我正在尝试解决这个问题:
基本上,给你一个棋盘,一个起点和一个终点,你必须找到最短的路径。我正试着在棋盘上做BFS,使用骑士可以做出的8种可能的移动,并返回它采取的移动的数量,或者如果没有解决方案,返回-1。我得到一个运行时内存不足的错误。我不确定错误(或潜在错误)发生在哪里。
编辑:之前我收到一个错误,因为我忘记标记节点为已访问。我已经把它加进去了,但我仍然没有得到正确的答案。
public class Solution {
private class Node {
int row;
int col;
int count;
我已经实现了一个使用节点来存储数据的Splay Tree类。在这个类中,我尝试将节点的数据转换成一个单链表。可以将1,000,000个节点插入到展开树中,并且它可以完美地工作。使用递归时,当树包含1,000,000个节点时,我得到一个StackOverFlow错误。但是,当树包含大约15000个节点时,可以将其转换为链表,这是没有问题的。
下面是我的toList方法的代码,该方法位于splay树类中
public LinkedList<Node> toList() {
LinkedList<Node> list = new LinkedList<Node&
真的很难搞清楚如何修复我的代码。我知道有明显的错误,因为它没有运行,但我不知道它们到底是什么,或如何着手修复它们。如有任何帮助/见解,将不胜感激。谢谢你!!
struct vertices
{
int value;
int parent;
int visited;
int distance;
};
int BFS(vertices *v, int **adj_matrix, int num_nodes)
{
int target;
int cur_v = 0;
bool found = false;
int steps = 0
它突然出现在我的脑海中。
为什么我们在BFS图遍历中只使用两种颜色
和3是DFS所必需的?
例如:来自维基百科:
BFS:
procedure BFS(G,v):
2 create a queue Q
3 enqueue v onto Q
4 mark v
5 while Q is not empty:
6 t ← Q.dequeue()
7 if t is what we are looking for:
8 return t
9 for all edges e in G.
这里有大量的词汇,这是非常大的。随着单词的不断出现,可以要求它来判断一个短语是否已经发生在已经看到或没有?在不同的时间可能有多个这样的查询。
例如,假设到目前为止所看到的语流是:
你好,世界,这是另一个程序员
然后,它被要求判断短语here is another是否已经被看到,这在本例中是正确的。
如何最优地返回这个?
我一直在尝试使用图的构造和在查询时执行BFS的解决方案,但它带来了两个问题:
首先,为了达到最佳效果,我还必须将节点的单词=>地址存储在哈希表中的图对中。
其次,当有循环时,算法就会失败,就像流:a b c d a b c e一样。
为需求提出最佳
我最近编写了一个Java应用程序,它使用最大流来执行图像分割。当节点数量很小时,代码工作得很好,但是当我使用大量节点时,代码工作非常慢。是因为我的算法实现速度慢,还是当节点数和边数较大时,最大流算法的速度较慢是正常的?下面是有关计算最大流量的相关规范。其思想是计算最大流,并得到一个将源s与接收器t分隔开的切分。
// find path from nodeU to nodeV if one exists
public Map<Integer, Edge> BFS_(Integer nodeU, Integer nodeV)
{
Map<Integer, Boolean
使用BFS解决算法问题时会发生超时。但是,有一个问题可以用DFS解决。为什么会出现这种差异呢?
问题是通过水平、垂直或对角移动来计算从(1,1)到(N,N)的到达数。
用BFS (最坏情况)解决问题需要1331.0ms,用DFS解决需要62.0ms。(我已经创建并测试了16 * 16数组。)
附加问题URL。(但请理解这是韩语。)URL>
我想听到的答案是..。
我认为BFS算法会更快,但是为什么DFS更快呢?
BFS慢是因为队列中有许多元素吗?我想知道确切原因。
实现code>
类位置{
int x;
int y;
int dir;
public Locati