depth-first-search

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这种情况：应用程序世界由数十万个状态组成。给定一个状态，我可以计算出一组3个或4个其他可达状态。一个简单的递归可以建立一个非常快非常大的状态树。我需要从根状态到树中的特定深度执行DFS，以搜索包含'最小'状态（计算节点的值与问题无关）的子树。使用单个线程执行DFS工作，但速度非常慢。涵盖15个级别可能需要几分钟的时间，我需要改善这种残酷的表现。试图为每个子树分配一个线程创建了太多的线程并导

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DFS stackoverflow错误

我正在做一个在java中的8件益智游戏，并做了一个DFS查找解决方案的任务命令，从随机状态开始。我有一个Node类，每个Node对象知道它在使用int [] []和它的父节点是什么状态。此外，它知道什么方向，它可以移动的（左，右，上，下） goal state: start state (random): [0 1 2] [1 8 0] [3 4 5] [3 7

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具有优先级队列的BGL DFS访问者

我有一棵树（在图形意义上）表示树（在物理意义上）。该树被表示为BGL邻接列表，其中每个顶点包含半径和位置特性，即，我的曲线图的形式 struct TreeVertexType { double radius; double position[3]; } typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS, TreeVertexTy

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情结延续

所有延续教程我能看到的是在固定长度的延长体（即数据结构具有已知的一些项目，因为它正在走过我实现深度优先搜索Negamax（HTTP：// EN .wikipedia.org /维基/ Negamax），并在代码的工作，我想使用continuation重写代码我的代码如下所示 let naiveDFS driver depth game side = List.map (fun x -

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回溯深度第一搜索算法伪代码

boolean backtrackDFS(v) { If (SolutionFound(v)) return true; Mark vertex v as reached. for (each unreached vertex u adjacenct from v) if (backtrakDFS(u)) return true; Unmark

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试图修复3D网格法线

我有定义3D形状的网格表面的三角形集合，我想修正每个三角形的法线以指出形状。我试图下述（伪）： 1.定义第一三角形法线方向是右方向 2.过去使用一种DFS的这样的网格： 3.三角形=在triangle.getNeighbours第一三角形 4.的foreach neigbour 5.如果邻居和三角形大于180做neighbor.flip（） 6.三角形=邻居 7之间的角度，如果邻居已经挑选的Ñ

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用块代替墙的深度优先搜索迷宫生成算法

我试图在我的游戏中实现深度优先搜索算法。我一直在研究这个网页：http://www.mazeworks.com/mazegen/mazetut/index.htm，只是发现我不能用它来代替Walls来使用它。我所说的块是指覆盖整个单元格的正方形，而不仅仅是边缘。我认为这样做会更容易，但现在我不太确定。有没有人做过这个？如果是这样，怎么样？（psuedocode很好）。或者，如果我更喜欢墙壁方法，

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迭代加深vs深度优先搜索

我一直在阅读迭代加深，但我不明白它是如何与深度优先搜索不同。我明白深度优先搜索越来越深入。在迭代加深你建立一个公平的值，如果在该级别无解，你增加该值，并从头开始（根）再次启动。难道这与深度优先搜索是一回事吗？我的意思是，你会不断递增，并且递增，不断深入，直到你找到一个解决方案。我认为这是一回事！我会沿着同一个分支走，因为如果我从头开始重新开始，我会像以前一样走下去。

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在有向图中存在的一个循环中输出节点

虽然我知道我们可以通过检测后端边缘http://cs.wellesley.edu/~cs231/fall01/dfs.pdf来检测具有DFS算法的循环。我无法弄清楚如何在遵循上述方法的同时以高效和“干净”的方式输出循环中的节点。将gratfeull一些帮助感谢

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迭代深化如何比仅扫描指定深度级别的节点更高效。

每次迭代重新扫描n-1级节点不是多余的吗？