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基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格


币圈的P站是Poloniex,前几年被孙宇晨收购了,它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex,当时对其印象并不是很好。

不过,现在我对其好感增加,因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。

官方文档),这个接口的频率限制是一秒200次,很慷慨了。

https://api.poloniex.com/markets/price

能返回所有交易配对,比如这样的:

[
    {
        "symbol": "BTS_BTC",
        "price": "0.0000000186",
        "time": 1731852313035,
        "dailyChange": "-0.0462",
        "ts": 1731852313054
    },
    {
        "symbol": "DASH_BTC",
        "price": "0.000317",
        "time": 1731848096481,
        "dailyChange": "0.0063",
        "ts": 1731848096489
    },
    ... ...
]

这个JSON返回的结构是一个数组,每个元素是个结构体,也就是一个币价的具体配对信息,我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice,这样就是一个图结构(带权图 Weighted Graph,权值就是兑换价格),虽然给的是单边,但其实是个双向的,比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法,从币价A到币价B,可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。

深度优先搜索算法DFS也可以,不过这个算法会返回找到的第一条路径,并不能保证是最短的,最短的确实是最准确的,因为链也长,转换精度就会下降。

当然,可能存在多条路径,最理想的状态是把这些路径都求出来,取个平均啥的,不过这样就得暴力搜索所有的路径了,算法时间复杂度就会比较高。

以下是BFS广度优先算法的代码,Javascript的,可以用于网页前端或者NodeJs后端,甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架:Azure Function、AWS Lambda等。

const fetch = require('node-fetch');

async function getTicker(a, b) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加反向边
    }

    // 将 token 转换为小写
    a = a.toLowerCase();
    b = b.toLowerCase();

    // BFS 查找从 a 到 b 的转换率
    const queue = [[a, 1]]; // 从初始代币和兑换率 1 开始
    const visited = new Set([a]);

    while (queue.length > 0) {
      const [currentToken, currentRate] = queue.shift();

      if (currentToken === b) return currentRate;

      // Check connected tokens
      for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
        if (!visited.has(nextToken)) {
          visited.add(nextToken);
          queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
        }
      }
    }

    // 如果未找到路径,则返回 null
    return null;
  } catch (error) {
    console.error("获取或处理数据时出错:", error);
    return null;
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const rate = await getTicker('btc', 'trx');
  console.log('BTC 到 TRX 的兑换率:', rate);
})();

代码的一些简单说明:

  • API 数据提取:从 P站 API 提取数据并将响应解析为 JSON。
  • 映射对:以每个代币作为键创建一个映射,其中值是它可以直接转换为的另一个代币映射,以及兑换率。
  • 双向映射:通过反转反向转换的价格来存储直接对和反向对。
  • 广度优先搜索:使用队列遍历从 a 到 b 的路径。对于每个代币,都会检查其邻居(可转换代币)。如果找到 b,该函数将返回累积率;如果没有,则继续,直到所有选项都用尽。
  • 处理无路径:如果未找到转换路径,则函数返回 null。

如果有多组兑换,我们可以改成传入一个数组,这样就不用多次调用P站的API了。

const fetch = require('node-fetch');

async function getToken(pairs) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加一条反向边
    }

    // 使用 BFS 查找单个对的转换率的辅助函数
    const findConversionRate = (a, b) => {
      a = a.toLowerCase();
      b = b.toLowerCase();
      
      if (a === b) return 1; // 直接转换

      const queue = [[a, 1]];
      const visited = new Set([a]);

      while (queue.length > 0) {
        const [currentToken, currentRate] = queue.shift(); // 出队列

        if (currentToken === b) return currentRate;

        for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
          if (!visited.has(nextToken)) {
            visited.add(nextToken);
            queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
          }
        }
      }

      return null; // 路径没找到
    };

    // 迭代列表并查找转换率
    const results = pairs.map(([a, b]) => findConversionRate(a, b));
    return results;
  } catch (error) {
    console.error("Error fetching or processing data:", error);
    return pairs.map(() => null); // 如果有错误,则返回每对的 null
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const conversionRates = await getToken([['btc', 'trx'], ['usd', 'steem']]);
  console.log('兑换结果:', conversionRates);
})();

