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深度优先算法权威发布_深度优先算法和广度优先算法(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

深度优先算法

语言学本科，转码硕士攻略 𐟎“ 语言学本科到帝国理工计算机硕士的转行之路，听起来可能有些挑战，但并非不可能。以下是一些实用的建议和步骤，帮助你在这个转行过程中取得成功。 1️⃣ 明确目标：首先，你需要明确自己想要转行的方向。对于语言学背景的学生来说，后端/前端开发是一个不错的选择。相比之下，自然语言处理（NLP）等偏AI方向可能需要更多的数学背景，因此可能更具挑战性。因此，明确你的目标是非常重要的。 2️⃣ 准备前置课程：对于转行到计算机科学，前置课程的选择至关重要。离散数学是其中最重要的一门课程。如果你有时间和兴趣，可以进一步学习微积分、线性代数和概率论，但这些课程并不是特别必要。如果你时间有限，建议至少掌握线性代数的基础知识。此外，编程技能也是必不可少的，建议从简单的Python开始学习。 3️⃣ 选择适合的课程：在本科语言学的学习中，选择与编程和统计相关的课程是非常有帮助的。Quantitative methods课程可以教你基本的统计模型，并使用R语言作为编程工具，这可以作为一个很好的入门点。心理语言学和历史语言学的课程也是不错的选择，因为它们需要统计和编程的结合来解决实际问题。 4️⃣ 刷题与算法：在准备转码硕士之前，算法是一个关键领域。虽然盲目刷题可能并不适合所有人，但了解基础数据结构和递归概念是非常重要的。许多算法都与递归有关，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。在刷题之前，确保你理解这些基础概念，并知道它们在什么场景下使用。 5️⃣ 额外准备：在申请帝国理工的转换课程之前，建议你准备一些额外的材料。例如，可以展示你在编程、统计和语言学的项目经验。这些项目可以是你参与的课程项目、实习或个人项目。通过以上步骤，你可以更好地准备从语言学本科到帝国理工计算机硕士的转行之旅。祝你申请成功！

「提高LLM推理能力新方法」大语言模型（LLM）由于基于自回归模型，一次性生成答案，因此回答复杂逻辑问题时，常常出现推理错误的情况。最近，有人提出了能大幅提升LLM推理能力的方法——使用Prolog逻辑编程语言。即，将用户的问题转化为Prolog代码，通过符号逻辑来解决问题，再将结果转化回自然语 ...

程序员面试必备算法清单在准备程序员面试时，熟悉各种算法和数据结构至关重要。以下是一些常见的算法和数据结构，帮助你更好地准备面试：字符串处理：字符串类题目是各大公司面试的热门选择，难度适中且贴近实际工作。排序算法：合并排序和快速排序是考察的重点，中等频率出现，有时与其他专题混合考察。二分法：二分法题目出现频率高，需要注意避免死循环，特别是边界问题。链表：链表是基础数据结构，考察频率高，需注意其性质，如删除和插入时间复杂度为O(1)。二叉树：树的考察频率也较高，需要掌握递归和迭代两种解法。深度优先搜索（DFS）：考察频率高，但需注意递归深度过深可能导致栈溢出。广度优先搜索（BFS）：考察频率高，适用于拓扑排序和最短距离问题。堆：堆的构建、应用（优先队列、排序）以及懒删除等问题都是考察点。哈希表：哈希表是常用的数据结构，支持O(1)的增删查改操作。双指针：高频问题，时间复杂度为O(n)。动态规划：头部公司和国内公司容易考到，准备难度较高，需要多练习。 Trie：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。 Union Find：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。这些基础专题是面试中的常见考点，后续会按照专题进行详细讲解和刷题巩固。希望这些信息能帮助你更好地准备程序员面试！

𐟎𛄥ˆ总和：找出所有可能的组合 𐟔 题目描述：给定一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中所有可以使数字和为目标数target的不同组合，并以列表形式返回。candidates中的同一个数字可以无限重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。 𐟒ᠩ☧›†析：这是一个典型的深度优先搜索（DFS）问题。我们需要定义两个链表，一个用于返回值，另一个用于记录当前链表。从数组下标0开始搜索，因为题目保证和为target的不同组合数少于150个，所以不需要担心时间复杂度问题。 𐟓 解题思路：从数组下标0开始搜索，如果目标值为0，直接返回。当数组下标等于数组长度时，也返回，防止数组下标越界。因为candidates中的数字可以无限重复被选取，所以我们需要记录当前路径上的所有数字。 ⏳ 时间复杂度： O(n^target)，其中n是数组长度。这是因为我们需要遍历所有可能的组合。 𐟓 空间复杂度： O(target)，因为递归调用栈的深度最大为target。 𐟔–

