【Java 代码】DFS,BFS,并查集,二分法总结_dfs java代码

最近没有更新博客，因为博主大部分的时间都在准备算法，备战蓝桥杯，学的比较琐碎，所以也不太好写博客总结。

经过一段时间的学习，总结一下自己这段时间的算法学习吧！

DFS

什么是DFS呢？

DFS就是深度优先遍历，一条路走到黑，不撞南墙不回头。

其实DFS就是一种递归算法。俗称爆搜。

枚举出所有的情况，再根据题目进行判断。

解题方法

对于递归问题，我们可以画递归搜索树，来帮助我们理解。

全排列递归实现排列型枚举

给定一个整数 n，将数字 1∼n排成一排，将会有很多种排列方法。

比如：

n = 3

我们要输出：

1 2 3
1 3 2
2 1 3
2 3 1
3 1 2
3 2 1

import java.util.*;

public class Main {
    static int n;
    // st[i] == false：i这个数字没用过，反之，i这个数字用过了
    static boolean[] st = new boolean[8];
    // 记录我们的答案
    static int[] path = new int[8];
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
    
    static void dfs(int u) {
        // 找到了一组答案，搜索到了叶子节点
        if (u == n) {
            for (int i = 0; i < n ; i ++ ) {
                System.out.print(path[i] + " ");
            }
            System.out.println();
            return;
        }
        
        for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
            // 如果i没用过，说明u这层可以用i
            if (!st[i]) {
                st[i] = true;
                path[u] = i;
                // 递归下一层
                dfs(u + 1);
                // 回溯，恢复现场，让回溯的层也能用i
                st[i] = false;
                path[u] = 0;
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        n = in.nextInt();
        dfs(0);
    }
}
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递归实现指数型枚举

与上一题的区别是：不是每个数字都要选择的，你可以不选任何数字。

例如：

n = 3

我们要输出：

一个数字都不选

3
2
2 3
1
1 3
1 2
1 2 3

import java.util.*;

public class Main {
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
    static int[] st = new int[20];
    static int n;
    
    static void dfs(int u) {
        if (u > n) {
            for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
                // 如果st[i] == 1，说明i是选的
                if (st[i] == 1) System.out.print(i + " ");
            }
            System.out.println();
            return;
        }
        // st[u] = 1：代表选它，0：代表还没考虑它，2：代表不选它。
        st[u] = 2;
        dfs(u + 1);// 选是一个分支
        st[u] = 0;// 恢复现场
        
        st[u] = 1;
        dfs(u + 1);// 不选是一个分支
        st[u] = 0;// 恢复现场
    } 
    public static void main(String[] args) {
        n = in.nextInt();
        // 从数字1开始
        dfs(1);
    }
}
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使用DFS解决蓝桥杯的一道真题：带分数

分析思路：

看到1~9分别出现，且只出现一次，我想到了：通过全排列将1 ~ 9的全部排列情况，爆搜出来，然后再根据题目的要求进行判断，就可以得出答案了。

import java.util.Scanner;

public class 带分数DFS {
    static int n;
    // 记录全排列组合
    static int[] path = new int[10];
    // 记录数字有没有用过
    static boolean[] st = new boolean[10];
    // 答案
    static int ans;
    static Scanner in = new Scanner(System.in);

    public static void main(String[] args) {
        n = in.nextInt();
        dfs(1);
        System.out.println(ans);
    }
    // 全排列的模板
    private static void dfs(int u) {
        if (u > 9) {
            // 对于每种全排列的可能，分成三段，算出a，b，c，然后再判断是否满足条件。
            for (int i = 1; i <= 7; i ++ ) {
                for (int j = i + 1; j <= 8; j ++ ) {
                    int a = calc(1, i);
                    int b = calc(i + 1, j);
                    int c = calc(j + 1, 9);
                    // 判断是否满足条件
                    if (n * c - a * c == b) ans ++ ;
                }
            }
        }
        // 全排列的模板
        for (int i = 1; i <= 9; i ++ ) {
            if (!st[i]) {
                path[u] = i;
                st[i] = true;
                dfs(u + 1);
                st[i] = false;
                path[u] = 0;
            }
        }
    }
    // 将区间[l, r]变成具体的数字。
    // 比如：[1, 2, 3] => sum = 0 * 10 + 1;(sum = 1)
    // sum = 1 * 10 + 2;(sum = 12) sum = 12 * 10 + 3;(sum = 123)
    private static int calc(int l, int r) {
        int sum = 0;
        for (int i = l; i <= r; i ++ ) {
            sum = sum * 10 + path[i];
        }
        return sum;
    }
}
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BFS

