如何解决深度优先搜索在最大分支因子、最优解深度和最大树深度方面的空间复杂度问题?

深度优先搜索在最大分支因子、最优解深度和最大树深度方面的空间复杂度是多少?展示必要的计算并写出合乎逻辑的解释。


回答:

深度优先搜索需要将节点扩展到最大树深度,因此每扩展一层都需要在堆栈中添加一个指针。这表明空间复杂度与树的最大深度成线性关系,并且与分支因子无关。

然而,这取决于你如何扩展每个节点。如果你需要保持节点扩展的状态,使得单个指针不足以检索到特定分支的位置,你将需要在每一层保留关于分支选项的信息。你不需要为已经排除的分支扩展保留这些信息。这将导致空间复杂度在深度和分支因子上都是线性的。所需的总空间是这两个因素的乘积乘以某个常数。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注