解决最值问题：优先队列在苹果分配例题中的应用

在ACM竞赛中，搜索算法是一种常用的技术，特别是在解决需要遍历或搜索状态空间的问题时。题中提到的"普通队列与优先队列"在这里起到了关键作用。普通队列（如FIFO，First-In-First-Out）是一种线性结构，元素按照插入的顺序进行访问，不适合作为寻找最值的数据结构，因为它无法保证元素的顺序。在需要找到最优解或者满足特定条件的情况下，优先队列（如二叉堆，一种特殊的完全二叉树）就显得更为合适。 二叉堆是一种能够保持其内部结构近似最大堆或最小堆的数据结构，这意味着堆顶元素总是具有最小（或最大）的键值。这使得在O(logn)的时间复杂度内可以完成插入、删除堆顶元素（即找到最小或最大值）的操作。在题目的例1"放苹果"（POJ1664）中，二叉堆的特性使得我们可以有效地搜索可能的苹果分配方案，确保每一步都是最优的，即每次选择当前未使用的盘子中能容纳的最大数量的苹果，直到所有苹果都被放置。 在该问题中，搜索算法的具体实施涉及到了深度优先搜索（DFS）。通过设置递归函数`dfs`，我们可以初始化一个已用盘子数`k`和已放苹果数`w`，然后在每次递归中检查当前的苹果数是否满足放置条件。当所有盘子都被填满或者当前苹果数超过前一个盘子中苹果数时，搜索停止并更新结果。同时，临界条件的设定是当m个盘子都被放置苹果时结束搜索，这是为了避免无限递归。 值得注意的是，由于题目限制了苹果和盘子的数量（1<=m，n<=10），所以暴力搜索虽然可行，但通过优化策略如使用二叉堆，可以显著提高算法效率，使得搜索过程更为高效。通过这个例子，我们可以理解在实际编程中如何运用搜索算法和特定的数据结构来解决问题，尤其是在处理具有最值约束的优化问题时。