什么是BFS？

BFS就是宽度优先遍历，广度优先遍历，它与DFS的区别在于，BFS是一层一层的搜的，因此有一个“最短”的性质，可以解决最小步数等问题。

解题方法

BFS的解题方法比较固定：

1. 将起点加入队列中
2. 当队列不空的时候，弹出队头的元素。
3. 扩展弹出来的元素，将符合条件的，加入到队尾中。

使用BFS解决一道题目：走迷宫

import java.util.*;

public class 走迷宫BFS {
    // 记录迷宫
    static int[][] g = new int[110][110];
    // d[i][j]:表示起点到i, j这个点的最短距离
    static int[][] d = new int[110][110];
    static int n, m;
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
	// 用于遍历四周
    static int[] dx = {0, 0, -1, 1};
    static int[] dy = {-1, 1, 0, 0};

    static void bfs(Node start, Node end) {
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        // 将起点加入队列中
        queue.add(start);
		// 当队列不空的时候
        while (!queue.isEmpty()) {
            // 弹出队头元素
            Node node = queue.poll();
            // 达到终点的话，输出答案之后，直接返回。
            if (node.x == end.x && node.y == end.y) {
                System.out.println(d[end.x][end.y]);
                return;
            }
            // 将符合条件的点加入到队尾中
            for (int i = 0; i < 4; i ++ ) {
                int x = node.x + dx[i];
                int y = node.y + dy[i];
				// 不越界，并且可以走，并且是第一次走【确保最短步数】
                if (x >= 1 && x <= n && y >= 1 && y <= m && d[x][y] == 0 && g[x][y] == 1) {
                    queue.add(new Node(x, y));
                    d[x][y] = d[node.x][node.y] + 1;
                }
            }
        }
        // 程序运行到这里说明没有找到终点，输出-1。
        System.out.println(-1);
    }
    public static void main(String[] args) {
        n = in.nextInt();
        m = in.nextInt();

        for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
            for (int j = 1; j <= m; j ++ ) {
                g[i][j] = in.nextInt();
            }
        }
        Node start = new Node(in.nextInt(), in.nextInt());
        Node end = new Node(in.nextInt(), in.nextInt());
        bfs(start, end);
    }
	// 定义节点类
    public static class Node {
        int x;
        int y;
        public Node(int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
    }
}
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并查集

并查集常用于处理集合合并的问题。

先学习一下模板

1. 初始化操作
2. 合并操作，比如合并x和y：我们只要将x的祖宗节点和y的祖宗节点连接起来了就可以了。比如，把x的祖宗节点变成y的祖宗节点。
3. find函数，查找祖宗节点，含路径压缩。

import java.util.Scanner;

public class 并查集 {
    static int[] p;
    static Scanner in = new Scanner(System.in);

    public static void main(String[] args) {
        int n = in.nextInt();
        int m = in.nextInt();
        p = new int[n + 10];
		// 初始化操作，一开始每个元素指向自己。
        for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;
		// 合并操作,注意判断x和y是不是已经在同一个集合中了
        int x的祖宗 = find(x);
        int y的祖宗 = find(y);
        if (x的祖宗 != y的祖宗) {
            p[x的祖宗] = y的祖宗;
        }
        // 查询操作,直接比较x和y的祖宗节点一不一样即可。
        
    }
	// 含路径压缩的find函数
    private static int find(int x) {
        // 如果x的父节点不是祖宗节点，就让父节点去找它的祖宗节点，递归下去，最终一定会找到祖宗节点。
        if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
        // 返回祖宗节点。
        return p[x];
    }
}

