C++回溯算法详解
文章目录
- 引言
- 第一题
- 1.1 题目解析
- 1.2 解题思路
- 回溯解法
- 队列解法
- 1.3 解题代码
- 回溯解法
- 队列解法
引言
回溯算法是一种通过深度优先搜索系统性地遍历问题解空间的算法。它的核心思想是"试错":逐步构建候选解,当发现当前选择无法得到有效解时,立即回退到上一步(这就是"回溯"的由来),尝试其他可能性。本文将通过算法题实战来逐渐讲解回溯算法的原理,使用方法。
2025.4.21
第一题
17. 电话号码的字母组合
1.1 题目解析
从上面的图片中可以看到,题目给出了一个指针数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9],希望我们把使用到的数组内容全部组合在一起,形成一个新的数组。如示例1中,使用了指针[2,3],希望题目把数组[2,3]中的所有内容组合成一个新的数组,也就是[“ad”,“ae”,“af”,“bd”,“be”,“bf”,“cd”,“ce”,“cf”]。
1.2 解题思路
回溯解法
从上面的题目解析中,我们可以知道题目考察的是:“如何设计一套逻辑,能让程序自己循环组合两个数组的内容。”
这就设计本篇文章的重点:回溯算法。回溯算法设计到两个知识:递归和循环。
想要彻底理解回溯算法,我们可以先抛弃递归的过程,单纯以循环的逻辑思考问题。
- 假设输入是2,只有一个字符,那么应该怎么解呢? 按照题目要求2=“abc",所以结果应该是[“a”,“b”,“c”], 先不用想着怎么去写递归,只思考下怎么打印出这个结果。 这个太简单了,一个循环就搞定了:
vector<string> v1;
for(i=0;i<2("abc");i++) {tmp = i;v1.push_back(tmp);
}
return v1;
- 上面是伪代码,一个循环就搞定了。如果输入的是23,应该怎么做呢?23的结果是 [“ad”, “ae”, “af”, “bd”, “be”, “bf”, “cd”, “ce”, “cf”] ,我们仍然不考虑怎么去写递归,只是考虑怎么把这个结果给弄出来。代码如下:
vector<string> v1;
for(i=0;i<2("abc");i++) {for(j=0;j<3("def");j++)tmp = i+j;v1.push_back(tmp);
}
return v1;
- 也就是说23这样的长度为2的字符串可以用两层循环搞定。如果输入的是234呢,仍然不要考虑怎么去写递归,而是想怎么把结果打印出来。
vector<string> v1;
for(i=0;i<2("abc");i+=1) {for(j=0;j<3("def");j+=1) {for(k=0;k<4("ghi");k+=1) {tmp = i+j+k;v1.push_back(tmp);}}
}
return v1;
- 这次用了三层循环。如果输入的是2345,那么代码可以这么写:
vector<string> v1;
for(i=0;i<len("abc");i+=1) {for(j=0;j<len("def");j+=1) {for(k=0;k<len("ghi");k+=1) {for(n=0;n<len("jkl");n+=1)tmp = i+j+k+n;v1.push_back(tmp);}}
}
return v1;
- 这次是用了四层循环。现在是不是能看出一些门道了?对的。循环的嵌套层数,就是输入的字符串长度。输入的字符串长度是1,循环只有1层。输入的字符串长度是3,循环就是3层。如果输入的字符串长度是10,那么循环就是10层。可是输入的字符串长度是不固定的,对应的循环的嵌套层数也是不固定的,那这种情况怎么解决呢?这时候递归就派上用场了。
- 对于打印"2345"这样的字符串:
- 第一次递归就是上图中最下面的方格,然后处理完第一个字符2之后,将输入的字符改变成"345"并调用第二个递归函数。
- 第二次递归处理3,将字符串改变成"45"后再次递归。
- 第三次递归处理4,将字符串改变成"5"后继续递归。
- 第四次递归处理5,将字符串改变成""后继续递归。
- 最后发现字符串为空了,将结果放到列表中并返回。
- 上面是从函数调用的角度去看的,而每次调用下一层递归时,都需要将本层的一些处理结果放到一个临时变量中,再传递给下一层,从这个变量层层传递的变化看,就像一棵树一样,这个算法的时间复杂度很高,是O(3^n)这个级别的,空间复杂度是O(n)。
队列解法
-
我们可以利用队列的先进先出特点,再配合循环完成题目要求。我们先将2对应的字符"a",“b”,"c"依次放入队列中。
-
