剪枝

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LeetCode经典算法面试题 #39：组合总和（回溯法、动态规划、记忆化搜索等五种实现方案详细解析）给你一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标整数 target，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。

算法奇妙屋(二十九)-递归、回溯与剪枝的综合问题 2组合是对顺序不敏感的, 即(1,2)和(2,1)相等这道题相信大家应该很眼熟, 在算法奇妙屋(二十二)-01背包问题(动态规划)这篇文章中讲过动态规划的解法

【LeetCode 每日一题】110. 平衡二叉树——（解法二）自底向上 + 剪枝Problem: 110. 平衡二叉树判断二叉树是否平衡。同样采用自底向上的递归。区别在于：这种写法在遇到不平衡树时（特别是左子树就不平衡的情况），能够显著减少递归调用的次数。

啊阿狸不会拉杆

《机器学习导论》第 9 章-决策树目录前言9.1 引言9.2 单变量树9.2.1 分类树核心概念通俗解释完整可运行代码（分类树 + 可视化对比）

算法奇妙屋(二十八)-递归、回溯与剪枝的综合问题 1先找各个子集, 再求每个子集的异或结果, 最后相加该题目最重要的点就是, 有效符号的定义: 1. 左右括号数量相等 2. 从头开始遍历的括号字符串中, 左括号数 ≥ 右括号数

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LeetCode经典算法面试题 #46：全排列（回溯、交换、剪枝等五种实现方案详细解析）全排列问题是计算机科学和算法领域的一个经典问题。给定一个不含重复数字的整数数组 nums，返回其所有可能的全排列，可以按任意顺序返回答案。

【递归算法】二叉搜索树中第K小的元素题目链接文章摘要：题目要求找出一棵二叉搜索树（BST）的第K小的元素分析示例2：因此返回的结果就是：3

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CANN模型剪枝：从敏感度感知到硬件稀疏加速的全链路压缩实战CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

POP Prefill-Only Pruning for Efficient Large Model InferenceAuthors: Junhui He, Zhihui Fu, Jun Wang, Qingan LiDeep-Dive Summary:

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从GAP到剪枝：CNN全连接层分类技术演进与实战指南在卷积神经网络（CNN）的辉煌成就中，全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层）长期扮演着至关重要的“最终裁决者”角色。它将卷积层和池化层提取的丰富空间特征“拍平”，映射到最终的样本标记空间，完成分类的临门一脚。然而，随着我们对模型的要求从“精准”走向“精准且高效”，传统FC层因其庞大的参数量和较高的过拟合风险，逐渐成为模型压缩和加速的焦点。

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算法日记：穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝--全排列🎬 胖咕噜的稞达鸭：个人主页全排列穷举–枚举画出决策树：设计代码用一个全局变量：int[][]ret;来记录最终的结果；int[] path;对决策树进行深度优先遍历的时候记录一下路径；bool[]check;判断这条路径中此时这个位置的数字是否被使用过了，没有用过就添加进path,用check来实现剪枝。 dfs函数：仅需关心某一个节点在干什么事情。细节问题：回溯：向上走的时候，干掉path的最后一个元素；修改check数组。剪枝：递归出口：遇到叶子节点的时候直接添加结果。

yolo进行剪枝、蒸馏、量化研究一、剪枝研究个人以ultralyrics-8.3.179版本和torch_pruning，github上某人研究，研究链接：https://github.com/heyongxin233/YOLO-Pruning-RKNN

算法奇妙屋(二十七)-全排列与子集问题题目为高中学习过的全排列, 注意这里每个数字都是不重复的子集本身就是一个集合, 空集是所有集合的子集, 这里所有元素是无序的

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【洛谷】剪枝与优化剪枝策略实战解析：数的划分与小猫爬山剪枝，形象得看，就是剪掉搜索树的分支，从而减小搜索树的规模，排除掉搜索树中没有必要的分支，优化时间复杂度。

【递归算法】验证二叉搜索树题目链接：验证二叉搜索树文章摘要：本文介绍了验证二叉搜索树（BST）的两种解法。解法一通过中序遍历存入数组检查有序性，但因内存消耗大被否决。解法二采用全局变量记录前驱节点值，递归判断左右子树和当前节点是否符合BST定义，并通过剪枝优化提前终止无效递归。关键点在于初始化前驱值为极小值（Long.MIN_VALUE）以避免边界问题，最终实现高效验证。

【递归算法】二叉树剪枝题目链接：二叉树剪枝题目要求删除原二叉树中，不包含1的子树，即子节点全为0的子树：示例2中非常明确的表示了需要被删除的子树的两种情况：

即插即用系列 | AAAI 2025 Mesorch：CNN与Transformer的双剑合璧：基于频域增强与自适应剪枝的篡改定位论文题目：Mesoscopic Insights: Orchestrating Multi-scale & Hybrid Architecture for Image Manipulation Localization

【Scholarly Notes】Adaptive Model Pruning for Federated LearningAdaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning Over Wireless Networks Adaptive Federated Pruning in Hierarchical Wireless Networks

c++ dfs搜索算法——剪枝目录一，剪枝简介1. 基本概念2. 核心作用3. 复杂度特点二，例题详解例题1：蓝桥杯官网——数字王国之军训排队

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【洛谷】搜索初识回溯剪枝 + 三大枚举题型 + 全排列实现1、什么是搜索？搜索，本质是一种枚举，通过穷举所有的情况来找到最优解，或者统计合法解的个数。因此，搜索有时候也叫作暴搜。搜索一般分为深度优先搜索 (DFS) 与宽度优先搜索 (BFS)。深度优先遍历 vs 深度优先搜索，宽度优先遍历 vs 宽度优先搜索遍历是形式，搜索是目的。不过，在一般情况下，我们不会去纠结概念的差异，两者可以等同。