广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。在BFS中，我们从起始节点开始，首先访问起始节点，然后逐层访问该节点的邻居节点，直到访问完当前层的所有节点，再按照层次顺序逐层访问下一层的节点。在本文中，我们将详细讨论BFS的原理，并提供Python代码实现。
无论是数据中心内的整网网络拓扑，还是网络设备内的业务转发逻辑（如开源用户态网络协议栈 VPP：Vector Packet Processing）都构成一张有向图。想要从这张图中提取有用信息，就需要图论方面的相关知识。
其实就是一个权重矩阵，用 1 代表两个结点有连接，0 表示没有连接，这样的表示方式通俗易懂，特别适合稠密图，也就是大多数结点是亮亮连接的情况。
图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务，用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
这是《python算法教程》的第6篇读书笔记。笔记的主要内容为BFS（广度优先搜索，breath-first search）。 BFS简介 BFS会对图逐层访问记先访问某个节点的所有临接节点，之后再访
•搜索：精准预测下一步操作后，黑色方块将到达什么位置；并再次精准预测在这个位置进行操作后，黑色方块将到达什么位置...直到触发终止条件，即找到最终得分的路径；•广度优先：假设黑色方块有两个动作可以选择：A与B，那么黑色方块做出“选择A后应该到达的位置”的预测后，不继续接着这条路径预测；而是去预测在初始状态下“选择B后应该到达的位置”。具体原理如下图。
这一次依然没有参加比赛，一边看英超一边打的比赛，结果发现都是暴力解居然能够把4道题全部搞定，也是有点奇葩……
方法解析顺序（Method Resolution Order MRO），指的是在多继承编程语言中查找类的某个方法来自哪个基类的搜索顺序。
广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从起始节点开始逐层地探索，先访问距离起始节点最近的节点，然后再逐渐扩展到距离更远的节点。
我们将队列定义为一个列表，其中对列表的所有添加都在一端进行，而对列表的所有删除都在另一端进行。首先被推入订单的元素，首先对其执行操作。
顾名思义，BFS总是先访问完同一层的结点，然后才继续访问下一层结点，它最有用的性质是可以遍历一次就生成中心结点到所遍历结点的最短路径，这一点在求无权图的最短路径时非常有用。广度优先遍历的核心思想非常简单，用python实现起来也就十来行代码。下面就是超精简的实现，用来理解核心思想足够了：
图是一种非常灵活且强大的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。在本文中，我们将深入讲解Python中的图，包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法，用于在图中搜索目标节点或遍历图的所有节点。本篇博客将介绍 DFS 和 BFS 算法的基本概念，并通过实例代码演示它们的应用。
二分图是一种图，其顶点可以分为两个独立的集合 U 和 V，使得每条边 (u, v) 要么连接从 U 到 V 的顶点，要么连接从 V 到 U 的顶点。换句话说，对于每个边 (u, v)，要么 u 属于 U，v 属于 V，要么 u 属于 V，v 属于 U。我们也可以说，不存在连接同一集合的顶点的边。
COMP7404 Computational Intelligence and Machine Learning Topic 1 Solving Problems by Searching Types of Search Uninformed Search (Know nothing about the problem except definition) Informed Search (know something more like how close to the goal) Local Searc
上周末的时候参加 LeetCode 周赛，碰到了一道题。感觉很有意思，而且收获也不小，记录一下。
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是图算法中的两个基本搜索算法，它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位，还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中，我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用，包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等，并提供详细的代码示例和注释。
根据题意，这是二叉树的广度优先搜索（BFS）。BFS 通常借助 队列 的先入先出特性来实现。
有两个容量分别为x升和y升的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升的水？
图是一种由节点（顶点）和边组成的数据结构，用于表示不同元素之间的关系。图论算法旨在解决与图相关的问题，例如路径查找、最短路径、最小生成树等。在本文中，我们将深入讲解Python中的图论算法，包括图的表示、常见算法、应用场景，并使用代码示例演示图论算法的操作。
首先可以想到用回溯法 BFS 求解，如 nums = [0,2,5]，使用回溯法可以依次得到 [0]、[0,2]、[0,2,5]、[0,5]、[2]、[2,5]、[5]
这两天在网上看到一张让人涨姿势的图片，图片中展示的是贪吃蛇游戏， 估计大部分人都玩过。但如果仅仅是贪吃蛇游戏，那么它就没有什么让人涨姿势的地方了。 问题的关键在于，图片中的贪吃蛇真的很贪吃XD，它把矩形中出现的食物吃了个遍， 然后华丽丽地把整个矩形填满，真心是看得赏心悦目。作为一个CSer， 第一个想到的是，这东西是写程序实现的(因为，一般人干不出这事。 果断是要让程序来干的)第二个想到的是，写程序该如何实现，该用什么算法？ 既然开始想了，就开始做。因为Talk is cheap，要show me the code才行。 (从耗子叔那学来的)
刷题技巧 我这里有一个“刷题技巧”，你可以看看，或许可以帮到你： 不要盲目的刷题，凡是讲究策略与技巧，题型是有限的。用自己的方法梳理题型，归纳与总结，就能举一反三、手到擒来。 这个“刷题技巧”，包含了递归、分治、单调栈、并查集、滑动窗口、前缀和、查分、二分查找、 BFS 广搜和 DFS 深搜。 这些题型，都有一些共同点： 递归，都是用一组关键字来实现 BFS 广搜和 DFS 深搜的共同点： 前缀和（前缀法）：通过判断值是否相等来判断结果是否为 1。若不相等则返回 1 (否则返回 0)。（也可以通过数组索引的方法） BFS 广搜的共同点：利用数组索引的方法。
这道题实际上和 Leetcode 【DP、BFS】322. Coin Change 很相似。我们将 <= n 的平方数因子当作硬币种类数，n 当作需要换的零钱，则可以使用相同的方法，即 DP 和 BFS 来求解。
Given an integer array with all positive numbers and no duplicates, find the number of possible combinations that add up to a positive integer target.