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使用模板解决一道题目：蓝桥幼儿园

通俗的讲一下题目的意思：

一开始每个人都指向自己，然后进行一些操作，让x和y成为朋友（也就是在同一个集合中），最后进行一些询问，x和y是不是朋友。

import java.util.Scanner;

public class 蓝桥幼儿园并查集 {
    static int[] p;
    static Scanner in = new Scanner(System.in);

    public static void main(String[] args) {
        int n = in.nextInt();
        int m = in.nextInt();
        p = new int[n + 10];

        for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;

        while (m -- > 0) {
            int op = in.nextInt();
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();

            if (op == 1) {
                a = find(a);
                b = find(b);
                if (a != b) {
                    p[a] = b;
                }
            } else {
                System.out.println(find(a) == find(b) ? "YES" : "NO");
            }
        }

    }

    private static int find(int x) {
        if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
        return p[x];
    }
}

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合根植物

import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;

/**
 *  AC了，%100
 *  并查集：1.将两个集合合并
 *         2.询问两个元素是否在同一个集合中
 *  近乎O(1)
 */
public class 合根植物并查集 {

    static int[] p = new int[1000010];
    static Scanner in = new Scanner(System.in);

    public static void main(String[] args) {
        int n = in.nextInt();
        int m = in.nextInt();
        int k = in.nextInt();
        // 初始化，一开始所有节点的父节点都是自己。
        for (int i = 1; i <= n * m; i ++ ) p[i] = i;

        while (k -- > 0) {
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();
            a = find(a);
            b = find(b);
            if (a != b) {
                p[a] = b;
            }
        }

        Set set = new HashSet();
        for (int i = 1; i <= n * m; i ++ ) {
            set.add(find(p[i]));
        }

        System.out.println(set.size());
    }

    // 返回x的祖宗节点，含有路径压缩的
    static int find(int x) {
        if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
        return p[x];
    }

//    // 正常的
//    static int find(int x) {
//        while (p[x] != x) x = p[x];
//        return p[x];
//    }
}

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种类并查集【拓展域并查集】

普通的并查集维护的关系：朋友的朋友是朋友，无法维护敌人的敌人是朋友，朋友的敌人是敌人。

这时就要用到种类并查集了。

种类并查集又叫做扩展域并查集，也就是我们扩展出一个域 i + n，作为 i号的点的敌人，

那么同时和 i + n 相连的点就是 i号点的敌人，那么他们之间也就是朋友，这样就可以维护 ”敌人的敌人是朋友“这 类关系了。

蓝桥侦探

import java.util.Scanner;

public class 蓝桥侦探 {
	// 种类并查集
	static int[] p = new int[1000010];

	// 查找
	static int find(int x) {
		if (p[x] != x)
			p[x] = find(p[x]);
		return p[x];
	}

	// 合并
	static void merge(int x, int y) {
		int tx = find(x);
		int ty = find(y);
		if (tx != ty) {
			p[tx] = ty;
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		Scanner in = new Scanner(System.in);
		int n = in.nextInt();
		int q = in.nextInt();
		// 种类并查集，不仅
		// 构造一个2n的空间
		for (int i = 1; i <= 2 * n + 1; i++)
			p[i] = i;

		int ans = 0;
		while (q-- > 0) {
			// x 和 y不在一个房间 <=> x 和 y是敌人关系，不在同一个并查集中，x 和 y + n就是朋友，在同一个并查集中，
			// 同理，y 和 x + n就是朋友，在同一个并查集中。
			int x = in.nextInt();
			int y = in.nextInt();

			if (ans == 0) {
				// x 和 y， x + n 和 y + n,应该是对立的关系，不应该出现在同一个并查集中，那么答案就是这个x。
				if (find(x) == find(y) || find(x + n) == find(y + n)) {
					ans = x;
				}
				// 合并x 和 y + n
				merge(find(x), find(y + n));
				// 合并y 和 x + n
				merge(find(y), find(x + n));
			}
		}
		System.out.println(ans);
	}
}

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二分法

模板

// 模板1：
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r) {
    int mid = l + r >> 1;
    if (q[mid] >= x) r = mid;
    else l = mid + 1;
}
// 模板2：
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r) {
    int mid = l + r + 1 >> 1;
    if (q[mid] <= x) l = mid;
    else r = mid - 1;
}
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分巧克力

import java.util.Scanner;

public class 打包贪心二分 {
    static int[] weight = new int[100010];

