2024年11月17日
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币圈的P站是Poloniex，前几年被孙宇晨收购了，它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex，当时对其印象并不是很好。 不过，现在我对其好感增加，因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。 官方文档），这个接口的频率限制是一秒200次，很慷慨了。 https://api.poloniex.com/markets/price 能返回所有交易配对，比如这样的： 这个JSON返回的结构是一个数组，每个元素是个结构体，也就是一个币价的具体配对信息，我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice，这样就是一个图结构（带权图 Weighted Graph，权值就是兑换价格），虽然给的是单边，但其实是个双向的，比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法，从币价A到币价B，可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。 深度优先搜索算法DFS也可以，不过这个算法会返回找到的第一条路径，并不能保证是最短的，最短的确实是最准确的，因为链也长，转换精度就会下降。 当然，可能存在多条路径，最理想的状态是把这些路径都求出来，取个平均啥的，不过这样就得暴力搜索所有的路径了，算法时间复杂度就会比较高。 以下是BFS广度优先算法的代码，Javascript的，可以用于网页前端或者NodeJs后端，甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架：Azure Function、AWS Lambda等。 const fetch = require('node-fetch'); async function getTicker(a, b) { try { const response = …
“回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点，我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。 深度优先搜索 (DFS) DFS（Depth-First Search）是一种图或树的遍历算法，它从根节点开始，沿着一个分支深入到尽可能远的节点，直到达到叶子节点或无可拓展的节点，然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题，如组合、排列问题等。 剪枝/Pruning 剪枝（Pruning）是指在搜索过程中，提前排除不符合条件的分支，以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中，避免无谓的计算。通过某些条件判断，可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索，从而减少时间复杂度。例如，当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时，可以提前终止该分支的搜索过程。 回溯算法/Backtracking 回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想，在搜索的过程中尝试每一种可能的选择（通常是通过递归实现），并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时，及时回退（即“回溯”），然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。 结合三者的理解 DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架，即从起点开始沿着一个分支深入探索； 剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤，目的是减少无效状态的探索。 因此，“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索，还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效，尤其是在解空间很大的情况下，剪枝能够大幅减少计算量，从而使得问题求解变得可行。 例子：Alpha-beta 算法剪枝 Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法，它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。 …
给定一个数独(Sudoku), 我们可以使用深度优先搜索算法(DFS), 迭代加深搜索算法(IDS)或广度优先搜索算法(BFS)来寻找可能的解. 反过来, 如果我们要设计一个算法来生成有效的数独, 我们需要澄清以下问题: 生成的数独(Sudoku)必须有可解状态吗? 是的 生成的数独(Sudoku)有多个解吗? 我们可以假设返回的Suduoku只有1个唯一解 生成的数独(Sudoku)的找解难度? 我们可以为此设置一个参数: 简单, 中等或困难 一共有6.671×10^21个有效的数独状态, 如果我们忽略旋转, 镜像状态等重复的状态, 这个数字就降到了5.4×10^9个状态. 我们可以随机生成一个由数字1-9填充的矩阵, 并检查它是否是有效的数独, 但这非常低效, 因为生成的矩阵极有可能不是有效的数独. 设计一个随机数独的算法 为了设计一个有效的算法, 生成一个随机的有效数独, 我们可以采用以下算法: 使用回溯(深度优先搜索)算法来生成一个具有随机性的有效完整数独. 例如, 我们可以随机选择数字, …
题意: 找出所有左子树上的叶节点的值之和. 3 / \ 9 20 / \ 15 7 比如上面 9 和15是左子树上的子节点, 那么求和得 24. 一般来说, 遍历树有两种方式: 深度优先DFS和广度优先BFS. 解这题的关键就在需要知道叶子节点是从左边来的还是从右边来的. C++ 定义二叉树 struct TreeNode { int val; TreeNode *left; …
