1：简介
（1）相信做过ACM的人，都很熟习图和树的深度优先搜索；算法里面有蛮力法 ―― 就是暴力搜索（不加任何剪枝的搜索）；
（2）蛮力搜搜需要优化时，就是需要不停的剪枝，提早减少没必要要的搜索路径，提早发现判断的过滤条件；
（3）剪枝的核心问题就是设计剪枝判断方法，哪些搜索路径应当舍弃，哪些搜索路径不能舍弃（保存）；
（4）高效的剪枝过滤条件需要从局部和全局来斟酌问题，发现内在的规律。
（5）详细的剪枝算法，请见剪枝算法(算法优化)
2：示例验证
（1）题目来源于 poj 1011 Sticks DFS + 剪枝
题目大意：给出1些长度不大于 50 的木棍， 要求你把这些小木棍拼成,长度相同木棍，固然长度越小越好。
（2）解题思路
1. 首先 Sum1定要能被 L 整除。
2. L 1定 大于等于 题目给出的最长的木棍的长度 Max。由上述两点，我们想到，可以从 Max 开始递增地枚举 L, 直到成功地拼出 Sum/L 支长度为 L 的 木棍。
搜索种的剪枝技能：
3. 将输入的输入从大到小排序，这么做是由于1支长度为 K 的完全木棍，总比几支短的小木棍拼成的要好。 形象1些： 如果我要拼 2 支长为8的木棍， 第1支木棍我拼成 5 + 3 然后拼第2支木棍但是失败了，而我手中还有长为 2 和 1 的木棍，我可以用 5 + 2 + 1 拼好第1支，再尝试拼第2
支，仔细想想，就会发现这样做没意义，注定要失败的。 我们应当留下 2+1 由于 2+1 比 3 更灵活。
4. 相同长度的木棍不要搜索屡次， 比如： 我手中有1些木棍, 其中有 2 根长为 4 的木棍， 当前搜索状态是 5+4+....(即表示长度为 5,4,2 的3支拼在1起,
...表示深层的行将搜索的部份), 进行深搜后不成功，故我 没必要用另外一个 4 在进行 5+4+... （题目中相邻的前后比较）
5. 将开始搜索1支长为 L 的木棍时，我们总是以当前最长的未被使用的 木棍开始，如果搜索不成功，那末以比它短的开始，那末也1定不能获得全局 的成功。由于每支题目给出的木棍 都要被用到。如果，有
4
5 4 4 3 2 想拼成长为 6 的木棍，那末从 5 开始， 但是明显没有能与 5 1起拼成 6 的，那末我就没必要去尝试从 4 开始的，由于 终究 5 1定会 被抛弃。在拼第 2 3 ... 支木棍时，1样。（小的更加灵活）
6. 最后的最简单的1个就是，
for(int i = 0; i < n; i++)
for(int j = 0; j < n; j++)
{}
与
for(int i = 0; i < n; i++)
for(int j = i+1; j < n; j++)
{}
的区分，这个不多说了。
7. 我用过的另外一个剪枝，但是对 poj 的数据效果1般， 用1个数组， Sum[i] 保存 第 i 个木棍以后，即比第 i 枝木棍短或与之相等所有的木棍的长度和。 试想，如果剩余的所有木棍加在1起都不能和我当前的状态拼 出1根长为 L 的木棍(从长度来看)，还有必要搜下去么？
（3）详细代码
对前者 ―― 是依照性价比排序；性价比高的未必最后会要（有选择的要）；构成两条剪枝条件：
剪枝1. 以后所有的钻石价值+目前已得到的价值<=ans 则剪枝。
剪枝2. 剩下的重量全部装目前最高性价比的钻石+目前已得到的价值<=ans 则剪枝（非常重要的剪枝）。
对后者 ―― 依照长度排序（都是提早从大到小的排序）；必须把全部小木棒用上，因此需要有visit数组在dfs前后的true 和 false 的变化；
剪枝1、 由于所有原始棒子等长，那末必有sumlen%Initlen==0；
剪枝2、若能在[maxlen,sumlen-InitLen]找到最短的InitLen，该InitLen必也是[maxlen,sumlen]的最短；若不能在[maxlen,sumlen-InitLen]找到最短的InitLen，则必有InitLen=sumlen；
剪枝3、由于所有棒子已降序排序，在DFS时，若某根棒子不适合，则跳过其后面所有与它等长的棒子；
剪枝4、最重要的剪枝：对某个目标InitLen，在每次构建新的长度为InitLen的原始棒时，检查新棒的第1根stick[i]，若在搜索完所有stick[]后都没法组合，则说明stick[i]没法在当前组合方式下组合，不用往下搜索(往下搜索会令stick[i]被舍弃)，直接返回上1层