深度优先搜索的经典例题：
有若干根相同长度的木棍，George随机地将它们砍成N个部分，现在他想把N个小木棍拼回原来的木棍，但是他忘了原来木棍的长度L。请设计一个程序，找出最小的可能的原始木棍长度L。
分析：
（1）为什么不用动态规划而是要用深度优先搜索？
原因1： 求解目标不同。动态规划和深度优先搜索的共同点是都是处理多个阶段的决策问题，但是动态规划是寻求最优解，而本题中，一旦设置原始木棍长度L为某个具体的值，我们的目标是判断：能用小木棍拼出长度L的木棍 or 不能用小木棍拼出长度L的木棍 ？
原因2：适用条件不同。在动态规划中，容易被忽视的一个前提条件：每一步的决策对后面的决策没有直接影响，又称”无后效性“，在本题中，如果选中了第一根小木棍，那么后面的所有决策都不能再使用第一根小木棍了，因此具有”后效性“，不能用动态规划。
（2）为什么不用广度优先搜索？
从理论上说，深度优先能解决的问题，广度优先也能解决，但是时间复杂度不一样，如果小棍的数量比较多，用广度优先搜索的搜索空间太大，会导致 Time Limit Exceeded
（3）有哪些剪枝
3.1 小木棍长度从大到小排序，每一次都优先挑长度最长的小木棍，可以快速压缩搜索空间，从而加速搜索过程；
3.2 规律1： 原始木棍长度L必须是小木棍总长度sum_len的约数；
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3.3 对于若干根相同长度的小木棍，只要第一根小木棍不能用于拼出所有木棍，其余的小木棍全部可以 pass 掉！
3.4 对于一根待拼的新木棍，如果它的第一根小木棍不能用于拼出所有木棍，即使后面能拼出这一根新木棍，后面的新木棍同样不能用，因此可以确定地说，这个方案失败，直接返回 false。
代码：
/*
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*/
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<math.h>
using namespace std;
inline bool compare(int a, int b)
{
return a > b;
}
int * a; int n; // #Sticks parts
bool * visit; // 标记是否已经被访问过
int init_len; // 原始木棍的长度
int sum_len; // 所有小木棍的长度之和
int sample = -1;
// dfs
// 1. 为了更快的搜索，把所有小木棍排序，最长的放在第一个
// 表示当前搜索状态：（已经拼好的木棍数量 num, 剩余需要拼的木棍长度 res_len, 搜索的第一根小木棍的编号 start_id )
bool dfs(int num, int res_len, int start_id)
{
// 判断当前状态
if (res_len == 0) // 已经拼好一根了
{
// 全部拼好了
if ( init_len * (num+1) == sum_len )
return true;
// 新开一根来拼
return dfs(num + 1, init_len, 0);
}
// 找可以用的小木棍
sample = -1;
for (int i = start_id; i < n; i++)
{
if (a[i] <= res_len && false == visit[i] && a[i] != sample ) // 找到了&& 可用
{
visit[i] = true; // mark
if (false == dfs(num, res_len - a[i], i + 1)) // 这一根不行
{
// 回溯
visit[i] = false;
sample = a[i];
}
else // 成功了
return true;
if (res_len == init_len)
break;
}
}
// 找不到可以用的小木棍
return false;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
int i, j, k;
while (scanf("%d", &n) && n)
{
// debugging code
//n = 64;
init_len = 0;
sum_len = 0;
bool solved = false;
a = new int[n]; visit = new bool[n];
memset(a, 0, sizeof(int)*n );
memset(visit, 0, sizeof(bool)*n );
for (i = 0; i < n; i++)
{
scanf("%d", &a[i]);
// debugging code !
//a[i] = 40;
}
// debugging code
/*a[0] = 4;
a[1] = 10;
a[2] = 41;
a[3] = 42;
a[4] = 42;
a[5] = 43;*/
for (i = 0; i < n;i++)
sum_len += a[i];
// 预处理：对 a[i] 进行从大到小的排序
sort(a, a + n, compare);
int max_len = a[0];
//
for (init_len = max_len; init_len <= (sum_len / 2); init_len++)
{
// 剪枝1： init_len 是 sum_len 的约数
if ( sum_len % init_len != 0 )
continue;
if (dfs(0, init_len, 0))
{
solved = true;
cout << init_len << endl;
break;
}
}
if (false == solved)
cout << sum_len << endl;
// 防止内存泄漏
delete a;
}
return 0;
}