class Node(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.neighbors = []
def __repr__(self):
return self.name
A = Node('A')
B = Node('B')
C = Node('C')
D = Node('D')
E = Node('E')
F = Node('F')
G = Node(
我有几个问题,关于回溯解决方案到底意味着什么。
比如说,你有来自当前状态的n个选项,一个回溯解决方案基本上意味着你尝试了所有这些状态,并且对子问题(对于解决方案可能有n-1状态)做同样的操作,等等,然后从(n-1)第四帧到第n帧返回最好的解决方案。
见下面的问题:给出一根长度为n的绳子,如何将绳子切割成m个长度为n,n1,…,nm-1的部分,以便得到nn1 . *nm-1 Soa绳子的最大乘积.*nm-1Soa绳子被切成2*3*3,得到18的乘积。
public class RopeCuttingMaxProduct
{
public static void main(St
简而言之,我的简单代码(用Ruby编写)如下所示:
# $seen is a hash to memoize previously seen sets
# $sparse is a hash of usernames to a list of neighboring usernames
# $set is the list of output clusters
$seen = {}
def subgraph(set, adj)
hash = (set + adj).sort
return if $seen[hash]
$sets.push set.sort.join(