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        // 有n个物品
        int n = in.nextInt();
        // 打包成m个包裹
        int m = in.nextInt();
        // 答案一定在[max, sum]之间
        int l = 0, r = 0;
        for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
            weight[i] = in.nextInt();
            l = Math.max(l, weight[i]);
            r += weight[i];
        }

        while (l < r) {
            int mid = l + r >> 1;
            if (check(weight, mid, m)) {
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        System.out.println(l);
    }

    private static boolean check(int[] weight, int ans, int m) {
        // 记录当前包裹的重量之和
        int curWeight = 0;
        // 记录当前打包过的包裹数量
        int curPack = 1;

        for (int val : weight) {
            // 如果这个物品的重量大于了ans，直接返回false
            if (val > ans) return false;
            // 当前包裹的重量加上这个物品的重量
            curWeight += val;
            // 如果加上之后，包裹的总重量 > ans，我们就要在开一个新的包裹。
            if (curWeight > ans) {
                curPack ++ ;
                // 新的包裹的初始重量为：这个物品的重量
                curWeight = val;
            }
        }
        // 如果包裹的数量小于等于m，则说明这个ans，是符合条件的。
        return curPack <= m;
    }
}

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数论

质数

试除法判定质数

这是最暴力的方法。

但是我们可以把时间复杂度优化到O(根号n)

一个数的因数都是成对出现的：例如12的因数有3和4,2和6

所以我们可以只枚举较小的那一个，即根下n，假设较小的为d，较大的为n/d；

import java.util.*;

public class Main {
    
    static boolean check(long x) {
        if (x < 2) return false;
        for (int i = 2; i <= x / i; i ++ ) {
            if (x % i == 0) return false;
        }
        return true;
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int n = in.nextInt();
        for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
            long x = in.nextLong();
            if (check(x)) System.out.println("Yes");
            else System.out.println("No");
        }
    } 
}
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埃式筛【时间复杂度O(nloglogn)】

import java.util.*;

public class Main {
    static int[] primes = new int[1000010];
    static int cnt;
    static boolean[] st = new boolean[1000010];
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int n = in.nextInt();
        for (int i = 2; i <= n; i ++ ) {
            // st[i] = false,代表i是质数
            if (!st[i]) {
                primes[cnt ++ ] = i;
                // 将质数i的倍数都是合数
                for (int j = i * 2; j <= n; j += i) {
                    st[j] = true;
                }
            }
        }    
        System.out.println(cnt);
    }
}
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找素数

public class 找素数埃式筛 {
    static int[] primes = new int[10000010];
    static boolean[] st = new boolean[10000010];
    static int cnt;

    public static void main(String[] args) {
        getPrimes();
        //System.out.println(cnt);
        System.out.println(primes[100001]);
    }

    private static void getPrimes() {
        for (int i = 2; i <= 10000000; i ++ ) {
            if (!st[i]) {
                primes[cnt ++ ] = i;
                st[i] = true;
                for (int j = i * 2; j <= 10000000; j += i) {
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
}

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约数

试除法求约数

由于一个数的约数是成对出现的，并且最多只会有一个大于根号n的约数，因此可以把时间复杂度优化到O(根号n)

import java.util.*;

public class Main {
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
    // TreeSet，去重并且自动排序
    static Set<Integer> set = new TreeSet<>();
    static void get(int x) {
        set.clear();
        for (int i = 1; i <= x / i; i ++ ) {
            if (x % i == 0) {
                set.add(i);
                set.add(x / i);
            }
        }
        set.stream().forEach(item -> System.out.print(item + " "));
        System.out.println();
    }
    public static void main(String[] args) {
        int n = in.nextInt();
        while (n -- > 0) {
            int x = in.nextInt();
            get(x);
        }
     }
}
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最大公约数

直接上模板

import java.util.*;
public class Main {
    static Scanner in = new Scanner(System.in);
    
    static int gcd(int a, int b) {
        return b != 0 ? gcd(b, a % b) : a;
    }
    public static void main(String[] args) {
        int n = in.nextInt();
        while (n -- > 0) {
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();
            System.out.println(gcd(a, b));
        }
    }
}
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快速幂

在求n的m次方的时候，如果我们采用采用暴力的方法，当m的数据很大的时候，是会超时的，溢出的。

long quickMi(long n, long m, long p) {
    long res = 1;
    while (m != 0) {
        if ((m & 1) == 1) {
            res = res * n % p;
        }
        m >>= 1;
        n = n * n % p;
    }
    return res;
}
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