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; } } }

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);
    }
}

图的dfs非递归遍历java实现

深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是非递归的图遍历算法之一。在Java中，你可以通过栈数据结构来实现DFS。以下是基本的步骤：

1. 创建一个访问标记数组或集合，用于跟踪每个节点是否已经访问过。
2. 创建一个队列，用于存储待访问的节点。初始时，将起始节点入队。
3. 当队列不为空时，继续循环：
- 弹出队首节点。
- 如果该节点未访问过，标记其已访问，并记录路径信息（如路径上的所有节点）。
- 遍历该节点的所有邻接节点（即连接的边），如果邻接节点未访问过，则将其加入队列。

下面是简单的Java代码实现：

import java.util.*;

public class DFS {
    private List<List<Integer>> adj; // 假设邻接列表表示图

    public void dfs(int start) {
        boolean[] visited = new boolean[adj.size()];
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        stack.push(start);
        visited[start] = true;

        while (!stack.isEmpty()) {
            int node = stack.pop();
            System.out.print(node + " "); // 打印当前节点

            for (int neighbor : adj.get(node)) { // 邻接节点
                if (!visited[neighbor]) {
                    visited[neighbor] = true;
                    stack.push(neighbor); // 将未访问的邻居压入栈
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        DFS dfsObj = new DFS(); // 初始化图的实例
        // 设置邻接列表...
        dfsObj.dfs(0); // 从节点0开始进行DFS
    }
}