之后再从队列中拿出第一个元素"a",跟3对应的字符"d",“e”,"f"挨个拼接。
- 于是队列就变成了下面这个样子:
- 按照同样的方式,再将"b"从队列中拿出,再跟3对应的字符"d",“e”,"f"挨个拼接,队列又变成下面这个样子:
1.3 解题代码
回溯解法
class Solution {
public:vector<string> ans; // 设为全局变量,方便helper函数引用vector<string> sList={"","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"}; //字符表,注意不能用括号声明vector<string> letterCombinations(string digits) {if(digits.size()==0) return {}; // 特判。如果字符串的长度为0,那么就停止打印。helper(digits, {}, 0);return ans;}// digits是字符串,idx是当前扫描到的字符串长度,s是字符串对应的字母void helper(string digits, string s, int idx){if(idx==digits.size()){ // 回溯条件,保证digits全部被扫描。ans.push_back(s); // 将一种结果压入ansreturn;}else{// 依据digits的位数进行迭代,例如digits="234"// 第一层迭代为"2",将遍历对应的字符串"abc"并更新字符串,依次为"a","b","c"// 第二层迭代为"3",将遍历对应的字符串"def"并更新字符串,若上一层迭代为"a",则添加、更新为"ad", "ae"与"af".int pos=digits[idx]-'0'; // 获取idx在digits的字符,如“2”对应的2string tmpStr=sList[pos]; // 获取下标pos对应的字符串,如2对应的"abc"for(int i=0;i<tmpStr.size();i++){helper(digits,s+tmpStr[i],idx+1); // 进行下一层迭代,注意同一层迭代时不改变s和idx等参数值}}}
};
队列解法
class Solution {
public:vector<string> ans;vector<string> sList={"","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"}; //字符表vector<string> letterCombinations(string digits) {if(digits.size()==0) return {}; queue<string> q;for(int i=0;i<digits.size();i++){ // 遍历digitsint pos=digits[i]-'0'; // 数字string s=sList[pos]; // 数字对应字符串if(i==0){string initStr;for(int j=0;j<s.size();j++){initStr=s[j];q.push(initStr); // 填入单字符}}else{string fr=q.front(); // 队列首位while(fr.size()<i+1){ // 队列首位的字符串是否小于遍历digits的子串的长度q.pop(); // 删除首位for(int j=0;j<s.size();j++){q.push(fr+s[j]);}fr=q.front(); // 更新队列首位}}}while(!q.empty()){ans.push_back(q.front());q.pop();}return ans;}
};
以上内容均出自本篇文章。
链接:本篇文章的思路出处
相关文章:
C++回溯算法详解
文章目录 引言第一题1.1 题目解析1.2 解题思路回溯解法队列解法 1.3 解题代码回溯解法队列解法 引言 回溯算法是一种通过深度优先搜索系统性地遍历问题解空间的算法。它的核心思想是"试错":逐步构建候选解,当发现当前选择无法得到有效解时&am…...
前端Javascript模块化 CommonJS与ES Module区别
一、模块化规范的演进历程 IIFE(立即执行函数)阶段 早期通过立即执行函数实现模块化,利用函数作用域隔离变量,解决全局命名冲突问题。例如通过(function(){})()包裹代码,形成独立作用域。 CommonJS(Node.js)阶段 CommonJS规范以同步加载为核心,通过require和module.exp…...
