Tree Search(樹狀搜尋)

一、什麼是 Tree Search(樹狀搜尋)? 在人工智慧(AI)與演算法中,許多問題都可以表示成一棵樹(圖一): 起點(A) / | \ B C D /|\ | / \ E F G H I J 每個節點(Node)代表一種狀態(State)。 例如: 迷宮中的位置 棋局的盤面 路徑規劃中的城市 遊戲中的決策 搜尋演算法的目的: 從起點找到目標節點(Goal Node) 二、Breadth First Search (BFS) 核心思想 先搜尋離起點最近的節點。 一層一層往外擴展。 Level 0: A Level 1: B C D Level 2: E F G H I J 搜尋順序: A B C D E F G H I J 圖一結果: A → B → C → D → E → F → G → H → I → J 使用資料結構 Queue(佇列) FIFO: First In First Out 先進先出 例如: Queue: A 取出A 加入B,C,D Queue: B,C,D BFS特性 優點 如果邊權重相同: BFS一定找到最短路徑。 缺點 需要大量記憶體。 假設每個節點有10個子節點: 深度5: 10^5 = 100000 需要保存很多節點。 時間複雜度 O(V + E) V = Vertex(節點數) E = Edge(邊數) 三、Depth First Search (DFS) 核心思想 一路往下走到底。 不能走才回頭。 A | B | E 然後: A | B | F 搜尋順序 圖一結果: A B E F G C H D I J 使用資料結構 Stack(堆疊) LIFO Last In First Out 後進先出 例如: push(B) push(C) push(D) pop() => D DFS特性 優點 記憶體需求小。 只需保存: 目前路徑 即可。 缺點 可能找到很差的解。 例如: A ├── Goal └── 巨大子樹 DFS可能先跑完整個巨大子樹。 時間複雜度 O(V+E)...

LeetCode 解題練習:Reverse String

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題目原文描述 https://leetcode.com/problems/reverse-string/

中文描述

給定一個字元陣列 s ,撰寫一個函式來反轉此字串。

注意請修改此陣列來完成程式碼。


範例一:

輸入 s = [ "a", "b", "c", "d", "e"] 

輸出 ["e", "d", "c", "b", "a"]


範例二:

輸入 s = [ "G", "o", "o", "d", "s"] 

輸出 ["s", "d", "o", "o", "G"]


解法:

使用兩個指標 left 與 right 分別表示陣列的頭與尾,從最左邊與最右邊依序互換。

Python Code

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        left = 0
        right = len(s) - 1
        while left <= right:
            s[left], s[right] = s[right], s[left]
            left += 1
            right -= 1
       

C++ Code

class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        int left = 0, right = s.size() - 1;
        while(left < right)
        {
            swap(s[left], s[right]);
            left++;
            right--;
        }
    }
};

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