搜索
搜索,也就是对状态空间进行枚举,通过穷尽所有的可能来找到最优解,或者统计合法解的个数。
搜索有很多优化方式,如减小状态空间,更改搜索顺序,剪枝等。
搜索是一些高级算法的基础。在 OI 中,纯粹的搜索往往也是得到部分分的手段,但可以通过纯粹的搜索拿到满分的题目非常少。
状态空间表示法即为一种将物理系统表示为一组输入、输出及状态的数学模式,而输入、输出及状态之间的关系可用许多一阶微分方程来描述。
为了使数学模式不受输入、输出及状态的个数所影响,输入、输出及状态都会以向量的形式表示,而微分方程(若是线性非时变系统,可将微分方程转变为代数方程)则会以矩阵的形式来表示。
状态空间表示法提供一种方便简捷的方法来针对多输入、多输出的系统进行分析并建立模型。一般频域的系统处理方式需限制在常系数,启始条件为0的系统。而状态空间表示法对系统的系数及启始条件没有限制。
DFS
DFS 为图论中的概念,详见 DFS(图论) 页面。在 搜索算法 中,该词常常指利用递归函数方便地实现暴力枚举的算法,与图论中的 DFS 算法有一定相似之处,但并不完全相同。
for (int i = 1; i <= n; ++i)
for (int j = i; j <= n; ++j)
for (int k = j; k <= n; ++k)
if (i + j + k == n) printf("%d = %d + %d + %d\n", n, i, j, k);
int m, arr[103]; // arr 用于记录方案
void dfs(int n, int i, int a) {
if (n == 0) {
for (int j = 1; j <= i - 1; ++j) printf("%d ", arr[j]);
printf("\n");
}
if (i <= m) {
for (int j = a; j <= n; ++j) {
arr[i] = j;
dfs(n - j, i + 1, j); // 请仔细思考该行含义。
}
}
}
// 主函数
int n = in::number();
m = in::number();
dfs(n, 1, 1);
双向搜索
将开始结点和目标结点加入队列 q
标记开始结点为 1
标记目标结点为 2
while (队列 q 不为空)
{
从 q.front() 扩展出新的 s 个结点
如果 新扩展出的结点已经被其他数字标记过
那么 表示搜索的两端碰撞
那么 循环结束
如果 新的 s 个结点是从开始结点扩展来的
那么 将这个 s 个结点标记为 1 并且入队 q
如果 新的 s 个结点是从目标结点扩展来的
那么 将这个 s 个结点标记为 2 并且入队 q
}