问题 | RAIM + LSTM 你怎么看???
github:https://github.com/MichaelBeechan CSDN:https://blog.csdn.net/u011344545 RAIM LSTM import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense# RAIM-LSTM 融合模型 class RAIM_LSTM(tf.keras.Model):d…...
进程与线程:03 用户级线程
多进程与操作系统基础 上一个内容我们讲了多进程图像,强调多进程图像是操作系统最核心的图像。我们还通过Windows任务管理器,实际观察了操作系统里的进程。 进程是操作系统的核心内容,管理好多个进程,就能管理好操作系统和CPU。…...
四种阻抗匹配的方式
一、串联端接方式 即靠近输出端的位置串联一个电阻。 要达到匹配效果,串联电阻和驱动端输出阻抗的总和应等于传输线的特征Z0 二、并联端接方式 并联端接又被称为终端匹配。 要达到阻抗匹配的要求,端接电阻应该和传输线的特征阻抗Z0相等。 三、AC并联端…...
WebRTC通信技术EasyRTC音视频实时通话安全巡检搭建低延迟、高可靠的智能巡检新体系
一、方案背景 在现代安防和工业领域,安全巡检是确保设施正常运行和保障人员安全的关键环节。传统的巡检方式往往依赖人工,效率低下且容易出现遗漏。随着技术的发展,实时通信技术EasyRTC为安全巡检提供了更加高效和智能化的解决方案。 二、方…...
使用json_repair修复大模型的json输出错误
json_repair 有些 LLM 在返回格式正确的 JSON 数据时会有些问题,有时会漏掉括号,有时会在数据中添加一些单词。不至于这种错误每次都要丢弃,再次生成太浪费时间了,因此能修复错误时还是要尽量修复。这就是 json_repair 的主要目的…...
聊透多线程编程-线程互斥与同步-12. C# Monitor类实现线程互斥
目录 一、什么是临界区? 二、Monitor类的用途 三、Monitor的基本用法 四、Monitor的工作原理 五、使用示例1-保护共享变量 解释: 六、使用示例2-线程间信号传递 解释: 七、注意事项 八、总结 在多线程编程中,线程之间的…...
鸿蒙系统的 “成长烦恼“:生态突围与技术迭代的双重挑战
一、应用生态:从 "有没有" 到 "好不好" 的漫长爬坡 作为一款诞生于中美科技博弈背景下的国产操作系统,鸿蒙(HarmonyOS)自 2019 年发布以来,已在设备装机量上取得突破 —— 截至 2023 年底…...
ESP8266_ESP32 Smartconfig一键配网功能
目录 SmartConfig一键配网基本原理设备绑定流程 ESP8266/ESP32 SmartConfig配网AT指令配置方式Arduino程序配置方式 总结 SmartConfig一键配网 SmartConfigTM 是由 TI 开发的配网技术,用于将新的 Wi-Fi 设备连接到 Wi-Fi 网络。它使用移动应用程序将无线网凭据从智…...
图解Agent2Agent(A2A)
🧠 向所有学习者致敬! “学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页: https://lizheng.blog.csdn.net 🌐 欢迎点击加入AI人工智能社区! 🚀 让我们一起努力,共创AI未来! 🚀 嘿,朋友们!今天咱们来聊聊 Agentic 应用背后的两大神器:A2A 和 …...
Kotlin基础(①)
open 关键字:打破 Kotlin 的“默认封闭”规则 // 基类必须加 open 才能被继承 open class Animal {// 方法也要加 open 才能被子类重写open fun makeSound() {println("Some sound")} }class Dog : Animal() {override fun makeSound() {println("W…...
Android Kotlin+Compose首个应用
本教程将创建一个简单的基于 Kotlin 语言的 APP,并使用 Compose 来管理 UI。 创建一个基于 Kotlin 的Android 应用 打开 Android Studio,选择New Project来创建一个应用,然后在Phone and Tablet选项卡,选择 Empty Activity&…...
