涉过愤怒的海 (2023)
类型: 剧情 / 悬疑 / 犯罪
豆瓣评分：7.2
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
影视介绍
该片改编自老晃同名小说《涉过愤怒的海》，讲述了一个父亲在女儿遭杀害之后一个人踏上复仇之路的故事。
老金（黄渤 饰）为供女儿金丽娜（周依然
饰）留学终日捕鱼，却换来女儿身中17刀离奇身亡的死讯，最大嫌疑人则指向她的男友李苗苗（张宥浩
饰）。愤怒的老金踏上跨海寻仇之路，李苗苗却在母亲景岚（周迅
饰）的庇护下不断潜逃……这场人性迷局中，究竟谁能抵达爱与宽恕的彼岸？
剧集特色
主题寓意叙事手法光明网评《涉过愤怒的海》具有不可磨灭的现实意义，曹保平敏锐地捕捉到这些本就属于真实生活的关键字眼，并在富有冲击性的视听调度中，达成了对原生家庭巨大穹顶之下人性晦暗、阶级差异与亲情创伤等诸多主题的叩问，阐释了一种超越普适性意义价值的道德情感追索。“愤怒”，或者说“涉愤怒之海”成为影片基本的叙事线索。人物最初的复仇动机是很容易被辨识的。为了找到凶手，老金远赴日本，踏上了寻凶复仇之路。表面上看，老金的愤怒来自女儿的死于非命，但其潜在的复仇动机，则来自于“她是 ...
抓娃娃 (2024)
类型: 喜剧
豆瓣评分：7.4
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
影视介绍
该片讲述生活在西虹市的富翁马成钢和春兰夫妇，为了将儿子马继业培养成合格的家族接班人，决定隐藏真实财富、开启反向养娃之路的故事。
困苦的爹，辛劳的妈，破烂的院子，破碎的他。西虹市做大做强的路上怎么把老马家落下了？！
“汤里没油，兜里没子”的马成钢（沈腾 饰）和春兰（马丽
饰），赶驴打工，家徒四壁，而儿子马继业（肖帛辰
饰）则是他们逆天改命的唯一希望。小马很争气，年年好成绩，一点不娇气，意志贼坚毅。但随着小马（史彭元
饰）一天天长大，他却逐渐发现身边的人们都越来越不对劲……
剧集特色
主题寓意第一财经评澎湃新闻评《南方人物周刊》评马成钢（沈腾饰）是西虹市的超级大富翁，大儿子被“养废了”，马成钢就决定将他与第二任妻子春兰（马丽饰）所生的二儿子马继业（史彭元饰）培养成合格的接班人。为了避免马继业沉溺于奢华生活，失去奋斗的动力，马成钢夫妇选择一条非同寻常的道路。在马继业还不记事的时候，他们决定隐藏自己的真实财富，搬到马成钢小时候长大的破落大院里生活，在儿子面前扮演 ...
Alpha-Beta 剪枝
此页面将简要介绍 minimax 算法和 剪枝。
Minimax 算法
定义
Minimax
算法又叫极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。
在局面确定的双人对弈里，常进行对抗搜索，构建一棵每个节点都为一个确定状态的搜索树。奇数层为己方先手，偶数层为对方先手。搜索树上每个叶子节点都会被赋予一个估值，估值越大代表我方赢面越大。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面，体现在搜索树上就是，奇数层节点（我方节点）总是会选择赢面最大的子节点状态，而偶数层（对方节点）总是会选择我方赢面最小的的子节点状态。
过程
Minimax
算法的整个过程，会从上到下遍历搜索树，回溯时利用子树信息更新答案，最后得到根节点的值，意义就是我方在双方都采取最优策略下能获得的最大分数。
解释
来看一个简单的例子。
称我方为 MAX，对方为 MIN，图示如下：
例如，对于如下的局势，假设从左往右搜索，根节点的数值为我方赢面：
我方应选择中间的路线。因为，如果选择左边的路线，最差的赢面是
3；如果选择中间的路线，最差的赢面是 ...
Dancing Links
本页将介绍精确覆盖问题、重复覆盖问题，解决这两个问题的算法「X
算法」，以及用来优化 X 算法的双向十字链表 Dancing
Link。本页也将介绍如何在建模的配合下使用 DLX 解决一些搜索题。
更多细节：Dancing
Links
精确覆盖问题
定义
精确覆盖问题（英文：Exact Cover Problem）是指给定许多集合 以及一个集合 ，求满足以下条件的无序多元组 ：
解释
例如，若给出
则
为一组合法解。
问题转化
将
中的所有数离散化，可以得到这么一个模型：
给定一个 01
矩阵，你可以选择一些行（row），使得最终每列（column）都恰好有一个 1。
举个例子，我们对上文中的例子进行建模，可以得到这么一个矩阵：
其中第 行表示着 ，而这一行的每个数依次表示 。
实现
暴力 1
一种方法是枚举选择哪些行，最后检查这个方案是否合法。
因为每一行都有选或者不选两种状态，所以枚举行的时间复杂度是 的；
而每次检查都需要
的时间复杂度。所以总的复 ...
IDA*算法
前置知识：A* 算法、迭代加深搜索。
IDA * 为采用了迭代加深算法的 A * 算法
优点
不需要判重，不需要排序，利于深度剪枝。
空间需求减少：每个深度下实际上是一个深度优先搜索，不过深度有限制，使用
DFS 可以减小空间消耗。
缺点
重复搜索：即使前后两次搜索相差微小，回溯过程中每次深度变大都要再次从头搜索。
伪代码
123456789101112131415161718Procedure IDA_STAR(StartState)Begin PathLimit := H(StartState) - 1; Succes := False; Repeat inc(PathLimit); StartState.g = 0; Push(OpenStack, StartState); Repeat CurrentState := Pop(OpenStack); If Solution(CurrentState) then Success = True Else ...
