宽度优先

算法奇妙屋(十五)-BFS解决边权为1的最短路径问题这道题可是把小编害惨了,因为写完上一篇BFS解决洪水问题后,我就去切换动态规划换换脑子,这一换就出问题了,导致BFS解决的方法忘光了,这里给大家劝解,做一个系列题目的时候最好就做完,不然到时候忘记太快,会花费更多时间…

starccm 汽车热管理仿真本文向您展示了设置整车热管理(VTM)模拟的最佳实践starccm 汽车热管理仿真本文向您展示了设置整车热管理(VTM)模拟的最佳实践。这是一组用于设置稳态车辆热管理(VTM)模拟的最佳实践。通过考虑散热器、发动机表面和排气系统产生的热量，对传动系的大部分总热输出进行了建模。包含具有厚度的实体零部件，以准确建模传导，同时保持实体几何图形的准确表示。不干净的车辆几何体(即，在拓扑上对网格无效)用于表示真实的车辆几何体集。移动参考系(MRF)用于旋转零件，包括风扇。流体和固体不共形啮合，以便为每个区域提供合适的啮合策略，并提高啮合的稳健性。环境

硅基计划4.0 算法递归&回溯题目链接这一题我们说白了就是对题目中给的数字进行解析，我们画一个决策树就好有了这个决策树，我们就知道函数怎么设计了

算法基础篇：（十九）吃透 BFS！从原理到实战，解锁宽度优先搜索的核心玩法前言一、BFS 到底是什么？—— 从 “一层一层找答案” 说起1.1 BFS 的核心思想1.2 BFS 的基本框架

优选算法-队列+宽搜（BFS）：72.二叉树的最大宽度击败4.01%时间复杂度O(N)

努力学习的小廉

我爱学算法之—— BFS之最短路径问题给定一个n*m的迷宫矩阵，其中.表示空格子，+表示障碍物；还给了迷宫的起始位置，要我们求从该位置开始，走出迷宫需要的最低步数

广度优先遍历广度优先搜索（BFS）思想：从起点开始，逐层向外扩展，先访问所有相邻节点，再访问相邻节点的相邻节点数据结构：使用队列（先进先出）

图论专题(十九)：DAG上的“关键路径”——极限规划「并行课程 III」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第十九篇！之前的课程表问题，每门课似乎只是一个“节点”，瞬间就能修完。但在现实中，每门课都有时长。

图论专题(二十一)：并查集的“工程应用”——拔线重连，修复「连通网络」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第二十一篇！在现实世界的网络工程中，资源往往是有限的。如果我们发现公司里的电脑网络分成了好几个互不相通的局域网，而手头的网线又不够用，该怎么办？

图论专题(二十五)：最小生成树(MST)——用最少的钱，连通整个世界「连接所有点的最小费用」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第二十五篇！想象一下，你是城市的规划师，要在几座城市之间修建高速公路，或者在几个服务器之间铺设光纤。你的目标是：

图论专题(二十二)：并查集的“逻辑审判”——判断「等式方程的可满足性」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第二十二篇！并查集（Union-Find）最擅长维护的是什么？是**“集合”。而在逻辑学中，“相等”关系（Equality）天然就具有传递性**（若 a==b 且 b==c，则 a==c），这正好对应了并查集中的连通性。

【BFS 解决拓扑排序】3. ⽕星词典（hard）算法代码：

努力学习的小廉

我爱学算法之—— 多源BFS前言：所谓多源BFS，简单来说就从多个起点开始遍历。给定一个由0和1组成的矩阵，要输出一个大小相同的矩阵，结果矩阵中每一个格子都是mat中对应位置到最近的0的距离。

图论专题(十五)：BFS的“状态升维”——带着“破壁锤”闯迷宫哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第十五篇！我们已经习惯了在迷宫里绕着墙走。但今天，我们获得了一种超能力：我们可以消除最多 k 个障碍物。

努力学习的小廉

我爱学算法之—— BFS之FLoodFill算法前言：FloodFill是一直从指定起点出发，通过递归/迭代遍历相邻且满足条件的算法。核心原理这里使用BFS算法，来解决这类问题。

图论专题(十八)：“逆向”拓扑排序——寻找图中的「最终安全状态」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第十八篇！我们已经习惯了“从入度为0”的节点开始拓扑排序，这代表着“事件的开始”。

图论专题(十七)：从“判定”到“构造”——生成一份完美的「课程表 II」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第十七篇！上一题我们解决了“能不能修完”的问题（Yes/No），今天我们要解决“怎么修”的问题（输出路径）。

图论专题(十六)：“依赖”的死结——用拓扑排序攻克「课程表」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到我们的图论专题第十六篇！我们告别了自由探索的“网格”，来到了一所规则森严的“大学”。在这里，选课是有要求的：想修课程 A，必须先修课程 B。

云计算与边缘计算的协同发展：构建智能化未来的基础设施在现代科技的推动下，云计算和边缘计算正在成为数字化转型的核心驱动力。随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，企业对计算、存储和数据处理能力的需求越来越高。云计算为大规模数据处理和计算提供了无限的资源，而边缘计算则通过将计算任务从中心化的数据中心移到离用户更近的网络边缘，减少了延迟并提高了响应速度。

算法挑战算法的广泛应用，它们也带来了一系列挑战，这些挑战不仅关乎技术层面，更涉及伦理、法律和社会等多个维度。在当今这个信息 ** 的时代，算法已经成为我们生活中不可或缺的一部分。它们不仅驱动着搜索引擎的排序，影响着社交媒体的内容推荐，还深入到金融、医疗、交通等各个领域。然而，随着释性也是一个挑战。随着机器学习模型变得越来越复杂，即使是开发者也难以完全理解模型的决策逻辑。这不仅影响了算法的可靠性，也给监管带来了困难。