《AI大模型应知应会100篇》第30篇:大模型进行数据分析的方法与局限:从实战到边界探索
大模型进行数据分析的方法与局限:从实战到边界探索 摘要 在金融分析师用自然语言询问季度财报趋势,电商平台通过对话生成用户画像的今天,大模型正在重塑数据分析的协作模式。本文通过实战代码与行业案例,揭示大模型如何成为数据…...
基于SSM+Vue的社群交流市场服务平台【提供源码+论文1.5W字+答辩PPT+项目部署】
作者简介:✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌ 主要内容:🌟Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能…...
Python Cookbook-6.7 有命名子项的元组
任务 Python 元组可以很方便地被用来将信息分组,但是访问每个子项都需要使用数字索引,所以这种用法有点不便。你希望能够创建一种可以通过名字属性访问的元组。 解决方案 工厂函数是生成符合要求的元组的子类的最简单方法: #若在2.4中可使用operator…...
软件功能测试和非功能测试有什么区别和联系?
软件测试是保障软件质量的核心环节,而软件功能测试和非功能测试作为测试领域的两大重要组成部分,承担着不同但又相互关联的职责。 软件功能测试指的是通过验证软件系统的各项功能是否按照需求规格说明书来正确实现,确保软件的功能和业务流程…...
Java Lambda表达式指南
一、Lambda表达式基础 1. 什么是Lambda表达式? 匿名函数:没有名称的函数函数式编程:可作为参数传递的代码块简洁语法:替代匿名内部类的更紧凑写法 2. 基本语法 (parameters) -> expression 或 (parameters) -> { statem…...
K8s使用LIRA插件更新安全组交互流程
在Kubernetes集群中,当使用Lira作为CNI(容器网络接口)插件,并且需要更新ConfigMap中的安全组()securityGroups字段)时,实际上你是在配置与Pod网络相关的高级选项。Lira作为一种支持P…...
利用TCP+多进程技术实现私聊信息
服务器: import socket from multiprocessing import Process from threading import Threaduser_dic {}def send_recv(client_conn, client_addr):while 1:# 接收客户端发送的消息res client_conn.recv(1024).decode("utf-8")print("客户端发送…...
【图问答】DeepSeek-VL 论文阅读笔记
《DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding》 1. 摘要/引言 基于图片问答(Visual Question Answering,VQA)的任务 2. 模型结构 和 三段式训练 1)使用 SigLIP 和 SAM 作为混合的vision encoder…...
深度学习预训练和微调
目录 1. 预训练(Pre-training)是什么? 2. 微调(Fine-tuning)是什么? 3. 预训练和微调的对象 4. 特征提取如何实现? 预训练阶段: 微调阶段: 5. 这样做的作用和意义 …...
面经-浏览器/网络/HTML/CSS
目录 1. http缓存机制 缓存机制 流程概述 2. 常见的http状态码 1xx(信息性状态码) 3xx(重定向状态码) 4xx(客户端错误状态码) 5xx(服务器错误状态码) 3. http和https的区别…...
轻松实现文件批量命名的实用工具
软件介绍 今天要给大家介绍一款超实用的批量文件重命名小工具,它完全可以称得上是同类产品的绝佳替代品。 软件特性 这小工具叫 MiniRenamer,身材十分苗条,大小还不到 300KB 呢。解压完后,不用任何复杂操作,直接就能…...
基于Redis实现高并发抢券系统的数据同步方案详解
在高并发抢券系统中,我们通常会将用户的抢券结果优先写入 Redis,以保证系统响应速度和并发处理能力。但数据的最终一致性要求我们必须将这些结果最终同步到 MySQL 的持久化库中。本文将详细介绍一种基于线程池 Redis Hash 扫描的异步数据同步方案&#…...
【Pandas】pandas DataFrame sub
Pandas2.2 DataFrame Binary operator functions 方法描述DataFrame.add(other)用于执行 DataFrame 与另一个对象(如 DataFrame、Series 或标量)的逐元素加法操作DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])用于执行 DataFrame 与另一个对象&…...
