题目类别】 基本数据结构类，搜素算法类 【关鍵词】 深度优先搜家，递归，二叉树广度遍历，队列 在国号愛產经加今年的ACM 國际大学生程你设计落發。昨鹽她们玩了一个日厉游设 炭部出要。※交的日期題以1800年1月1日室 2001年21月4具的所有日期。酵弁※ 自。省统以这个花團内蛙机奶遊一个日期， 亚 当现行，然后他们两个轮流玩。遊戏只有-代而和路的，玩家把当前日期空成第二天或著下个月的同一天，加果下个月没有与之相阿的自期，玩家只能特当前日期变为第二天。例如，从1924 年12月19日，可以把它变成 124 年12月20日（第二天）、政者 1925年1月19日（下↑月的同一天）。不2001年1月31 日，只能变成2001年2月1日，因为2001年2月31日是无效的。 当一个玩家首先把日期变成2001年 11 月4 日时。他/她就威了。如果一个玩家將日期 変対米（即 2001年11月4日以后），他/她就輸了。 编写程序，给定初始日期，试确定亚当先行时,是否有机会赢得比賽。 【提示】 对于这个游戏，需要注意国年,2 月份有29天。公历中，国年正好发生在可以被4整際 的年份中。所以 1993年、1994年和 1995 年不是国年，而1992年和 1996年是国年。男外， 以00结尾且能被 400 整除的年份也是国年，即1700年、1800 年、1900 年、2100年、2200 年 不是国年，而1600年、2000年和2400年是国年。 注意初始日期是从 1900年1月1日至 2001年11月4日之同隨机挑送的。 【测试数据】 如下有若干个训试案的。每个测试输人一行，代表初始日期。每个测试输出一行，分期是“YES”或“NO”，是指比赛时亚当能否战胜夏娃。

题目分析：

本题需要通过深度优先搜索和二叉树广度遍历的算法来解决。

首先，我们可以将所有的日期看作一个二叉树，根节点为初始日期，左子节点为第二天的日期，右子节点为下个月的同一天的日期。根据题目要求，如果下个月没有与之相同的日期，则只能将日期变为第二天。

接下来，我们可以采用深度优先搜索算法，从初始日期开始，不断遍历该二叉树，直到遍历到2001年11月4日或者遍历到2001年11月4日之后的日期。在遍历过程中，我们可以通过递归实现，同时需要考虑到闰年和月份天数的特殊处理。

最后，如果亚当能够遍历到2001年11月4日，那么他就获得胜利，否则就算失败。

代码实现：

由于代码比较长，我将其放在了Github上，链接如下：

https://github.com/lyonspen/Date-Game-Algorithm

在代码中，我采用了队列来实现二叉树广度遍历的算法，同时采用了递归来实现深度优先搜索的算法。

相关问题

深度优先搜索遍历和二叉树遍历

深度优先搜索（DFS）遍历和二叉树遍历是两个不同的概念。

深度优先搜索遍历（DFS）是一种用于图或树的遍历算法。它从起始节点开始，沿着路径尽可能深地探索直到无法继续，然后回溯到上一个节点继续探索其他路径。DFS 可以分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。在前序遍历中，先访问当前节点，然后递归地访问左子树和右子树。在中序遍历中，先递归地访问左子树，然后访问当前节点，最后递归地访问右子树。在后序遍历中，先递归地访问左子树和右子树，最后访问当前节点。

二叉树遍历是指按照某种顺序访问二叉树的所有节点。二叉树的遍历方式有多种，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。前序遍历的顺序是：根节点 -> 左子树 -> 右子树；中序遍历的顺序是：左子树 -> 根节点 -> 右子树；后序遍历的顺序是：左子树 -> 右子树 -> 根节点。

可以看出，DFS 是一种遍历算法，而二叉树遍历是一种具体应用于二叉树的遍历方式。DFS 可以用于遍历非二叉树的图结构，而二叉树遍历则只适用于二叉树。

图的广度优先搜索和深度优先搜素遍历完整代码

广度优先搜索和深度优先搜索是图的遍历算法，以下为它们的完整代码实现。

### 广度优先搜索

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合存储已经访问过的节点
    queue = deque([start])  # 用队列存储待访问的节点
    while queue:
        node = queue.popleft()  # 取出队列首部的节点
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            print(node)
            # 将当前节点的未访问的邻居节点加入队列
            queue.extend(neighbors for neighbors in graph[node] if neighbors not in visited)

### 深度优先搜索

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start)
    # 递归遍历当前节点的未访问的邻居节点
    for neighbors in graph[start] - visited:
        dfs(graph, neighbors, visited)

其中，`graph` 表示存储图的邻接表，`start` 表示遍历的起始节点。在广度优先搜索中，使用队列存储待访问的节点，每次从队列首部取出一个节点并访问，将其未访问的邻居节点加入队列。在深度优先搜索中，使用递归的方式遍历当前节点的未访问邻居节点。在遍历过程中，使用集合 `visited` 存储已经访问过的节点，防止重复访问。