首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将寻找矩阵中所有可能路径的递归函数转换为迭代函数?

将递归函数转换为迭代函数通常涉及到使用数据结构(如栈)来模拟递归调用的行为。下面是一个示例,展示如何将一个寻找矩阵中所有可能路径的递归函数转换为迭代函数。

递归版本

假设我们有一个矩阵,从左上角到右下角的所有路径都需要被找到。递归版本的代码可能如下:

代码语言:txt
复制
def find_all_paths_recursive(matrix, x, y, path, all_paths):
    if x == len(matrix) - 1 and y == len(matrix[0]) - 1:
        all_paths.append(path + [(x, y)])
        return
    
    # Mark the current cell as visited
    temp = matrix[x][y]
    matrix[x][y] = -1
    
    # Explore all possible directions: right, down, left, up
    for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
        nx, ny = x + dx, y + dy
        if 0 <= nx < len(matrix) and 0 <= ny < len(matrix[0]) and matrix[nx][ny] != -1:
            find_all_paths_recursive(matrix, nx, ny, path + [(x, y)], all_paths)
    
    # Unmark the current cell
    matrix[x][y] = temp

def find_all_paths(matrix):
    all_paths = []
    find_all_paths_recursive(matrix, 0, 0, [], all_paths)
    return all_paths

迭代版本

我们可以使用栈来模拟递归调用的行为:

代码语言:txt
复制
def find_all_paths_iterative(matrix):
    if not matrix or not matrix[0]:
        return []
    
    all_paths = []
    stack = [([(0, 0)], 0, 0)]
    
    while stack:
        path, x, y = stack.pop()
        
        if x == len(matrix) - 1 and y == len(matrix[0]) - 1:
            all_paths.append(path + [(x, y)])
            continue
        
        # Mark the current cell as visited
        temp = matrix[x][y]
        matrix[x][y] = -1
        
        # Explore all possible directions: right, down, left, up
        for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < len(matrix) and 0 <= ny < len(matrix[0]) and matrix[nx][ny] != -1:
                stack.append((path + [(x, y)], nx, ny))
        
        # Unmark the current cell
        matrix[x][y] = temp
    
    return all_paths

解释

  1. 递归版本
    • 函数 find_all_paths_recursive 通过递归调用来探索所有可能的路径。
    • 每次递归调用时,当前位置被标记为已访问(通过设置为 -1),以避免重复访问。
    • 当到达终点时,当前路径被添加到 all_paths 列表中。
  • 迭代版本
    • 使用栈来模拟递归调用的行为。
    • 每次从栈中弹出一个元素,表示当前路径和当前位置。
    • 如果当前位置是终点,则将当前路径添加到 all_paths 列表中。
    • 否则,标记当前位置为已访问,并将其相邻的未访问位置压入栈中。
    • 最后,恢复当前位置的值。

优势和应用场景

  • 优势
    • 迭代版本避免了递归调用的栈溢出风险,特别是在矩阵较大时。
    • 迭代版本通常更容易理解和调试,因为它的执行流程更直观。
  • 应用场景
    • 寻找矩阵中的所有路径问题。
    • 深度优先搜索(DFS)相关的算法。
    • 任何可以通过递归解决的问题都可以尝试转换为迭代版本,以提高性能和稳定性。

参考链接

希望这个解释和示例代码对你有所帮助!

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

TypeScript实现贪心算法与回溯算法

声明辅助变量solution,用于存放解决方案 初始化solution,将所有格子填充为o 从起始位置[0][0]开始寻找路径,更新solution 寻找路径方法返回true则返回solution,否则返回无解...再然后,我们来看看寻找路径递归函数实现 寻找路径函数接收4个参数:横纵坐标x, y、迷宫maze、解决方案solution 由于该函数递归实现,因此我们先确立递归基准条件:当x和y都到终点时。...x,y位置值不为0 如果可以走,则将solution该格子值改为1 随后,老鼠位置向下移动一格,即x+1,用新递归调用寻找路径函数 向下移动过程,如果遇到格子值为0时,则向右移动老鼠位置...,即y+1,用新递归调用寻找路径函数。...,返回上一个递归栈 检查值是否满足填充规则条件如下: 当前填充数字在其行不重复 当前填充数字在其列不重复 当前填充数字在其3*3矩阵不重复 实现代码 接下来,我们将上述实现思路转换为代码

