&#xff08;防止网络波动&#xff09;2、生产者确认机制Publisher Return 确认机制Publisher Confirm 确认机制 二、MQ 可靠性1、数据持久化交换机、队列持久化消息持久化 2、Lazy Queue 惰性队列 三、消费者可靠性1、消费者…

Winform—事件多播和事件联机响应

事件多播 多次点击连接事件按钮&#xff0c;再次点击button1 会出现多次调用 这个就是多播。 用法: this.button1.Click new System.EventHandler(this.button1_Click); //给button1加一次click事件&#xff0c;事件名称是button1_click 事件级联响应 事件的级联响应&#xf…

速通LLaMA3:《The Llama 3 Herd of Models》全文解读

文章目录 概览论文开篇IntroductionGeneral OverviewPre-TrainingPre-Training DataModel ArchitectureInfrastructure, Scaling, and EfficiencyTraining Recipe Post-TrainingResultsVision ExperimentsSpeech Experiments⭐Related WorkConclusionLlama 3 模型中的数学原理1…

【网站架构部署与优化】Nginx优化

文章目录 Nginx服务优化一、隐藏Nginx版本号&#xff0c;避免安全漏洞泄漏方法一&#xff1a;通过修改配置文件方法二&#xff1a;通过修改源码并重新编译安装 修改Nginx的用户和组修改用户与组 配置Nginx网页缓存时间配置Nginx连接保持的超时时间KeepAlive模式简介Nginx中的超…

细说硫酸钙防静电地板的材质结构和优势特点

防静电地板有全钢基材的、硫酸钙基材的、铝合金基材的&#xff0c;在一些防静电要求、承载要求、铺设要求、铺装效果要求很高的场合&#xff0c;如银行、电信机房、移动机房、智能化办公室、部队指挥中心&#xff0c;通常都会使用硫酸钙防静电地板。那么什么是硫酸钙防静电地板…

Python项目周报

项目名称: 网站数据爬取工具日期: 2024年9月16日 - 2024年9月22日 1. 项目背景 在当前数据驱动的时代&#xff0c;获取和分析数据已成为企业决策的重要组成部分。本项目旨在开发一款灵活且高效的Python爬虫工具&#xff0c;用于从指定网站抓取数据&#xff0c;并将其存储到Mo…

Access denied for user ‘root‘@‘114.254.154.110‘ (using password: YES)

navicat 连接远程服务器报错 1045 - Access denied for user root114.254.154.110 (using password: YES)报错解释&#xff1a; 这个错误表示客户端从IP地址114.254.154.110尝试以用户’root’身份连接到MySQL服务器时&#xff0c;被拒绝访问。原因可能是密码错误、用户’roo…

计算机毕业设计 二手图书交易系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

&#x1f34a;作者&#xff1a;计算机编程-吉哥 &#x1f34a;简介&#xff1a;专业从事JavaWeb程序开发&#xff0c;微信小程序开发&#xff0c;定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事&#xff0c;生活就是快乐的。 &#x1f34a;心愿&#xff1a;点…

计算机毕业设计 基于Python的医疗预约与诊断系统 Django+Vue 前后端分离 附源码 讲解 文档

&#x1f34a;作者&#xff1a;计算机编程-吉哥 &#x1f34a;简介&#xff1a;专业从事JavaWeb程序开发&#xff0c;微信小程序开发&#xff0c;定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事&#xff0c;生活就是快乐的。 &#x1f34a;心愿&#xff1a;点…

arthas-阿里远程诊断工具神器一定要掌握

文章目录 1. 背景介绍2. 安装下载3. 常用命令4. 常见案例4.1 案例一&#xff1a;使用logger 实时修改某个类的日志级别、4.2 案例二&#xff1a;使用watch 查看方法输入输出参数4.3 案例三&#xff1a;使用 Arthas 实现在线代码热更新 1. 背景介绍 通常&#xff0c;本地开发环…

文件上传、amrkdown编辑器

一、文件上传 这里我以图片为例&#xff0c;进行上传&#xff0c;上传到阿里云oss&#xff08;对象存在中&#xff09; 首先&#xff0c;我们先梳理一下&#xff0c;图片上传的流程 1、前端选择文件&#xff0c;提交文件 前端提交文件&#xff0c;我们可以使用ElementUI中的…

蓝队技能-应急响应篇Web内存马查杀JVM分析Class提取诊断反编译日志定性

知识点&#xff1a; 1、应急响应-Web内存马-定性&排查 2、应急响应-Web内存马-分析&日志 注&#xff1a;传统WEB类型的内存马只要网站重启后就清除了。 演示案例-蓝队技能-JAVA Web内存马-JVM分析&日志URL&内存查杀 0、环境搭建 参考地址&#xff1a;http…

有关 签到/签退 业务逻辑 的梳理与学习

导言 最近搞到了个签到管理&#xff0c;其中的业务逻辑感觉有点复杂(可能是我的方向不对),虽然是实现了&#xff0c;不过代码和逻辑很多&#xff0c;也有些乱&#xff0c;想趁着还记得逻辑来记录梳理一下&#xff0c;看看自己以后有没有更好的思路&#xff0c;或者有大佬有思路…