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做贸易公司网站放哪里网站建设公司的政策风险

wzjs 2025/9/12 15:10:13

做贸易公司网站放哪里,网站建设公司的政策风险,学校网站建设的背景,网站制作400哪家好网站1引子： DFS和递归法的一道经典例题矩阵最长递增子序列这个题写完之后脑袋产生了许多突发奇想： 1 第一个堆栈代码段这些底层C语言内部管理的工具它是怎么进行内存分配的？能不能深究？ 2 第二个这个DFS和计划数组存储的思路到底抽象…

1引子：

DFS和递归法的一道经典例题矩阵最长递增子序列这个题写完之后脑袋产生了许多突发奇想：

1 第一个堆栈代码段这些底层C语言内部管理的工具它是怎么进行内存分配的？能不能深究？
2 第二个这个DFS和计划数组存储的思路到底抽象了哪种思维？能不能发散到其他算法数据结构的面试题中？或者说能不能在其他的编程中应用到这种思维抽象出一个公有的编程范式思维范式应用到其他的任何领域包括生活中？
3 是就有了这篇博文希望大家一起和我探讨一下

2 题描述

给定一个 n 行 m 列的矩阵，矩阵内所有数均为非负整数。需要找到一条最长路径，使得这条路径上的元素是严格递增的。路径可以向上、下、左、右四个方向移动，但不能重复访问同一个单元格。

示例：
输入：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出：5
解释：最长递增路径为 1->2->3->6->9

1暴力 DFS 解法

首先想到的是暴力 DFS，从每个单元格出发，尝试所有可能的路径：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 方向数组：上、下、左、右
const int dirs[4][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};// 深度优先搜索函数
int dfs(int** matrix, int rows, int cols, int r, int c, int prev) {// 检查边界条件和递增条件if (r < 0 || r >= rows || c < 0 || c >= cols || matrix[r][c] <= prev) {return 0;}int maxPath = 0;// 遍历四个方向for (int i = 0; i < 4; i++) {int nr = r + dirs[i][0];int nc = c + dirs[i][1];int path = 1 + dfs(matrix, rows, cols, nr, nc, matrix[r][c]);if (path > maxPath) {maxPath = path;}}return maxPath;
}// 主函数：计算最长递增路径
int longestIncreasingPath(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {if (matrixSize == 0 || *matrixColSize == 0) {return 0;}int rows = matrixSize;int cols = *matrixColSize;int maxLength = 0;// 遍历每个单元格作为起点for (int r = 0; r < rows; r++) {for (int c = 0; c < cols; c++) {int length = dfs(matrix, rows, cols, r, c, -1);if (length > maxLength) {maxLength = length;}}}return maxLength;
}

复杂度分析：

时间复杂度：O (4^(n*m))，每个单元格有 4 个方向可以选择
空间复杂度：O (n*m)，递归栈的深度最大为矩阵的大小

问题： 这种解法会导致大量重复计算，比如从不同路径到达同一个单元格时，会重复计算该单元格的最长路径。

2 记忆化搜索优化

为了避免重复计算，可以使用记忆化搜索：用一个二维数组memo记录每个单元格的最长递增路径长度。当访问一个单元格时，如果该单元格的结果已经计算过，直接返回结果，否则进行计算并保存结果。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 方向数组：上、下、左、右
const int dirs[4][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};// 深度优先搜索函数
int dfs(int** matrix, int rows, int cols, int r, int c, int** memo) {// 如果已经计算过，直接返回结果if (memo[r][c] != 0) {return memo[r][c];}int maxPath = 1;  // 至少包含当前单元格// 遍历四个方向for (int i = 0; i < 4; i++) {int nr = r + dirs[i][0];int nc = c + dirs[i][1];// 检查边界条件和递增条件if (nr >= 0 && nr < rows && nc >= 0 && nc < cols && matrix[nr][nc] > matrix[r][c]) {int path = 1 + dfs(matrix, rows, cols, nr, nc, memo);if (path > maxPath) {maxPath = path;}}}// 记录当前单元格的最长路径memo[r][c] = maxPath;return maxPath;
}// 主函数：计算最长递增路径
int longestIncreasingPath(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {if (matrixSize == 0 || *matrixColSize == 0) {return 0;}int rows = matrixSize;int cols = *matrixColSize;// 创建记忆化数组并初始化为0int** memo = (int**)malloc(rows * sizeof(int*));for (int i = 0; i < rows; i++) {memo[i] = (int*)calloc(cols, sizeof(int));}int maxLength = 0;// 遍历每个单元格作为起点for (int r = 0; r < rows; r++) {for (int c = 0; c < cols; c++) {int length = dfs(matrix, rows, cols, r, c, memo);if (length > maxLength) {maxLength = length;}}}// 释放内存for (int i = 0; i < rows; i++) {free(memo[i]);}free(memo);return maxLength;
}

复杂度分析：