76030

强化学习线性代数

状态是代理程序所有可能位置。 一组动作 。动作是代理可以采取所有可能动作集合。 转移函数T(s,a,s')。T(s,a,s')保持MDP不确定性。...在马尔可夫链,下一个状态由: ? 这个矩阵P有一些特殊值,你可以看到,这是一个特征值等于1特征值方程。为了得到一个特征值等于1矩阵所有的列之和必须等于1。...我们现在在RL寻找是,我们演化如何与概率分布收敛相关?我们通过为V和Q制定线性算子(矩阵)迭代运算符B。...Bellman更新 到目前为止,我们知道如果我们可以用更简单形式表示Bellman更新,那么将会出现一个方便结构。我们如何将Q更新表示为一个简单更新方程?我们从一个q迭代方程开始。 ?...这样就将我们系统移向一个线性算子(矩阵) i)让我们把一些术语重新表述为一般形式 更新前半部分,R和T总和,是一个明确奖励数字;我们称之为R(s),接下来,我们将转换总和转换为一个概率矩阵(和一个马尔可夫矩阵匹配

96620
  • 前端JS手写代码面试专题(一)

    row[i])); 这个函数首先使用map方法遍历矩阵第一行(即matrix[0]),确保置后矩阵有正确列数。...对于原始矩阵每一列,都创建一个新数组,其中包含置后矩阵对应行。内部map方法遍历原始矩阵每一行,row[i]选取当前列(即当前外部map迭代索引i对应元素)所有元素。...这样,原始矩阵列就变成了矩阵行。 这种方法精妙之处在于它利用了JavaScript高阶函数map,避免了使用传统双重循环,使代码更加简洁、易读。...8、如何将包含连字符(-)和下划线(_)字符串转换为驼峰命名风格呢? 在JavaScript开发,对字符串处理是日常任务不可或缺一部分。...那么,如何将包含连字符(-)和下划线(_)字符串转换为驼峰命名风格呢?例如,字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。

    15210

    4.5 C++ Boost 文件目录操作库

    Boost库,我们可以使用递归函数来遍历所有目录及其文件,并输出这些信息。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数来实现文件拷贝操作,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并拷贝文件、如何处理文件拷贝过程可能遇到异常等操作。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数来实现文件删除操作,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并删除文件、如何处理文件删除过程可能遇到异常等操作。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数和CRC32算法来计算目录中所有文件CRC32校验和,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并计算CRC32值、如何处理计算过程可能遇到异常等操作...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库迭代器来实现非递归输出目录属性操作,包括如何打开目录迭代器、如何读取迭代属性信息等操作。

    31620

    4.5 C++ Boost 文件目录操作库

    Boost库,我们可以使用递归函数来遍历所有目录及其文件,并输出这些信息。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数来实现文件拷贝操作,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并拷贝文件、如何处理文件拷贝过程可能遇到异常等操作。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数来实现文件删除操作,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并删除文件、如何处理文件删除过程可能遇到异常等操作。...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库递归函数和CRC32算法来计算目录中所有文件CRC32校验和,包括如何打开目录、如何使用递归函数遍历目录并计算CRC32值、如何处理计算过程可能遇到异常等操作...在本节,我们将重点介绍如何使用Boost库迭代器来实现非递归输出目录属性操作,包括如何打开目录迭代器、如何读取迭代属性信息等操作。

    40210

    面试蔚来汽车,跪了。。。

    来,我们逐步拆解: 首先是主函数 wordPuzzle: wordPuzzle 函数接收一个字符矩阵 board 和一个目标单词 word。 将目标单词转换为字符数组 words,方便逐个字符比对。...如果在某个起点开始搜索成功找到了目标单词,则函数返回 true;如果所有起点都搜索失败,则返回 false。...接下来是 DFS 函数: dfs 函数是实现深度优先搜索核心,参数包括矩阵 board、目标单词字符数组 word、当前位置 (i, j) 和当前目标字符索引 k。...简而言之,这段代码通过从矩阵每个点出发,尝试所有可能路径来查找目标单词。它巧妙地利用了递归和回溯,逐步深入,一旦发现当前路径不可行,就回退,尝试其他可能,直到找到一条正确路径或确定无解。...关于 DFS ,我都会给算法训练营同学举一个例子: 想象一下,你在一个迷宫里寻找一条路,这条路上指示牌顺序排列能告诉你如何从起点到达终点。你需要走遍每一个岔口,尝试每条路,直到找到正确路径

