再遇见67
如果你只学到循环，我就只有不用函数了1.vars,x:qword;n,i,j:byte;beginread(n);s:=0;fori:=1tondobeginx:=1;forj:=2toidox:=x*j;s:=s+x;end;write(s);end.2.vars:real;i,j:byte;x:qword;begins:=0;fori:=1to10dobeginx:=1;forj:=2toidox:=x*j;s:=s+1/j;end;write(s);end.3.varn,i:word;beginread(n);fori:=2totrunc(sqrt(n))doifnmodi=0thenbeginwrite('NO');halt;end;write('YES');end.4.varn,i:word;total:byte;begintotal:=0;read(n);fori:=1tondoifnmodi=0theninc(total);write('total=',total);end.5.vari,j:char;beginfori:='a'to'z'dobeginforj:='y'downtoidowrite('');forj:='a'toidowrite(j,'');writeln;end;end.6.vara,b,c:byte;beginfora:=1to100doforb:=1to50doforc:=1to20doifa+2*b+5*c=100thenwriteln(a,'',b,'',c);end.7.{把1/3元看作一个单位，则是把300个单位还为15,9,1个单位}vara,b,c:byte;beginfora:=0to20doforb:=0to33doforc:=0to300doif15*a+9*b+c=300th
笑脸笑脸笑脸
深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。 一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。 基本步奏 （1）对于下面的树而言，DFS方法首先从根节点1开始，其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8（假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝）。 （2）从stack中访问栈顶的点； （3）找出与此点邻接的且尚未遍历的点，进行标记，然后放入stack中，依次进行； （4）如果此点没有尚未遍历的邻接点，则将此点从stack中弹出，再按照（3）依次进行；（5）直到遍历完整个树，stack里的元素都将弹出，最后栈为空，DFS遍历完成。二、广度优先搜索 广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写BFS，以下采用广度来描述）是连通图的一种遍历算法这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。基本过程，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 基本步奏 （1）给出一连通图，如图，初始化全是白色（未访问）； （2）搜索起点V1（灰色）； （3）已搜索V1（黑色），即将搜索V2，V3，V4（标灰）； （4）对V2，V3，V4重复以上操作； （5）直到终点V7被染灰，终止； （6）最短路径为V1，V4，V7.
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