01 重建索引reindex是pandas对象的重要方法。该方法用于创建一个符合新索引的新对象。import pandas as pd
obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6],
index=['d','b','a','c'])
print(obj)Series调用reindex方法会按新索引重新排列。obj2 = obj.reindex(['a','b',
背景： 骑士周游问题在棋盘格里，马走日，遍历所有网格点，找到每个网格都走过，且只有一次的路径。算法实现： 用于解决骑士周游问题的图搜索算法是深度优先搜索（DFS），该算法是逐层建立搜索树，沿着树的单支尽量深入的向下搜索。连接尽量多的顶点，必要时可以进行分支。 深度优先搜索同样要用到顶点的“前驱”属性，来构建树或森林。另外需要设置“发现时间”和“结束时间”属性。 发现时间是在第几步访问到了这个顶点（
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2023-07-11 00:59:12
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文章目录 前言一、DFS是什么？二、DFS的使用步骤？三、N皇后问题总结 前言离上次的博客已经有5天了，虽然没人关注我，但是我还是想说：我没有在偷懒，只是最近复习的知识，我觉得要自己领悟透彻才来写博客，更新不容易，能否给我点个关注。回归正题：今天写的是DFS(深度优先)和BFS（广度优先），想必大家对这个肯定不陌生，我们在写题的时候，会遇到很多这种类型的题目，还能扩展到树与图的应用（树的DFS和B
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2023-09-19 23:14:03
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n=int(input())st=[]for i in range(1,n+2): st.append(0)res=[]def dfs(num): if num==0: for x in res: print(x,end=' ') print('') return for i in range(1,n+1): if(st[i]==0): st[i]=1
原创
2021-09-10 11:51:55
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上一篇刚刚学习了C++图的实现，今天对深度优先搜索（DFS）进行了一定学习，并作出一定实现。在本文中图的实现，以及相应的函数调用（如获得第一个邻接顶点、获得下一个邻接顶点等）均是基于上文中的实现，故如果想参考测试代码，还需导入上文中相应的类定义。关于C++图的实现可参考此处，这里实现了对图的邻接表以及邻接矩阵两种实现，而本文的深度优先搜索对于
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2024-01-31 11:07:29
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DFS深度优先搜索（ Depth First Search）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(n!)。题目矩阵中的路径典型题例：请设计一个函数，用来判断在一个矩阵
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2023-07-24 15:03:47
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算法思想：能走就必须走，不撞南墙不回头。 ①随便从一个点开始走 ②随机选择一条边走，只要这个点还能往下走的话，就一定要往下走不能回头，每个点只能走一次 ③当这个点走不动之后再回溯，回溯到之前的点看看还有没有别的边没走注意：①判重： 不管是dfs还是bfs，一定要记得判重，即每个点只能走一次 ，不能重复走 ②dfs序列 dfs序列（又叫深度优先遍历序列）：到达（访问），每个点的顺序称为DFS序列 区
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2023-10-13 21:12:08
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DFS深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。从图中某个顶点V0出发，访问此顶点，然后依次从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直到图中所有顶点都被访问到为止。 一、基本思想为了求得问题的解，先选
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2024-01-20 02:05:55
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利用python库 pandas完成数据分析导读Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本文收集了Python数据分析库Pandas及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。缩写说明df：任意的 Pandas DateFrame 对象s： 任意的Pandas Series对象注： 有些属性方
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2024-06-21 08:12:21
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我知道这道题应该用BFS，我喜欢用DFS（狗头）刚学会DFS，浅试一下先来看题目 这道题一看就是需要用到搜索，至于是BFS还是DFS呢？因为只求一条路，所以就是BFS。但是呢，鄙人不会，就用DFS来做了。废话不多说，直接上代码。import copy
m, n = map(int,input().split())
vis = [[False]*n for i in range(m)
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2023-09-05 15:51:48
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什么是DFSDFS算法，全称为深度优先搜索算法，是一种用于图和树遍历的算法。它的应用范围非常广，比如词语互换游戏、迷宫问题等。首先，我们来看一下什么是图和树。图就是由节点和边组成的集合，每一个节点表示图中的一个物体，每一条边表示物体之间的联系。树是一种特殊的图，它是由n个节点和n-1条边组成的，其中一个节点没有父节点，其他节点都只有一个父节点。DFS算法的思想很简单，它就是从一个起点开始，不停地向
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2023-09-21 20:20:27
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一、递归，回溯，DFS以及动态规划的概念1.1 递归的定义我们将程序自身调用的编程方式称为递归；递归在程序设计中有着广泛的应用，将复杂问题转化为原问题相似的小问题求解，以达到通过少量的代码实现解题过程所需的多次重复计算的目的；比较经典递归有阶乘和斐波纳契数列阶乘int fac(int n) {
if (n == 1) { //递归终止条件
return 1;
}
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2023-07-20 20:49:16
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graph={ "A":["B", "C"], "B":["A", "C", "D"], "C":["A", "B", "D", "E"], "D":["B", "C", "E", "F"], "E":["C", &qu ...
