解释代码:public static void main(String[] args) { dfs(0); } private static void dfs(int depth) { int[] nums = {1, 2, 3, 4, 5}; boolean[] used = new boolean[5]; int[] arr = new int[4]; int e=1; if (depth == 4) { int result = arr[0] * arr[1] - arr[2] * arr[3] + e; if (result == 1) { System.out.println("a:"+arr[0] + " b:" + arr[1] + " c:" + arr[2] + " d:" + arr[3]); } return; } for (int i = 0; i < 5; i++) { if (!used[i]) { used[i] = true; arr[depth] = nums[i]; dfs(depth + 1); used[i] = false; } } }
时间: 2024-02-14 10:21:34 浏览: 18
这段代码实现了对数字 1~5 的全排列,并对排列后的数组进行筛选。具体解释如下:
1. `main` 方法中调用了 `dfs` 方法开始全排列的递归。
2. `dfs` 方法接收一个整型参数 `depth`,表示当前已经排列好的数字个数。
3. 在 `dfs` 方法内部,首先定义了一个长度为 5 的整型数组 `nums`,用于存储需要排列的数字,即 1、2、3、4、5。
4. 定义了一个长度为 5 的布尔型数组 `used`,用于记录每个数字是否已经被使用过。
5. 定义了一个长度为 4 的整型数组 `arr`,用于存储当前已经排列好的数字序列。
6. 定义了一个整型变量 `e`,初始值为 1,后续用于计算筛选条件。
7. 如果当前已经排列好了 4 个数字,则进行筛选。具体筛选条件为:将第一个数字和第二个数字组成两位数,减去将第三个数字和第四个数字组成的两位数,再加上 `e`,看是否等于 1。如果符合条件,则输出当前数字序列。
8. 如果当前已经排列好了 4 个数字,则直接返回。
9. 否则,依次枚举可以使用的数字,如果该数字还未被使用,则将其加入当前数字序列中,并继续递归进行下一位数字的排列。
10. 在递归结束后,需要将该数字从当前数字序列中删除,以便进行下一次排列。
综上所述,这段代码实现了对数字 1~5 的全排列,并对全排列进行了筛选,输出符合条件的数字序列。与之前的代码相比,这段代码使用了标记法来记录数字是否已经被使用,而不是使用了额外的数组来记录。
相关问题
dfs bfs java
DFS (Depth First Search) and BFS (Breadth First Search) are two popular graph traversal algorithms used in computer science. Here is an example implementation of both algorithms in Java:
DFS:
```
import java.util.*;
public class DFS {
private int V; // number of vertices
private LinkedList<Integer> adj[]; // adjacency list
DFS(int v) {
V = v;
adj = new LinkedList[v];
for (int i=0; i<v; ++i)
adj[i] = new LinkedList();
}
// add an edge to the graph
void addEdge(int v, int w) {
adj[v].add(w);
}
// depth first search from a given node
void DFSUtil(int v, boolean visited[]) {
visited[v] = true;
System.out.print(v + " ");
Iterator<Integer> i = adj[v].listIterator();
while (i.hasNext()) {
int n = i.next();
if (!visited[n])
DFSUtil(n, visited);
}
}
// depth first search traversal
void DFS(int v) {
boolean visited[] = new boolean[V];
DFSUtil(v, visited);
}
public static void main(String args[]) {
DFS g = new DFS(4);
g.addEdge(0, 1);
g.addEdge(0, 2);
g.addEdge(1, 2);
g.addEdge(2, 0);
g.addEdge(2, 3);
g.addEdge(3, 3);
System.out.println("Depth First Traversal (starting from vertex 2):");
g.DFS(2);
}
}
```
BFS:
```
import java.util.*;
public class BFS {
private int V; // number of vertices
private LinkedList<Integer> adj[]; // adjacency list
BFS(int v) {
V = v;
adj = new LinkedList[v];
for (int i=0; i<v; ++i)
adj[i] = new LinkedList();
}
// add an edge to the graph
void addEdge(int v, int w) {
adj[v].add(w);
}
// breadth first search traversal
void BFS(int s) {
boolean visited[] = new boolean[V];
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
visited[s] = true;
queue.add(s);
while (queue.size() != 0) {
s = queue.poll();
System.out.print(s + " ");
Iterator<Integer> i = adj[s].listIterator();
while (i.hasNext()) {
int n = i.next();
if (!visited[n]) {
visited[n] = true;
queue.add(n);
}
}
}
}
public static void main(String args[]) {
BFS g = new BFS(4);
g.addEdge(0, 1);
g.addEdge(0, 2);
g.addEdge(1, 2);
g.addEdge(2, 0);
g.addEdge(2, 3);
g.addEdge(3, 3);
System.out.println("Breadth First Traversal (starting from vertex 2):");
g.BFS(2);
}
}
```
分支限界法:布线问题Java代码
以下是使用分支限界法解决布线问题的Java代码示例:
```java
import java.util.*;
public class BranchAndBound {
private static int n; // 线段数
private static int[][] wires; // 线段的起点和终点坐标
private static int[] path; // 当前路径
private static int[] bestPath; // 最优路径
private static int minLen; // 当前最小长度
private static int[] used; // 记录线段是否已经使用
public static void main(String[] args) {
Scanner scan = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入线段的数量:");
n = scan.nextInt();
wires = new int[n][2];
path = new int[n];
bestPath = new int[n];
used = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
System.out.println("请输入第" + (i + 1) + "条线段的起点和终点坐标:");
wires[i][0] = scan.nextInt();
wires[i][1] = scan.nextInt();
}
scan.close();
minLen = Integer.MAX_VALUE;
dfs(0, 0);
System.out.println("最短路径为:");
for (int i = 0; i < n; i++) {
System.out.print(bestPath[i] + " ");
}
System.out.println("\n最短路径长度为:" + minLen);
}
private static void dfs(int depth, int len) {
if (depth == n) {
if (len < minLen) {
minLen = len;
System.arraycopy(path, 0, bestPath, 0, n);
}
return;
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (used[i] == 0) {
path[depth] = i;
used[i] = 1;
if (depth == 0) {
dfs(depth + 1, 0);
} else {
int curLen = len + getLen(wires[path[depth - 1]], wires[i]);
if (curLen < minLen) {
dfs(depth + 1, curLen);
}
}
used[i] = 0;
}
}
}
private static int getLen(int[] wire1, int[] wire2) {
return Math.abs(wire1[0] - wire2[0]) + Math.abs(wire1[1] - wire2[1]);
}
}
```
在上述代码中,我们使用了dfs进行搜索,每次尝试将一个线段加入当前路径,并计算路径长度,如果比当前最优解要小,则继续搜索。同时我们使用了一个used数组记录每一个线段是否已经被使用过,避免重复使用。最终输出找到的最短路径和路径长度。
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