宽度优先

LeetCode 3629.通过质数传送到达终点的最少跳跃次数：埃式筛+BFS力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-jumps-to-reach-end-via-prime-teleportation/

LeetCode最短路必看：BFS算法原理+经典题解一、问题定义适用场景：图中所有边的权值全部相等（最常见为权值=1的无权图），求从起点到终点的最短路径。

刷穿LeetCode：BFS 解决 Flood Fill 算法一、核心问题是什么？Flood Fill 就是“从一个点出发，把和它连通、颜色相同的所有区域，全部改成目标颜色”。

SQL性能提升20倍的秘密：这些优化技巧让DBA都惊叹当一条SQL查询从0.5秒延长到5秒，用户开始频繁刷新页面；当报表生成时间从1分钟变成10分钟，业务部门开始抱怨数据延迟；当数据库服务器CPU飙升至90%，DBA的电话铃声此起彼伏……这些场景背后，往往隐藏着未被优化的SQL语句和低效的索引策略。本文将通过真实案例与代码演示，揭秘SQL调优的核心方法论，带你掌握从"慢查询"到"高性能"的实战技巧。

Linux|操作系统|zfs文件系统的使用详解书接上回，https://zskjohn.blog.csdn.net/article/details/160741859 Linux|操作系统|最新版openzfs编译记录，上文将zfs文件系统编译安装完毕了，也做了一些总结，但总结的不够全面，本文在做一些补充；其次，是zfs文件系统安装完毕后并没有开始实际使用，计划在安装过zfs文件系统的服务器上安装pg数据库，测试下zfs文件系统的闪回功能是否能够如愿，也就是深入研究下zfs文件系统和数据库系统之间的深度融合，即落地实践

用BFS方法求解平分汽油问题一只大桶里盛着16升汽油，要求把它们分成两份，每份9升，可是旁边没有量器，只有一只能装9升和一只能装5升的空桶，请你利用这3只桶倒来倒去，把汽油平分开来。

开开心心就好

仅168KB的桌面图标自动隐藏工具软件介绍AutoHideDesktopIcons是一款专为Windows系统打造的轻量级桌面优化工具，核心功能是自动隐藏桌面图标和任务栏，帮你打造更整洁、更专注的桌面环境。软件体积仅168KB，占用资源极少，支持Win7到Win11全系列系统。

BFS解决floodfill算法题目练习题目解析：就是将与起始位置相同颜色相同并且连通(上下左右)的位置颜色修改成color(指定颜色) 思想：从起始位置开始不断递归上下左右方向，将与其颜色相同位置修改颜色，并且从这个修改的位置上下左右与起始颜色相同位置也要修改，就这样不断修改，直到连通区域都修改完成就结束了细节问题：此时这里可能修改前后颜色一样，此时这种情况直接返回即可(防止死递归)

zhongerzixunshi

数字赋能智创未来软件企业软件企业是数字经济的核心载体，以信息技术创新为核心，专注于软件研发、解决方案交付与技术服务，是推动各行业数字化转型、赋能实体经济的战略性力量。作为国家重点扶持的高新技术企业，软件企业兼具技术密集、创新驱动、低能耗高附加值的特点，覆盖政务、金融、制造、医疗、教育等全领域，是数字中国建设的关键支撑。

进程概念与进程状态_Linux输入设备:键盘,网卡这些CPU=运算器+控制器存储器:内存这个体系结构的效率:由设备的"拷贝"效率决定

发疯幼稚鬼

二叉树的广度优先遍历①：层次遍历二叉树就是从根节点开始，从上往下，从左往右一层一层得遍历每一个结点的算法，大致的逻辑是，先将根结点放进队列里，然后开始读取同时让根节点出队，接着先将左子结点入队，再将右子节点入队，这样队列里就有两个结点了，出队的顺序也是先左子节点，再右子节点，然后先出左子节点，再把左子节节点的子节点放进去，由于队列的特性，左子节点的子节点们排在右子节点后面，所以下一次出队的是右子节点，就这样完成了层次遍历。