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

𐟔 DFS与BFS算法大比拼 𐟌𓠦𗱥𚦤𜘥…ˆ搜索(DFS) 𐟌𓊭 DFS是一种勇往直前的搜索策略，它从起始节点出发，不断深入探索图的深度，直到遇到无法再走的节点。 - 使用栈来辅助搜索，因为栈是后进先出的数据结构，非常适合这种“回溯”式的搜索。 - DFS在寻找图中的连通分量和解决路径问题时大放异彩！ 𐟌𚠥𙿥𚦤𜘥…ˆ搜索(BFS) 𐟌𚊭 BFS则是一种层层推进的搜索方法，它从起始节点开始，先探索所有相邻节点，再依次探索这些节点的邻居。 - 利用队列来实现BFS，因为队列是先进先出的数据结构，适合这种“广度”上的探索。 - BFS在寻找最短路径和解决状态转换问题时非常有效！ 𐟔 现在你明白DFS和BFS的区别了吗？每种算法都有其独特的优势和应用场景哦！

掌握这些模式，刷题轻松！在LeetCode上刷题时，很多题目看似复杂，但实际上，许多问题可以归纳为几种常见的算法模式。掌握了这些模式，不仅有助于我们用更短的时间解决各种问题，还能更快地识别出新问题。 𐟔 深度优先搜索（DFS） 𐟔 广度优先搜索（BFS） 𐟔 动态规划（DP） 𐟔 贪心算法（Greedy Algorithm） 𐟔 分治策略（Divide and Conquer） 𐟔 回溯算法（Backtracking） 𐟔 树形DP 𐟔 链表操作 𐟔 哈希表（Hash Table） 𐟔 二分查找（Binary Search） 𐟔 滑动窗口（Sliding Window） 𐟔 最小生成树（Minimum Spanning Tree） 𐟔 图论算法 𐟔 数学建模 𐟔 字符串匹配 𐟔 网络流算法 𐟔 排序算法 𐟔 递归算法掌握了这些模式，刷题将变得更加轻松愉快！加油，算法工程师们！𐟒ꀀ

UNSW作业2攻略𐟔劰ŸŽOMP9021 Assignment 2作业指南 1️⃣ 本轮作业涵盖以下知识点：使用深度优先搜索（DFS）寻找连通图根据边的坐标计算图形的周长使用鞋带法计算图形的面积判断图形是否为凸形计算图形的深度（被多少图形包围，使用射线法）计算图形旋转多少次可以恢复原状 2️⃣ 难点解析： DFS求连通图：如何确保从8个方向完整遍历图形？解决方案：记录每次遍历的上一次移动方向，从反方向按顺时针遍历下一个点，避免走回头路和漏点。计算深度：使用射线法时如何避免计算失误？解决方案：多次使用射线法，确保每个点都从上下左右四个方向计算深度，取最小值。 𐟒ᠨ🙤𛽤𝜤𘚦Œ‘战性较大，需要反复调试。建议大家耐心尝试，逐步优化算法。

日本ACM选手都在用的经典教材推荐你有没有听说过《图灵程序设计丛书》？这套书在日本可是人手一册，尤其是对那些参加ACM竞赛的选手们来说，简直是秘籍般的存在。这套书的第二版《挑战》涵盖了从基础到高级的各种算法，插图生动形象，深入浅出，真的是算法学习者的福音。这本书的作者是日本的秋叶拓哉、岩田阳一和北川宜稳，主译是巫泽俊，译者团队还包括庄俊元、李津羽等高手。人民邮电出版社出版的这本书，真的是弄潮书库中的瑰宝。这本书的内容从最基础的“穷竭搜索”开始，逐步引入递归、栈、队列、深度优先搜索、宽度优先搜索等高级算法。每一章都有详细的例题和练习题，帮助读者逐步掌握各种算法的精髓。特别值得一提的是，这本书还介绍了如何利用数据结构来优化算法，比如树和二叉树、优先队列、并查集等。每一种数据结构都有详细的解释和例题，帮助读者理解并掌握。如果你是算法爱好者，或者正在准备ACM竞赛，这本书绝对是你不可错过的经典教材。赶紧去弄一套吧，相信你会受益匪浅！

华为算法笔试真题解析与思路分享 𐟓… 𐟎쬤𘀩☯𜚄FS（深度优先搜索）构建头文件的包含关系为有向图，使用深度优先搜索检测是否存在循环依赖，并统计环中头文件的数量。 𐟎쬤𚌩☯𜚥Š覀规划（DP）通过动态规划解决多重背包问题，枚举每种商品的购买方案（0件、1件、2件），在不超过总余额的情况下最大化优惠金额。 𐟎쬤𘉩☯𜚤𚌥ˆ†+贪心+差分二分每个区域被覆盖的最小充电桩数量，每个区域至少需要这么多的充电桩数量。对于给定的最低充电桩数量，判断是否可以在只分配k个充电桩的情况下实现。

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