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2.一个C语言题目？
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React设计原理详解：深入理解React 源码（一）
React的核心工具之一是jsx，它是一种语法扩展，开发者编写的代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，这是一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，同时具备可扩展性。 FiberNode的layui框架模板源码下载工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。在渲染过程中，递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。在ReactDOM的createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。nacos 配置中心源码分析 在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，哪里能下载小说源码学习者需要注意的是，通过阅读本文，可以关注以下三点：理解jsx与FiberNode的关系
掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段
反思和分享你的学习体验，一起探讨React的深入知识
如果你觉得这篇文章有价值，别忘了在留言区分享你的小程序源码怎么转化见解，或者将其推荐给你的朋友。让我们一起深化对React 源码的理解。一个C语言题目？
递归，传入参数为未答题同学数k和当前总得分sum每次一位同学答题后k--，然后有四种选择使总分发生变化，即沿四个分支继续递归
递归终止条件为k==0，此时再判断sum是否为0即可
C语言代码和运行结果如下：
输出为，数学验证一下，总分为0只可能为：4个同学都选甲题，2对2错；
4个同学都选乙题，2对2错；2个同学选甲题，1对1错，另2个同学选乙题，1对1错
因此答案为：A(4,2)+A(4,2)+A(4,2)=，结果正确，望采纳~
附源码：
#include <stdio.h>
int ans = 0;
void dfs(int k, int sum) {
if (k == 0) { // 所有人都答题完毕
if (sum == 0)
ans++;
return;
}
dfs(k - 1, sum + ); // 选择甲题且答对
dfs(k - 1, sum - ); // 选择甲题且答错
dfs(k - 1, sum + ); // 选择乙题且答对
dfs(k - 1, sum - ); // 选择乙题且答错
}
int main() {
dfs(4, 0); // 一共4人，初始得分为0
printf("%d\n", ans);
return 0;
}
c++队列的问题，学习图时在成员函数使用了pop()，但是无效，请问是什么原因？
问题在于你的queue<int> adj(int v) 函数返回的是一个queue的拷贝，而不是queue本身。
改成
queue <int>& adj(int v) //获取和顶点v相邻的所有顶点
{
return adjacent[v];
}
全部源码如下：
#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
class Graph {
public:
Graph(int v) //创建一个包含v个顶点但不包含边的图
{
this -> adjacent = new queue < int > [v];
this -> V = v;
this -> E = 0;
}
int Vnum() //获取顶点的数量
{
return this -> V;
}
int Enum() //获取边的数量
{
return this -> E;
}
void addEdge(int v, int w)
//向图中增加一条边 v-w
{
this -> adjacent[v].push(w);
this -> adjacent[w].push(v);
this -> E++;
}
queue <int>& adj(int v) //获取和顶点v相邻的所有顶点
{
return adjacent[v];
}
private:
int V; //顶点数量
int E; //顶点边数量
queue < int > * adjacent;
};
class DepthFirstSearch {
public:
DepthFirstSearch(Graph G, int s) { //构件深度优先搜索对象，利用深度优先搜索找出G图中s顶点的所有相同顶点
this -> marked = new bool[G.Vnum()];
for (int i = 0; i < G.Vnum();
++i) {
marked[i] = false;
}
this -> N = 0;
dfs(G, s);
}
void dfs(Graph G, int v) //利用深度优先搜索找出G中v顶点的所有相通顶点
{
marked[v] = true;
int w = G.adj(v).front();
while (!G.adj(v).empty()) //找到v队列里的内容
{
if (!marked[w]) {
dfs(G, w);
}
cout << "队列大小：" << G.adj(v).size() << endl;
G.adj(v).pop();
cout << "队列删除后的大小：" << G.adj(v).size() << endl;
if (G.adj(v).empty() == 1) {
break;
}
w = G.adj(v).front();
}
this -> N++;
//N加1 的位置放在当前节点变true的时候
}
bool mark(int w) //判断w与s是否相通
{
return marked[w];
}
int count() {
return N;
}
private: bool * marked; //索引代表顶点，值表示当前顶点是否已经被搜索
int N; //记录有多少个顶点与s顶点相同
};
int main() {
Graph g();
g.addEdge(0, 6);
g.addEdge(0, 2);
g.addEdge(0, 1);
g.addEdge(0, 6);
g.addEdge(5, 3);
g.addEdge(5, 4);
g.addEdge(3, 4);
g.addEdge(4, 6);
g.addEdge(7, 8);
g.addEdge(9, );
g.addEdge(9, );
g.addEdge(, );
g.addEdge(9, );
DepthFirstSearch * DFS = new DepthFirstSearch(g, 0);
int num = DFS -> count();
cout << num << endl;
return 0;
}