    28810

    cuDNN 5对RNN模型性能优化

    在RNN模型,单次迭代操作会被重复很多次。...优化4:预置权重矩阵 在进行一次GEMM计算时,标准BLAS接口允许我们对两个输入矩阵任意一个做置。两个矩阵是否四种组合,其中某几种组合会比其它几种算得更快或者更慢。...这取决于方程组到计算过程映射方式,可能使用了较慢版本GEMM。通过预先对权重矩阵置操作,每一次迭代会略微快一些。...尽管多了一步置操作开销,但是开销也不大,所以如果在多次迭代中用到了矩阵,也是值得。 优化5:合并输入GEMMs 许多情况下,在RNN计算开始之时所有的输入就已经就绪。...这里仍然有大量并行化空间。图4显示了RNN依赖关系图。某一层第n次迭代仅依赖于该层第n-1次迭代和前一层第n次迭代,因此有可能在前一层结束之前开始下一层计算。

    2.3K50

    回溯算法 - 机器人运动范围

    实现思路 在上一篇讲解寻找矩阵路径文章,我们学会了使用回溯算法来访问矩阵格子,本文要讨论这个问题在访问格子之前做了一层判断,如果满足条件就能进入,不满足就无法进入。...在js无法直接创建指定大小二维数组,创建思路如下: 以矩阵长度为大小创建一个数组 遍历创建好数组,再以矩阵第0号数组长度为大小创建数组,赋值给遍历到每一项。...矩阵总列数 即将进入格子行坐标 即将进入格子列坐标 最大活动范围 访问标识矩阵 路径矩阵 首先,我们需要进行边界条件判断(递归终止条件),条件满足代表该格子无法访问,可行走格子为0(直接返回0...,保存当前格子值到行动轨迹,标识当前格子为已访问状态,已行走格子数+1,并递归尝试当前格子其它四个方向格子能否进入。...当递归栈清空后,我们也就得到了机器人总共可以进入格子总数以及它行动轨迹。 实现代码 接下来,我们将上述思路转换为TypeScript代码。

    41820

    基于GEMM实现CNN底层算法被改?Google提出全新间接卷积算法

    通用矩阵乘法 GEMM是基础线性代数子程序库(Basic Linear Algebra Subprograms, BLAS)一个函数。...BLAS提供了实现矩阵和向量基本运算函数,最早于1979年由C.L.LAWSON提出。...BLAS发展大致可以分为三个阶段(levels)历程,这和函数定义,出版顺序,以及算法多项式阶数以及复杂性有关,第一阶段只包含与向量(vector)有关运算,第二阶段添加了向量与矩阵进行运算操作...其中A和B可以进行置或hermitian共轭置,而A、B和C都可以被忽略(be strided),因此实际上这个公式就表示了任意矩阵之间所有可能加法和乘法组合,例如最基本A*B,可以将α置1,C...间接卷积算法 原始GEMM通过如下计算来不断迭代进行矩阵运算操作并输出矩阵: ?

    1.6K30

    寻找矩阵路径

    前言 给定一个矩阵和一个字符串,如何从矩阵寻找出这个字符串在矩阵路径?本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。...2,2 位置元素是e,与目标值匹配,所有字符寻找完毕,该路径存在与矩阵 保存每一步已找到元素在矩阵索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置 最终路径为:[0][1]...实现代码 我们分析出思路后,接下来我们来看下实现代码,代码分为2部分: 主函数,用于参数规则判断、寻找切入点、返回找到路径 寻找路径函数,用于在矩阵寻找每一个字符 主函数函数接受2个参数:路径矩阵..."); return this.pathIndex; } } 寻找路径函数 寻找路径函数接受5个参数:路径矩阵、目标字符串、要寻找行、要寻找列、要寻找字符索引 首先,我们需要判断下要寻找行...、列是否超越矩阵界限 矩阵寻找行、列位置元素与要寻找字符不相等则直接返回false 判断所有字符是否都查找完成 完成的话则存储行、列索引,返回true 未完成则保存当前行、列处值、修改该位置值为

    1.1K40

    【机器学习实战】第5章 Logistic回归

    其中向量 x 是分类器输入数据,向量 w 也就是我们要找到最佳参数(系数),从而使得分类器尽可能地精确。为了寻找该最佳参数,需要用到最优化理论一些知识。我们这里使用是——梯度上升法。...# 第二个参数==> classLabels 是类别标签,它是一个 1*100 行向量。为了便于矩阵计算,需要将该行向量转换为列向量,做法是将原向量置,再将它赋值给labelMat。...] # transpose() 行列函数 # 将行向量转化为列向量 => 矩阵置 labelMat = mat(classLabels).transpose() #...return array(weights) 大家看到这儿可能会有一些疑惑,就是,我们在迭代更新我们回归系数,后边部分是怎么计算出来?...# 第二个参数==> classLabels 是类别标签,它是一个 1*100 行向量。为了便于矩阵计算,需要将该行向量转换为列向量,做法是将原向量置,再将它赋值给labelMat。