简单的代码说明:

  • 参数更新:getToken 现在接受成对的元组数组,其中每个元组代表一对 [a, b]。
  • 辅助函数:findConversionRate 处理每对的转换,实现与以前相同的 BFS 方法。
  • 映射每对:函数迭代数组里的每个配对币,应用 findConversionRate 计算转换率,并将结果存储在数组中。
  • 错误处理:如果出现 API 或处理错误,则返回一个空值数组,与输入数组的长度匹配。

这个修改后的函数现在可以接受一个数组,并在一次Poloniex API调用中返回数组里每个配对的兑换率。

英文:Crypto Token Exchange Rate Computation Based on Breadth First Search Algorithm on Poloniex API

区块链技术

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AI一个不厚道的应用: 价格杀熟


Artificial-Intelligence AI一个不厚道的应用: 价格杀熟 人工智能 (AI)

人工智能AI

几天前中午和同事一起吃饭,聊到了AI(人工智能),特别是过去两三年间非常火热的ChatGPT大语言模型。他提到,有一次他在火车站打算去机场,结果火车停运了,于是他用手机查询了一下Uber去机场的费用,大概是80英镑。碰巧旁边有一位女士也要去机场,他便询问能否拼车以平摊车费。神奇的是,那位女士也查了一下Uber的价格,结果她的报价是50英镑。

同事不明白为什么仅相隔几分钟,价格会有这么大的差异。我解释道,这可能是因为Uber知道你在微软工作,觉得你有支付能力。

其实一些公司早就有算法(甚至不用AI)来实施差别定价。如果判断你是老客户,可能认为你更有可能会下单,于是就提高价格。甚至公司还会根据用户所在地区显示不同的价格,因此有时使用VPN更换地区,可能会获得更便宜的报价。

随着AI技术的引入,AI对你的了解也在增加(如性别、年龄、兴趣爱好等),模型会预测你能接受的最高价格,从而为公司带来最大化利润。当然,最简单的避免入坑的方法就是多比价(货比三家)。

英文:人工智能和动态定价如何影响我们的日常成本: How AI and Dynamic Pricing Shape Our Everyday Costs

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迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现


数学中的迭代幂运算/重幂是什么?

迭代幂运算(重幂)是数学中的一种运算,涉及到反复进行幂次运算。它是超运算序列的一部分,该序列延伸了加法、乘法和幂运算。在迭代幂运算中,一个数自乘多次,直到达到指定的次数。

一个数a迭代幂的高度n通常表示为:tex_7f275feba9caa33491cc739d97613e41 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,也就是把n写在a的左上角,(也可以记作:a↑↑n)这表示a被迭代n次。

例如:

  • tex_809d19495ee2ad967edb956694773d96 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (简单恒等式)
  • tex_b2971689df7256a7c315e159e8dceca6 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (a自乘一次)
  • tex_185fcc3b7fe6daf47068d87ffd22f670 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (a的幂次为a自乘)
  • tex_a932b7bb96225dc665bbe571f816002a 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,依此类推。

在迭代幂运算的上下文中,tex_b3ef97b6eba2428ee919c02c89d2c9ea 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 通常未定义或没有普遍共识。然而,一些数学惯例建议对于任何 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 tex_2f1f5ed0eeff6d95cf9b145624dfb6af 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,类似于在幂运算中对任何非零的 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 tex_5c135adeedf02dca7953a9719fb38fa2 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的情况。

迭代幂运算示例

让我们评估 tex_a5f6729c6edbc3df5dae3c81efe128b2 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (读作“2迭代到高度3”):

tex_c3974a6b51c4029486462ba28d7f5c17 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
tex_38f3272f3cc8a02e84ceed576663756c 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
因此 tex_a79a23ebbcc28f19e40a7b5604f3e748 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机

迭代幂/重幂运算的通用性质

  • 非交换性:迭代幂运算不是交换的,这意味着 tex_2bb7d37b96ba358da2a2c8024d02fe57 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
  • 增长速度非常快:迭代幂运算增长非常快。即使是小数也会因为幂运算的快速增长而导致非常大的结果。