给定无向连通图中一个节点的引用，返回该图的深拷贝（克隆）。图中的每个节点都包含它的值 val（Int） 和其邻居的列表（list[Node]）。
广度优先搜索算法是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。 广度优先搜索，又称宽度优先搜索。其英文全称为Breadth First Search，简称BFS。
回溯法可以看成蛮力法的升级版，它从解决问题每一步的所有可能选项里系统地选择出一个可行的解决方案。回溯法非常适合由「多个步骤」组成的问题，并且每个步骤都有多个选项。
众所周知，在编程的世界里，数据结构作为程序员的一把利剑，能够帮助我们高效地处理和组织数据。数据结构主要分为线性结构和非线性结构两类。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，正确选择和应用能够极大地提高程序的效率和性能。
图的搜索可以分为uninformed搜索和informed搜索，两者的区别是前者是的搜索是盲目的，它不知道目标节点在哪，而后者是启发式的搜索。
在学校中 N个小朋友站成一队 第i个小朋友的身高为height[i] 第i个小朋友可以看到第一个比自己身高更高的小朋友j 那么j是i的好朋友 (要求：j > i) 请重新生成一个列表 对应位置的输出是每个小朋友的好朋友的位置 如果没有看到好朋友 请在该位置用0代替 小朋友人数范围 0 ~ 40000
给定两个数组 A 和 B，若数组 A 的某个元素 A[i] 与数组 B 中的某个元素 B[j] 满足 A[i]==B[j]，则寻找到一个匹配的二元组(i,j) ，请统计再这两个数组 A 和 B 中，一共存在多少个这样的二元组。
对于字符串 "aabb" ，我们直接使用类似“枚举的思想”，对每个字符串中每个字符后进行一次分割：
去年在 B 站看到大佬 UP The CW[1] 的视频：用AI在手游中作弊！内藏干货：神经网络、深度/强化学习讲解[2]，当时觉得很有趣；但代码部分没有开源，于是我便想着复现一下这位 UP 的作品，仅作为学习之用。
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念，它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中，可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘，介绍它们在实际应用中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
在第一人称射击游戏中，玩家通过键盘的A、S、D、W四个按键控制游戏人物分别向左、向后、向右、向前进行移动，从而完成走位。 假设玩家每按动一次键盘，游戏人物会向某个方向移动一步，如果玩家在操作一定次数的键盘并且各个方向的步数相同时，此时游戏人物必定会回到原点，则称此次走位为完美走位。 现给定玩家的走位（例如：ASDA）,请通过更换其中一段连续走位的方式使得原走位能够变成一个完美走位。 其中待更换的连续走位可以是相同长度的任何走位。 请返回待更换的连续走位的最小可能长度。 若果原走位本身是一个完美走位，则返回0。
对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。 已知： 第 1 个字符串：R 第 2 个字符串：BR 第 3 个字符串：RBBR 第 4 个字符串：BRRBRBBR 第 5 个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错！ 就是第i个字符串 = 第i-1号字符串的取反 + 第i-1号字符串。 取反即(R->B, B->R); 现在告诉你 n 和 k ，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。 (k的编号从0开始)
存在一种虚拟 IPv4 地址，由4小节组成，每节的范围为0~255，以#号间隔， 虚拟 IPv4 地址可以转换为一个32位的整数，例如： 128#0#255#255，转换为32位整数的结果为2147549183（0x8000FFFF） 1#0#0#0，转换为 32 位整数的结果为16777216（0x01000000） 现以字符串形式给出一个虚拟 IPv4 地址，限制第1小节的范围为1~128， 即每一节范围分别为(1~128)#(0~255)#(0~255)#(0~255)， 要求每个 IPv4 地址只能对应到唯一的整数上。 如果是非法 IPv4，返回invalid IP
昨天看过了简单题汇聚的深度优先搜索专题，今天来体验下简单级别的广度优先搜索专题。老样子，先熟悉下术语概念：
这是《算法图解》第六篇读书笔记，涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构，它由点和边构成。 根据边有无指向性，可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系，以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点：
九宫格按键输入，有英文和数字两种模式， 默认是数字模式，数字模式直接输出数字， 英文模式连续按同一个按键会依次出现这个按键上的字母， 如果输入/或者其他字符，则循环中断，输出此时停留的字母。 数字和字母的对应关系如下，注意0只对应空格：
问题一：有两个基类A类和B类，A和B中都定义了f()的方法，C继承了A和B，那么调用C的f()方法时会出现不确定性
You are given coins of different denominations and a total amount of money amount. Write a function to compute the fewest number of coins that you need to make up that amount. If that amount of money cannot be made up by any combination of the coins, return -1.
有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源。 用户橡皮擦会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。
上一篇文章， 我们熟悉了树， 二叉树， 二叉搜索树的基本概念， 以及做了对应的实战题目：
Traversal就是遍历，主要是对图的遍历，也就是遍历图中的每个节点。对一个节点的遍历有两个阶段，首先是发现(discover)，然后是访问(visit)。遍历的重要性自然不必说，图中有几个算法和遍历没有关系？！
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