    1.2K70

    【AlphaGo核心技术-教程学习笔记03】深度强化学习第三讲 动态规划寻找最优策略

    即:一次迭代内,状态s价值等于前一次迭代该状态即时奖励与所有s下一个可能状态s' 价值与其概率乘积和,如图示: ? 公式矩阵形式是: ? 示例——方格世界 已知: 状态空间S:如图。...这会用1步迭代改善状态sq值,即在当前策略下,状态s在动作π’(s)下得到q值等于当前策略下状态s所有可能动作得到q值最大值。...最短路径可以量化为:每移动一步获得一个-1即时奖励。为此我们可以更新与目标方格相邻这两个方格状态价值为-1。如此依次向右下角倒推,直至所有状态找到最短路径。...控制问题:策略迭代寻找最优策略问题则先在给定或随机策略下计算状态价值函数,根据状态函数贪婪更新策略,多次反复找到最优策略;单纯使用价值迭代,全程没有策略参与也可以获得最优策略,但需要知道状态转移矩阵,即状态...意味着使用DP算法,对于每一次状态更新,都要考虑到其所有后继状态及所有可能行为,同时还要使用MDP状态转移矩阵、奖励函数(信息)。

    96770

    最长滑道问题(非递归,C++)

    ,该矩阵最大值到最小值路径即为最长滑道路径 函数findLargestSlide()调用次数:Call_Of_findLargestSlide() 1 #include ...,本算法记录每个点最大路径,下次寻找到该点时直接加即可!...最后,关于时间复杂度具体数值,时间复杂度在改进前后分别为O(n^2)和O(n),但需要注意是,即使同样维度矩阵,数值不同时候函数findLargestSlide()调用次数可能不同,但时间复杂度量级是相同...时间复杂度简要分析:   改进前:粗略计算应为30*30,但是不可能每个点都会讲所有递归计算一遍,因此最终结果841要小于30*30=900。   改进后:时间复杂度应该为30呀?...,那么我们可以这么考虑,对于每一个坐标点,它到最小值必定有一个最长路径len,那么我们只要找出所有坐标点到最小值最长路径,然后再从中找到最大值即为所求答案。

    38930

    【笔记】《MATLAB快速入门》

    Matlab中所有变量都是矩阵,与数据类型无关。 2.在Matlab,我们使用括号来创建,元素之间使用逗号或空格来隔开,多维矩阵维与维用分号隔开。....*) 6.矩阵名加单引号(')表示矩阵置 ? ?...15.可以使用sum()函数来计算矩阵元素和,此函数默认是计算矩阵列向量和然后组成为新行向量。同时,sum函数可以通过第二个参数指定维度进行有限置。...若本来就存在括号,使用双引号替换字符串单引号即可。 2.和之前说一样,所有变量都是矩阵,字符串也是。所以可以以处理矩阵方式处理字符串字符。...6.例如下面这样就能寻找sin()最小值位置 ? 7.但是说到了寻找函数最小值,一定要说如何创建函数了。在Matlab函数创建使用function关键字。

    1.9K11

    【刷题】备战蓝桥杯 — dfs 算法

    1 前言 在蓝桥杯比赛,深度优先搜索(DFS,Depth-First Search)算法是一种常用搜索算法,它通过尽可能深地搜索树分支,来寻找解决方案。...这个过程重复进行,直到找到解决方案或探索完所有可能路径。DFS通常使用递归实现,这使得代码简洁易读。它利用栈(递归调用栈)来记录访问路径,从而实现回溯功能。...: 寻找从起点到终点路径,或者求解所有可能路径。...注意事项: 栈溢出问题(一般不用考虑): 由于DFS使用递归实现,深度过大时可能会导致栈溢出。针对这一点,可以尝试使用迭代深化搜索(IDS)或非递归方式实现DFS。...所以我们把解题交给dfs,重重递归解决问题: 首先通过后序遍历 , 我们可以确定根节点 (输出打印) 通过在序遍历中找到根节点位置,可以区分左右子树 区分出左右子树后,就可以继续寻找左右子树根节点

    22930

    LeetCode 700题 题解答案集合 Python

    阶乘后零 172 阶乘后零 LeetCode-Python-173. 二叉搜索树迭代器 173 二叉搜索树迭代 LeetCode-MySQL-175....二叉树所有路径 257 二叉树所有路径 LeetCode-Python-259. 较小三数之和 259 较小三数之和 LeetCode-Python-260....顶端迭代器 284 顶端迭代器 LeetCode-Python-285. 二叉搜索树顺序后继 285 二叉搜索树顺序后继 LeetCode-Python-286....所有可能路径 797 所有可能路径 LeetCode-Python-804. 唯一摩尔斯密码词 804 唯一摩尔斯密码词 LeetCode-Python-809....受标签影响最大值 1090 受标签影响最大值 LeetCode-Python-1091. 二进制矩阵最短路径 1091 二进制矩阵最短路径 LeetCode-Python-1093.