4.21总结
正式开始设计和实现前端页面 1.目标效果 2.今日实现内容 在前端编写了相应的store,api,utils文件,以便后续的组件复用 2.编写了相应的css文件...
VLA论文精读(十四)PointVLA: Injecting the 3D World into Vision-Language-Action Models
这篇论文瞄准的是2025年在arxiv上发布的一篇VLA领域论文。这篇文章最大的创新点在于将3D点云信息作为补充条件送入模型,而不是DP3一样只用纯3D数据从头训练模型,按照作者的说法这样可以在保留模型原有2D解释能力的同时添加了其3D能力,并且可以…...
BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection
背景 对于现有的BEVDet方法,它对于速度的预测误差要高于基于点云的方法,对于像速度这种与时间有关的属性,仅靠单帧数据很难预测好。因此本文提出了BEVDet4D,旨在获取时间维度上的丰富信息。它是在BEVDet的基础上进行拓展,保留了之前帧的BEV特征,并将其进行空间对齐后与当…...
Java学习路线--自用--带链接
1.Java基础 黑马:黑马程序员Java零基础视频教程_下部 2.MySQL 尚硅谷:MySQL数据库入门到大牛,mysql安装到优化,百科全书级,全网天花板 3.Redis 黑马:黑马程序员Redis入门到实战教程,深度透…...
【锂电池容量特征提取】NASA数据集锂电池容量特征提取(Matlab完整源码)
目录 效果一览程序获取程序内容代码分享研究内容基于NASA数据集的锂电池容量特征提取方法研究摘要关键词 1. 引言1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 研究目的 2. 文献综述2.1 锂电池容量特征提取相关理论基础2.2 国内外研究现状 3. NASA数据集介绍3.1 数据集来源与构成3.2 数据采集方…...
vue2使用markdown-it解析markdown文本
1.安装markdown-it npm instal markdown-it 2. 页面中引用 import MarkdownIt from markdown-it ...const mdRender MarkdownIt(); ...data {return {md: new MarkdownIt(),} } 3. html <p v-html"md.render(conetnt)" ></p>...
云服务器怎么选择防御最合适
用户问的是怎么选择云服务器的防御最合适。这个问题看起来是关于云安全方面的,尤其是如何配置防御措施来保护云服务器免受攻击。首先,我需要理解用户的需求可能是什么。他们可能是一个企业或者个人用户,正在考虑上云,但担心安全问…...
ubuntu20.04安装安装x11vnc服务基于gdm3或lightdm这两种主流的显示管理器。
前言:在服务端安装vnc服务,可以方便的远程操作服务器,而不用非要插上显示器才行。所以在服务器上安装vnc是很重要的。在ubuntu20中,默认的显示管理器已经变为gdm3,它可以带来与 GNOME 无缝衔接的体验,强调功…...
汽车动力转向器落锤冲击试验台
汽车动力转向器落锤冲击试验台依据标准:QC/T29096-1992《汽车转向器总成台架试验方法》;以工控机为控制核心,采用步进电机举升机构,高精度的光电编码器为位置反馈元件。能够自动完成落锤的起吊、精确的定位、释放、冲击过程的测量…...
Mybatis延迟加载、懒加载、二级缓存
DAY22.2 Java核心基础 Mybatis 延迟加载、懒加载 提高程序运行效率的技术 延迟加载,也叫惰性加载或者懒加载 延迟加载如何提升程序的运行效率? 持久层操作有一个原则:Java 程序和数据库交互频率越低越好 Java 程序每次和数据库进行交互…...
Linux网络编程 多进程UDP聊天室:共享内存与多进程间通信实战解析
知识点1【项目功能介绍】 今天我们写一个 UDP ,多进程与不同进程间通信的综合练习 我这里说一下 这个项目的功能: 1、群发(有设备个数的限制):发送数据,其他所有客户端都要受到数据 2、其他客户端 都 可…...