迭代幂运算/重幂在基础数学中较少见,但在某些高级数学领域中发挥作用,特别是在涉及极大数的领域,如大数理论和计算机科学中。

用 Python 计算迭代幂运算

以下是两个计算迭代幂运算的Python函数。第一个使用递归,第二个使用迭代。

在两个函数中,我们在开始时添加了对 n = 0 的检查。如果 n 为 0,则函数返回 1,否则继续处理。这种方式使函数能够按照任意数的迭代幂高为0时为1的惯例处理 n=0 的情况。

递归函数计算迭代幂

递归函数:此函数将自己调用,n 的高度递减1,直到达到1,此时返回基数a。这就实现了从上到下构建指数链的效果。

@lru.cache(None)  ## 缓存函数
def tetration_recursive(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return a
    return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

递归计算迭代幂的函数理论上可以进行尾优化。在尾递归中,递归调用是函数中的最后一个操作,这样某些编译器或解释器可以通过重用相同的堆栈帧来优化调用堆栈的使用。这可以通过消除每个递归调用的额外堆栈帧需求来将空间复杂度降到 O(1)。

然而,当前的递归实现并不是尾递归的,因为递归调用嵌套在一个幂运算中:

return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

这里,幂运算依赖于递归调用的结果,所以在完成当前调用之前必须计算出结果,从而阻止了尾递归优化。

迭代函数计算迭代幂

迭代函数:此函数使用 for 循环遍历高度 n,通过在每次迭代中更新幂运算的结果,来从下至上计算结果。

def tetration_iterative(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    result = a
    for _ in range(1, n):
        result = a ** result
    return result

迭代幂算法的时间/空间复杂度

Python函数计算迭代幂的时间和空间复杂度取决于其递归或迭代实现。让我们分析两种实现。

递归函数的复杂度

时间复杂度:

  • 每次递归调用都会与之前的调用结果进行一次幂运算。
  • 总共有n-1次递归调用,所以该函数被调用了O(n)次。
  • 然而,像 tex_ad68cb15ab4e6c9d3aa23d421625d67a 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的幂运算需要 tex_e6c0128be5c7d7501ff5a45664d688da 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的时间。
  • 因此,对于较大的 n 值,由于幂次的增长,其时间复杂度会呈指数增长。
  • 这导致总的时间复杂度大约为 tex_61a94ff4b35f50421447e762bcc2b21e 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,有n层,这意味着增长速度非常快

空间复杂度:

  • 由于这是一个递归函数,每次调用都需要堆栈空间。
  • 递归的最大深度为 n,所以空间复杂度为 O(n)。
迭代函数的复杂度

时间复杂度:

  • 与递归版本一样,该函数迭代 n – 1 次
  • 每次迭代涉及计算 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的幂次,这个结果会呈指数增长。
  • 因此,时间复杂度也成为 tex_61a94ff4b35f50421447e762bcc2b21e 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,有n层,因为每一步都是指数级增长。

空间复杂度:

  • 此迭代版本仅需要少量额外空间用于 result 变量等,因此它的额外空间复杂度为 O(1)。
  • 然而,结果本身可能会变得非常大,如果 a 和 n 很大,可能需要大量内存来存储。

由于反复幂次的快速增长,这两种实现的时间复杂度都非常高,对于较大的值变得不可行。递归版本由于调用堆栈的使用空间复杂度为 O(n),而迭代版本的辅助空间复杂度为 O(1),但仍然需要处理极大数,这可能会间接影响内存使用。

英文:Tetration Operator in Math Simply Explained with Python Algorithms

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计算复杂性理论中的P, NP, NP Hard和NP完全问题


P-and-NP-problems-diagram 计算复杂性理论中的P, NP, NP Hard和NP完全问题 学习笔记 数学 算法 计算机 计算机

计算机算法理论复杂度分析:P和NP问题

P、NP、NP-hard 和 NP-complete 是计算复杂性理论中的关键概念,用于描述不同类型的计算问题以及它们的求解难度。

P 类问题

P 类问题是指多项式时间内可以通过确定性算法解决的问题。这意味着,给定一个输入,问题可以在有限的步骤内得到解决,且步骤的数量是输入大小的多项式函数。换句话说,P 类问题的求解效率较高。例如,最短路径问题和排序问题都是 P 类问题。

