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Posted By Admin    August 2nd, 2019    0

깊이 우선 검색은 많은 사람들이 자연스럽게 미로와 같은 문제를 해결하는 일반적인 방법입니다. 첫째, 우리는 미로에서 경로를 선택 (예를 들어, 우리가 미리 배치 몇 가지 규칙에 따라 경로를 선택하자) 우리는 막다른 길에 도달하거나 미로의 마무리 지점에 도달 할 때까지 우리는 그것을 따릅니다. 지정된 경로가 작동하지 않으면 과거 교차로에서 뒤로 추적하고 다른 경로를 취하고 해당 경로를 시도합니다. 다음은이 미로를 해결하기위한 DFS 접근 방식의 애니메이션입니다. 다이어그램에 제공된 예제를 고려하십시오. 그래프 G는 연결이 끊긴 그래프이며 다음과 같은 3개의 연결된 구성 요소가 있습니다. 깊이 우선 검색(DFS) 알고리즘은 깊이 있는 모션으로 그래프를 통과하고 스택을 사용하여 다음 정점을 사용하여 검색을 시작하도록 기억합니다. 예를 들어 노드 c에서 연결할 수 있는 노드를 선택할 수 있으므로 노드 d를 방문하는 다음 노드로 선택할 수 있습니다. 스택의 맨 위에 추가하고 “방문”으로 표시하고 부모 포인터를 설정합니다. 그러나 기다려 – 이 모든 이론적 재귀는 어떻게이 알고리즘의 실제 구현으로 다시 연결됩니까? 우리는 이미 인접 목록을 사용하여 그래프가 어떻게 표현되는지 알고 있습니다.

또한 이러한 표현을 사용하여 너비 우선 검색과 같은 다른 알고리즘을 이해하는 방법도 알고 있습니다. 그렇다면 심도 우선 알고리즘을 어떻게 비슷한 방식으로 이해할 수 있을까요? 각 가장자리가 각 끝의 노드를 설명하므로 정점 대신 가장자리를 추적하기 위해 알고리즘을 수정하는 것이 일반적입니다. 이 기능은 각 노드를 처리한 후 트래버스된 트리를 재구성하려고 할 때 유용합니다. 포리스트 또는 트리 그룹의 경우 이 알고리즘을 확장하여 모든 단일 노드를 처리하기 위해 모든 트리를 반복하는 외부 루프를 포함할 수 있습니다. 아래 그림에서 제공되는 인접 성 목록과 함께 그래프 G를 고려하십시오. 깊이 우선 검색(DFS) 알고리즘을 사용하여 노드 H에서 시작하는 그래프의 모든 노드를 인쇄하는 순서를 계산합니다. 깊이 우선 검색 알고리즘을 사용하면 노드 x와 노드 y라는 두 노드가 둘 사이의 경로를 가지고 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. DFS 알고리즘은 노드 y에 도달할 때까지 시작 노드의 모든 자식인 노드 x를 보고 이 작업을 수행합니다. 두 노드 사이의 이러한 경로가 존재하는지 확인하기 위해 동일한 단계를 재귀적으로 반복해서 수행하여 이 작업을 수행합니다. 순서 후 전략은 트리의 왼쪽 잎을 방문한 다음 상위로 올라가서 동일한 분기의 두 번째 왼쪽 잎아래로 이동한 다음 부모가 분기 내에서 방문할 마지막 노드가 될 때까지 작동합니다. 이러한 유형의 알고리즘은 목표가 나무 끝에 놓일 경우에 대비하여 뿌리 앞에 나뭇잎 처리의 우선 순위를 지정합니다.

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