DFS + BFS（深度优先搜索 & 广度优先搜索）这两种搜索是遍历树和图的最基础方法。 DFS 像一个走迷宫的人，一条路走到黑，没路了再回头； BFS 像水波纹，从起点一层一层向外扩散。

优选算法-多源bfs解决拓扑排序问题什么是拓扑排序?1.有向无环图(DAG图)例如在下图中:2可以到4,但4不能到2有方向,能从一个点到另一个点,但不能反

Linux开发工具结尾 _make条件编译:指在编译阶段根据条件决定哪些代码参与编译、哪些不编译，未满足条件的代码会被直接忽略，不生成目标代码。

贾斯汀玛尔斯

每天学一个算法--DFS / BFS在很多问题中，我们面对的不是数组，而是一个“状态空间”。例如：这些问题本质上都是：在一个巨大的“可能性空间”中，寻找满足条件的路径或结果。

【递归、搜索与回溯算法】(掌握记忆化搜索的核心套路)在算法学习的过程中,递归、搜索与回溯几乎是每位学习者都绕不开的核心主题.它们不仅频繁出现在基础题和面试题中,也是理解更高级算法思想的重要入口.很多看似复杂的问题,拆开之后,本质上都是在一棵"决策树"上不断尝试、回退、剪枝,最终找到答案.不过,真正让不少人感到困惑的,并不是递归本身,而是:什么时候该搜索,什么时候该回溯,什么时候又该引入记忆化搜索来优化？“同样是"从一个状态出发不断往下尝试”,有些题直接暴力递归就能解决,有些题却会因为大量重复计算而效率极低.这时候,记忆化搜索就成了连接"暴力搜索"和"动态规

【搜索与图论】BFS与DFS的区别在图论和算法学习中，DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）是两种最基础、最常用的遍历算法。提示：可以先阅读一下两篇博客，然后再阅读本篇博客。https://blog.csdn.net/2301_79932175/article/details/159286874?spm=1001.2014.3001.5502

【递归、搜索与回溯算法】(穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝:一文讲清概念与用法)在学习算法的过程中,很多人都会反复碰到这些词:穷举、暴力搜索、深度优先搜索、回溯、剪枝.它们看起来彼此相关,实际用起来也常常混在一起,于是初学者很容易产生疑惑:穷举和暴搜到底是不是一回事?DFS只是搜索顺序,还是一种算法思想?回溯和DFS有什么本质区别?剪枝又是在什么时候发挥作用?这些概念之所以容易混淆,是因为它们常常出现在同一类问题中:需要尝试、需要选择、需要一步步向前探索,并在不满足条件时退回来重新决策.从排列组合,到子集划分,再到路径搜索、数独求解、N 皇后问题,这些经典题目的背后,几乎都离不开"递

【递归、搜索与回溯算法】(综合练习:一网打尽常见题型分类总结与方法归纳)学完递归、搜索与回溯的基本概念之后,很多人都会进入下一个常见阶段：概念好像听懂了,模板也能照着写,但一到具体题目,还是不知道该怎么下手.这是因为,回溯算法真正的难点,往往不在"代码怎么写",而在于:你能不能一眼看出这道题属于什么模型,这棵搜索树该怎么展开,每一层到底在决策什么.同样是递归搜索,有的题是在做"选或不选"的二叉决策,有的题是在枚举当前位置可以填什么数,有的题是在固定起点后不断向后扩展;表面看起来题目各不相同,背后却往往对应着相似的搜索结构.也正因为如此,学习回溯不能只停留在背几个模板上.真正重

会编程的土豆

【日常做题】代码随想录图论之dfs和bfs👨‍💻 关于作者：会编程的土豆“不是因为看见希望才坚持，而是坚持了才看见希望。”你好，我是会编程的土豆，一名热爱后端技术的Java学习者。