NP 类问题

NP(Non-deterministic Polynomial time)类问题是指能够在多项式时间内验证解是否正确的问题。换句话说,虽然找到问题的解可能比较难,但一旦给出了解,我们可以在多项式时间内验证它是否正确。一个典型的 NP 问题是旅行商问题:找出某个城市之间的最短旅行路径可能很复杂,但给定一条路径,我们可以快速验证它是否满足要求。

NP-complete 问题

NP-complete 问题是 NP 类问题中的一种特殊类型。这类问题满足以下两个条件:

  • 它是 NP 类问题,意味着给定解后可以在多项式时间内验证其正确性。
  • 它是 NP 类问题中最难的问题,也就是说,如果我们能够找到某个 NP-complete 问题的多项式时间求解算法,那么所有 NP 问题都可以通过多项式时间内解决。

经典的 NP-complete 问题包括布尔可满足性问题(SAT)和哈密顿路径问题。

NP-hard 问题

NP-hard 问题是比 NP 类问题更难的一类问题。这类问题不一定属于 NP 类,即它们的解不一定能够在多项式时间内验证。例如,NP-hard 问题可以是一些更为广泛的问题(如优化问题),或者一些根本无法在多项式时间内验证解的准确性的问题。如果一个 NP-hard 问题有多项式时间的解法,那么所有 NP 问题都可以在多项式时间内解决。

P = NP 问题

计算机科学中最大的未解问题之一是P 是否等于 NP。如果 P = NP,那就意味着所有 NP 类问题实际上都可以在多项式时间内解决。然而,目前还没有证明这个命题是否成立。

O(N!)/O(2^N)算法是P还是NP?

如果一个算法的时间复杂度是 O(N!) 或 O(2^N),它不属于 P(多项式时间)算法。以下是原因:

P(多项式时间)P 类问题可以在多项式时间内解决,即它们的时间复杂度是输入规模的某个多项式函数,例如 O(N)、O(N^2) 等。与非多项式函数相比,这些增长相对较慢。

O(N!)(阶乘时间)和 O(2^N)(指数时间)的增长速度远远快于任何多项式函数。O(N!) 增长非常快,其中 N! 是 N 的阶乘。

O(2^N) 是指数增长,随着 N 的增加,它也会变得不可计算。

由于这些复杂度比任何多项式函数的增长速度要快得多,具有这些时间复杂度的算法不属于 P 类。

它是 NP 吗?

要判断这样的算法是否属于 NP,重要的是要理解 NP 并不指问题的求解时间,而是指一旦给出解后,验证解是否正确的时间。

如果某个问题的时间复杂度为 O(N!) 或 O(2^N),它可能属于 NP,也可能不属于,这取决于给出解后能否在多项式时间内验证。如果可以在多项式时间内验证解,那么这个问题可能属于 NP 类,尽管求解非常困难。

O(N!) 或 O(2^N) 不属于 P 类,因为求解该问题所需的时间增长速度太快,无法视为“高效”。

它是否属于 NP 取决于解能否在多项式时间内验证。如果验证过程是多项式时间的,那么该问题属于 NP 类,但并不是所有 O(N!) 或 O(2^N) 问题都在 NP 中。

总结

  • P 类问题:可以在多项式时间内求解的问题。
  • NP 类问题:解可以在多项式时间内验证的问题。
  • NP-complete 问题:最难的 NP 问题,能够解决它就能解决所有 NP 问题。
  • NP-hard 问题:不一定属于 NP 类,但至少和 NP-complete 问题一样难。

这个分类系统帮助我们理解各种问题的计算复杂性以及它们之间的关系。

英文:P versus NP problem (NP Complete, NP Hard)

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C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?