    2.3K10

    前端算法题目解析(二)

    11-计算矩阵岛个数 问题描述: 一个矩阵只有 0 和 1 两种值,每个位置都可以和自己上、下、左、右 四个位置相连,如果有一片 1 连在一起,这个部分叫做一个岛,求一个矩阵中有多少个岛?...如何将数组和标记关联 0101 明显就是二进制嘛 对于 arr 来说,有 4 个元素,对应选择方式就是从 0000( N = 0 )到 1111( N = 4 )所有可能。...而 1111 就是 15 二进制,也就是说这所有可能其实对应就是 0 - 15 中所有数对应二进制。...,然后通过迭代数组每个数对应二进制,有几个 1 来确定选取元素个数。...原文地址: 从一个数组找出 N 个数,其和为 M 所有可能--最 nice 解法 19-TOP-k 问题 问题: 输入 n 个整数,找出其中最大 K 个数。

    78320

    机器学习如何从 Python 2 迁移到 Python 3

    使用 pathlib 模块来更好地处理路径 在 Python 2 ,我们需要通过级联字符串形成来实现路径拼接。而现在有了 pathlib 模块后,数据路径处理将变得更加安全、准确,可读性更强。...通过 @ 实现矩阵乘法 下面,我们实现一个最简单机器学习模型,即带 L2 正则化线性回归 (如岭回归模型),来对比 Python2 和 Python3 之间差别: 在 Python3 ,以@作为矩阵乘法符号使得代码整体可读性更强...使用 ** 作为通配符 Python2 中使用递归文件夹通配符并不是很方便,因此可以通过定制 glob2 模块来解决这个问题。递归 flag 在 Python 3.6 得到了支持。...过程: 不会过时技术—只带关键字参数 API 我们来看这段代码: 显而易见,这段代码作者还不熟悉 Python 代码风格,很可能刚从 C++ 或 rust语言 Python。...将返回结果转化为列表几乎可以解决所有问题。 如遇到其他问题请参见这篇有关 Python 问答:“如何将 Python3 移植到我程序?”

    1.3K60

    隐马尔可夫模型攻略

    下图展示了天气这个例子中所有可能一阶移: ? 注意一个含有 N 个状态一阶过程有 N2 个状态转移。...这个公式左边是从混淆矩阵已知,我只需要计算右边部分,很显然右边是所有路径和: ?...在 t=1 时候,使用了初始概率和混淆矩阵概率,而在t时刻概率则可以利用 t-1 时刻结果。 这样我们就可以用递归方式来计算所有可能路径概率和,最后,所有的部分概率计算公式为 ?...和前向算法一样,我们可以利用转移概率在时间上不变性来降低计算复杂度。   2. 使用递归降低复杂度 在给定了一个可观察序列和HMM情况下,我们可以考虑递归寻找可能隐藏序列。...和前向算法部分概率不一样,这里概率只是一个最可能路径概率,而不是所有路径概率和。

    1.1K110

    机器学习与深度学习总结

    需要设置学习率为一个非常小正数原因是要保证迭代之后xk+1位于迭代之前值xk邻域内,从而可以忽略泰勒展开高次项,保证迭代函数值下降。...3.牛顿法关键点 牛顿法利用了函数一阶和二阶导数信息,直接寻找梯度为0点。牛顿法迭代公式为: 其中H为Hessian矩阵,g为梯度向量。...训练每一棵树时,从样本集中有放回抽取n个样本,每个样本可能会被抽中多次,也可能一次都没抽中。如果样本量很大,在整个抽样过程每个样本有0.368概率不被抽中。...具体做法是寻找一个向低维空间投影矩阵W,样本特征向量x经过投影之后得到新向量: y = Wx 同一类样投影后结果向量差异尽可能小,不同类样本差异尽可能大。...对于多层前馈型神经网络,即权连接网络,每一层实现换为: 其中W为权重矩阵,b为偏置向量,f为激活函数。正向传播时反复用上上对每一层输出值进行计算,得到最终输出。

    42020
    领券