网络结构及安全科普
文章目录 终端联网网络硬件基础网络协议示例:用户访问网页 OSI七层模型网络攻击(Hack)网络攻击的主要类别(一)按攻击目标分类(二)按攻击技术分类 网络安全防御 典型攻击案例相关名词介绍网络连接…...
CAD文件如何导入BigemapPro
问题描述 在使用 BigemapPro 加载 CAD 文件的过程中,会出现两种不同的情况:部分文件能够被软件自动识别投影并顺利加载;而另一部分文件则无法自动识别投影,需要手动干预才能准确加载到影像上。下面为您详细介绍这两种情况的具体操…...
Spring-AOP分析
Spring分析-AOP 1.案例引入 在上一篇文章中,【Spring–IOC】【https://www.cnblogs.com/jackjavacpp/p/18829545】,我们了解到了IOC容器的创建过程,在文末也提到了AOP相关,但是没有作细致分析,这篇文章就结合示例&am…...
opencv 对图片的操作
对图片的操作 1.图片镜像旋转(cv2.flip())2 图像的矫正 1.图片镜像旋转(cv2.flip()) 图像的旋转是围绕一个特定点进行的,而图像的镜像旋转则是围绕坐标轴进行的。图像的镜像旋转分为水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转…...
Python第一周作业
Python第一周作业 文章目录 Python第一周作业 如何在命令行中创建一个名为venv的虚拟环境?请写出具体命令编写一段代码,判断变量x是否为偶数,如果是则返回"Even",否则返回"Odd"编写代码,使用分支结…...
jinjia2将后端传至前端的字典变量转换为JS变量
后端 country_dict {AE: .amazon.ae, AU: .amazon.com.au} 前端 const country_list JSON.parse({{ country_list | tojson | safe }});...
[渗透测试]渗透测试靶场docker搭建 — —全集
[渗透测试]渗透测试靶场docker搭建 — —全集 对于初学者来说,仅仅了解漏洞原理是不够的,还需要进行实操。对于公网上的服务我们肯定不能轻易验证某些漏洞,否则可能触犯法律。这是就需要用到靶场。 本文主要给大家介绍几种常见漏洞对应的靶场…...
二分查找、分块查找、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序
二分查找/折半查找 前提条件:数组中的数据必须是有序的 核心逻辑:每次排除一半的查找范围 优点:提高查找效率 代码 public static int binarySearch(int[] arr, int num) {int start 0;int end arr.length - 1;while (start < end) {…...
【AI】SpringAI 第三弹:接入通用大模型平台
1.添加依赖 <dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> </dependency> 2.设置 yml 配置文件 在 application.yml 中添加 DeepSeek 的配置信息: spr…...
C++常用函数合集
万能头文件:#include<bits/stdc.h> 1. 输入输出流(I/O)函数 1.1cin 用于从标准输入流读取数据。 1.2cout 用于向标准输出流写入数据。 // 输入输出流(I/O)函数 #include <iostream> using namespace…...
22. git show
基本概述 git show 的作用是:显示各种 Git 对象(如提交、标签、树对象、文件对象等)的详细信息 基本用法 1.基本语法 git show [选项] [对象]2.查看提交的详细信息 git show <commit-hash> # 示例 git show a1b2c3d # 显示某…...
使用blob文件流
1.后端 GetMapping(value "/static/**")public void view(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {// ISO-8859-1 > UTF-8 进行编码转换String imgPath extractPathFromPattern(request);if(oConvertUtils.isEmpty(imgPath) || imgPath&q…...
操作指南:在vue-fastapi-admin上增加新的功能模块
近期在github上看到一个很不错的web框架,https://github.com/mizhexiaoxiao/vue-fastapi-admin。该项目基于 FastAPI Vue3 Naive UI 的现代化前后端分离开发平台,融合了 RBAC 权限管理、动态路由和 JWT 鉴权,可以助力中小型应用快速搭建&am…...