面试流程(例如筛选)的早期阶段,一位 Google 招聘人员曾向我问过这个问题。

在C++中,当你使用std::map访问一个不存在的键时,行为取决于你是如何访问它的。

使用下标操作符 [] 访问时

如果键不存在,std::map 会默认插入一个该键的元素,并为其赋值为类型的默认值。比如,如果 map 的值类型是 int,那么它会插入该键并赋值为 0。

例子:

std::map<int, int> myMap;
int value = myMap[10]; // 如果键10不存在,会插入myMap[10] = 0

使用 at() 方法访问时

如果键不存在,at() 会抛出 std::out_of_range 异常。

例子:

std::map<int, int> myMap;
try {
    int value = myMap.at(10); // 如果键10不存在,会抛出异常
} catch (const std::out_of_range& e) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
}

使用 find() 方法

find() 方法不会修改 map,它返回一个迭代器。如果键不存在,它会返回 map.end()。

例子:

std::map<int, int> myMap;
auto it = myMap.find(10);
if (it == myMap.end()) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
} else {
    std::cout << "Value: " << it->second << std::endl;
}

C++ std::map 和 std::unordered_map的比较

std::unordered_map 处理不存在的键与 std::map 类似,但有一些差异,主要是因为它们内部的数据结构不同。

map 和 unordered_map 的区别:

  • 顺序:std::map 是有序的(内部实现为平衡树),所以元素会按键的顺序排列。而 std::unordered_map 是无序的,使用哈希表存储元素,因此没有特定的顺序。
  • 性能:std::unordered_map 通常有更快的平均访问时间(由于哈希结构,平均时间复杂度为 O(1)),而 std::map 的访问时间复杂度为 O(log n),因为其内部实现为树结构。然而,如果发生大量哈希冲突,unordered_map 在最坏情况下的时间复杂度可能是 O(n)。

总的来说,std::unordered_map 和 std::map 在处理不存在的键时,对于 []、at() 和 find() 的行为相似,但它们在顺序和性能方面存在差异。

总结

  • 使用 [] 访问时,如果键不存在,map 会插入一个新元素并赋予默认值。
  • 使用 at() 访问时,如果键不存在,会抛出异常。
  • 使用 find() 可以检查键是否存在,而不会修改 map。

英文:C++: Access a Non-existent Key in std::map or std::unordered_map

面试经历

面试题

面试技巧

面试其它

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回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝


回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点,我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。

深度优先搜索 (DFS)

DFS(Depth-First Search)是一种图或树的遍历算法,它从根节点开始,沿着一个分支深入到尽可能远的节点,直到达到叶子节点或无可拓展的节点,然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题,如组合、排列问题等。

剪枝/Pruning

剪枝(Pruning)是指在搜索过程中,提前排除不符合条件的分支,以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中,避免无谓的计算。通过某些条件判断,可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索,从而减少时间复杂度。例如,当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时,可以提前终止该分支的搜索过程。

回溯算法/Backtracking

回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想,在搜索的过程中尝试每一种可能的选择(通常是通过递归实现),并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时,及时回退(即“回溯”),然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。

结合三者的理解

DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架,即从起点开始沿着一个分支深入探索;

剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤,目的是减少无效状态的探索。

因此,“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索,还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效,尤其是在解空间很大的情况下,剪枝能够大幅减少计算量,从而使得问题求解变得可行。

例子:Alpha-beta 算法剪枝

Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法,它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。

alpha-beta-pruning 回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝 ACM题解 程序设计 算法 编程

alpha-beta-pruning

Alpha-beta 剪枝:这是用于减少博弈论中极小极大算法中评估节点数量的一种技术。

回溯算法:Alpha-beta 剪枝确实可以被视为回溯的一种形式,因为它系统地探索潜在解决方案(在本例中为游戏动作)并修剪保证不会影响最终决策的路径。

深度优先搜索 (DFS):Alpha-beta 剪枝通常使用 DFS 对树结构进行操作,在回溯之前深入探索节点。

剪枝技术:Alpha-beta 剪枝的主要特征是“剪枝”部分,其中跳过不可能影响最终决策的树的分支。

英文:Backtracking Algorithm = Depth First Search + Pruning

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