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2021-09-25 19:05:00
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# 深入理解深度优先搜索（DFS）Python框架
深度优先搜索（DFS）是一种用于树形或图形数据结构遍历的算法。它会尽可能深地遍历图的分支，直到到达叶节点，之后再回溯。本文将逐步介绍如何利用Python实现DFS框架，适合刚入行的小白读者。我们将通过表格展现整体流程，然后详细解释每一步的实现。
## 1. 整体流程
下面是实现DFS的流程步骤表：
| 步骤 | 内容
# Python DFS 递归实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用递归来实现深度优先搜索（DFS）算法。DFS是一种在树或图中遍历所有可能的路径的算法，它通过递归的方式探索树或图的深度，并在到达终点或无法继续前进时回溯到上一个节点。
在这篇文章中，我会首先给出整个实现过程的流程图，并分步向你介绍每个步骤应该做的事情和相应的代码。
## 整体流程
下面是实现DF
原创
2023-12-16 06:35:19
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# 快速深度优先搜索（Fast DFS）在Python中的应用
快速深度优先搜索（Fast DFS）是一种搜索算法，用于在图或树等数据结构中寻找特定节点或路径。在实际应用中，Fast DFS常用于解决图论、路径规划、网络分析等问题。
## 算法原理
Fast DFS是对经典深度优先搜索（DFS）算法的优化。它通过使用栈（Stack）数据结构来保存待访问的节点，避免了递归调用带来的性能开销，从
原创
2024-07-05 03:23:43
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# 实现dfs()python包的步骤
## 1. 介绍dfs()python包的功能和原理
在开始教授怎样实现"dfs()python包"之前，首先要明确dfs的功能和原理。dfs，即深度优先搜索，是一种遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，沿着路径直到达到叶子节点，然后回溯到前一个节点，再继续搜索下一个分支，直到找到目标节点或全部节点都被访问。
## 2. 总体流程
为了更好地组织和理
原创
2023-08-21 03:44:17
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# 深度优先搜索（DFS）在Python中的实现
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它从起始节点开始，沿着路径一直往下探索，直到无法前进为止，然后回溯并继续探索其他路径。在实际应用中，DFS常用于寻找路径、拓扑排序等问题。
在Python中，我们可以通过递归或栈来实现深度优先搜索算法。下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python实现DFS算法。
## 示例
原创
2024-03-07 04:10:27
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1概念：2 回溯函数的组成3 简单的回溯函数3.1 问题描述3.1.1 问题分析3.1.2 完整代码排列例题：Leetcode017（电话号码组合）题目：题解：一：回溯算法解释的比较清楚二：代码用了hashmap和我的思路差不多解题历程：自己写的（只能实现部分，主要积累经验不用看）错误点总结：具体思路：代码（解法一）：注意点：代码（解法二）：利用了hashmap排列例题：Leetcode046全排
枚举法递推 与枚举算法思想相比，递推算法能够通过已知的某个条件，利用特定的关系得出中间推论，然后逐步递推，直到得到结果为止。由此可见，递推算法要比枚举算法聪明，它不会尝试每种可能的方案。 在日常应用中有如下两种递推 算法。 ① 顺推法：从已知条件出发，逐步推算出要解决问题的方法。例如斐波那契数列就可以通过顺推法不断递推算出新的数据。 ② 逆推法：从已知的结果出发，用迭代表达式逐步推算出问题开始的条