迭代加深搜索
定义
迭代加深是一种 每次限制搜索深度的 深度优先搜索。
解释
迭代加深搜索的本质还是深度优先搜索，只不过在搜索的同时带上了一个深度
，当
达到设定的深度时就返回，一般用于找最优解。如果一次搜索没有找到合法的解，就让设定的深度加一，重新从根开始。
既然是为了找最优解，为什么不用 BFS 呢？我们知道 BFS
的基础是一个队列，队列的空间复杂度很大，当状态比较多或者单个状态比较大时，使用队列的
BFS 就显出了劣势。事实上，迭代加深就类似于用 DFS 方式实现的
BFS，它的空间复杂度相对较小。
当搜索树的分支比较多时，每增加一层的搜索复杂度会出现指数级爆炸式增长，这时前面重复进行的部分所带来的复杂度几乎可以忽略，这也就是为什么迭代加深是可以近似看成
BFS 的。
过程
首先设定一个较小的深度作为全局变量，进行 DFS。每进入一次
DFS，将当前深度加一，当发现 d 大于设定的深度
就返回。如果在搜索的途中发现了答案就可以回溯，同时在回溯的过程中可以记录路径。如果没有发现答案，就返回到函数入口，增加设定深度，继续搜索。
1234567I ...
优化
前言
DFS（深度优先搜索）是一种常见的算法，大部分的题目都可以用 DFS
解决，但是大部分情况下，这都是骗分算法，很少会有爆搜为正解的题目。因为
DFS 的时间复杂度特别高。（没学过 DFS 的请自行补上这一课）
既然不能成为正解，那就多骗一点分吧。那么这一篇文章将介绍一些实用的优化算法（俗称「剪枝」）。
先来一段深搜模板，之后的模板将在此基础上进行修改。
1234567891011int ans = 最坏情况, now; // now 为当前答案void dfs(传入数值) { if (到达目的地) ans = 从当前解与已有解中选最优; for (遍历所有可能性) if (可行) { 进行操作; dfs(缩小规模); 撤回操作; }}
其中的 ans
可以是解的记录，那么从当前解与已有解中选最优就变成了输出解。
剪枝方法
最常用的剪枝有三种，记忆化搜索、最优性剪枝、可行性剪枝。
记忆化搜索
因为在搜索中，相同的传入值往往会带来相同的解，那我们就可以用数组来记忆，详见
记忆化搜索。
模板：
1 ...
A*搜索
A * 搜索算法（英文：A*search algorithm，A * 读作 A-star），简称 A *
算法，是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历（英文：Graph
traversal）和最佳优先搜索算法（英文：Best-first search），亦是 BFS
的改进。
八数码难题
题目描述
在
的棋盘上，摆有八个棋子，每个棋子上标有 至 的某一数字。棋盘中留有一个空格，空格用
来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是：给出一种初始布局（初始状态）和目标布局（为了使题目简单,设目标状态为
），找到一种最少步骤的移动方法，实现从初始布局到目标布局的转变。
输入格式
输入初始状态，一行九个数字，空格用 表示。
输出格式
只有一行，该行只有一个数字，表示从初始状态到目标状态需要的最少移动次数。保证测试数据中无特殊无法到达目标状态数据。
样例 #1
样例输入 #1
1283104765
样例输出 #1
14
提示
样例解释
图中标有
的是空格。绿色格子是空格 ...
启发式搜索
[NOIP2005 普及组]
采药
题目描述
辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说：“孩子，这个山洞里有一些不同的草药，采每一株都需要一些时间，每一株也有它自身的价值。我会给你一段时间，在这段时间里，你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子，你应该可以让采到的草药的总价值最大。”
如果你是辰辰，你能完成这个任务吗？
输入格式
第一行有 个整数 （）和 （），用一个空格隔开， 代表总共能够用来采药的时间， 代表山洞里的草药的数目。
接下来的 行每行包括两个在
到 之间（包括 和 ）的整数，分别表示采摘某株草药的时间和这株草药的价值。
输出格式
输出在规定的时间内可以采到的草药的最大总价值。
样例 #1
样例输入 #1
123470 371 10069 11 2
样例输出 #1
13
提示
【数据范围】
对于 的数据，；
对于全部的数据，。
【题目来源】
NOIP 2 ...
双向搜索
定义
双向同时搜索的基本思路是从状态图上的起点和终点同时开始进行 广搜 或
深搜。
如果发现搜索的两端相遇了，那么可以认为是获得了可行解。
过程
双向广搜的步骤：
1234567891011121314151617将开始结点和目标结点加入队列 q标记开始结点为 1标记目标结点为 2while (队列 q 不为空){ 从 q.front() 扩展出新的 s 个结点 如果 新扩展出的结点已经被其他数字标记过 那么 表示搜索的两端碰撞 那么 循环结束 如果 新的 s 个结点是从开始结点扩展来的 那么 将这个 s 个结点标记为 1 并且入队 q 如果 新的 s 个结点是从目标结点扩展来的 那么 将这个 s 个结点标记为 2 并且入队 q}
[USACO09NOV] Lights
G
题目描述
给出一张 个点 条边的无向图，每个点的初始状态都为
。
你可以操作任意一个点，操作结束后该点以及所有与该点相邻的点的状态都会改变，由
变成 或由 变成 。
你需要求出最少的操作次数，使得在所有操作完成之后所有 个点的 ...
