第一个A*,纪念下. A*要保证最短路一定要估价函数小于等于实际值,越接近越好 估价函数取Manhattan距离除以二. //Rey #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; bool C[N][N]; struct node { int g,h; int x, y; bool operator < (con…

第k短路 Description 一天,HighLights实在是闲的不行,他选取了n个地点,n各地点之间共有m条路径,他想找到这m条路径组成的第k短路,你能帮助他嘛? Input 第一行三个正整数,地点的数量n(2 <= n <= 2e5),边的数量m(1 <= m <= 2e5),k(1 <= k <= min(m, 200)). 接下来m行,每行三个整数,边的一个顶点u(1<=u<=n),边的另一个顶点v(1<=v<=n),边的权值w(1&…

非常适合A*的一道题. 比普通的迷宫问题加一个信息k表示当前穿过的障碍物的数量. #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; ; int m,n,k; int C[MAX][MAX][MAX]; int G[MAX][MAX]; int tarx,tary; struct node { int g,h; int x,y;//对于本题 x+y 越大距离终点越近 int k;…

在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离…

估价函数其实就是与目标状态有几个不同... 迭代启发搜索. #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <fstream> #include <iostream> #include <queue> #define rep(i, l, r) for(in…

2243是骑士问题,八个格子的,BFS,因为要最短路经,所以没有用A*,A*跑不出来,太慢了,因为要搜索到所有解啊!一直更新最优,而BFS,一层一层搜索,第一次得到的便是最短的了!300格子,标记的话,BFS遍历所有时间复杂度也算可以!500MS过!稍微剪枝即可!时间注意!要标记每层已经走过的情况时候要在入队的时候标记!大大降低复杂度!因为出队的时候,有些已经在队里了,但是还没有被标记,现在又让他入队! 1915,也是简单BFS过的,暴搜即可.标记一下.但是先用启发搜索怎么也过不了,TLE,用跑…

搜索是编程的基础,是必须掌握的技能.--王主任 搜索分为盲目搜索和启发搜索 下面列举OI常用的盲目搜索: 1.dijkstra 2.SPFA 3.bfs 4.dfs 5.双向bfs 6.迭代加深搜索(IDFS) 下面列举OI常用的启发搜索: 1.最佳优先搜索(A) 2.A* 3.IDA* 那么什么是盲目,什么是启发? 举个例子,假如你在学校操场,老师叫你去国旗那集合,你会怎么走? 假设你是瞎子,你看不到周围,那如果你运气差,那你可能需要把整个操场走完才能找到国旗.这便是盲目式搜索,即使知道目标地…

#include<iostream> #include<queue> #include<cstring> #include<string> #include<cstdio> using namespace std; struct Point { int x_, y_; int route; }; int dic[8][2] = {-1,2 ,1,2 ,2,1 ,2,-1 ,1,-2 ,-1,-2 ,-2,-1 ,-2,1}; int vis[10…

找遍百度也没有找到关于Beam Search的详细解释,只有一些比较泛泛的讲解,于是有了这篇博文. 首先给出wiki地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.简介 Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点.这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此B…

关于多线程搜索,有很多方法来实现,很多文章推荐基于MTD(F)的方式.好处不言而喻,不过我的程序中采用的是基于PVS的多线程搜索.实现起来主要是这几个方面问题需要解决: 1.置换表的互斥访问. 2.局面的复制. 3.线程同步. 逐个说一下这几方面的实现: 1.置换表的互斥访问. 置换表的作用时保存和读取搜索过的局面.所以使用读写锁即可.代码非常简单,声明一个ReaderWriterLock,在保存置换表时使用写锁,读取时使用读锁. 2.局面复制. 完整的复制position类,方法有很多,我的代…

摘要:在迷宫问题求解之"穷举+回溯"(一)这篇文章中采用"穷举+回溯"的思想,虽然能从迷宫的入口到出口找出一条简单路径,但是找出来的不是最优路径.因此本文采用A*搜索算法,求解迷宫问题的最优路径. 1 A*搜索算法简介 A*搜索算法是一种启发式搜索算法.所谓启发式搜索算法,就是在盲目搜索算法中加入一个启发函数,在当前节点搜索完毕后,通过这个启发函数来进行计算,选择代价最少的节点作为下一步搜索的节点.通过这样的方式就能够找到最优解. DFS,BFS这两种搜索方式都属于…

关于Solr搜索标点与符号的中文分词你必须知道的(mmseg源码改造) 摘要:在中文搜索中的标点.符号往往也是有语义的,比如我们要搜索“C++”或是“C#”,我们不希望搜索出来的全是“C”吧?那样对程序员来说是个噩梦.然而在中文分词工具mmseg中,它的中文分词是将标点与符号均去除的,它认为对于中文来讲标点符号无意义,这明显不能满足我们的需求.那么怎样改造它让它符合我们的要求呢?本文就是针对这一问题的详细解决办法,我们改mmseg的源代码. 关键字:Solr, mmseg, 中文, 分词, 标点…

文/Azen(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/6d5327111511著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”. 正文 一.关于横向模块开发 团队型项目开发中,往往是根据功能模块进行开发任务分工的,如:商品模块.社交模块.设置模块等等,但是模块与模块之间,往往存在着一些横向的.通用的小功能,如:日历选择.出发地选择以及本文要谈到的搜索控制器.做横向模块和封装框架是一样一样的,最最重要的,是接口的设计.如何增强模块的通用性.减少侵入性,让该…

著作权归作者所有. 商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作者:Kenny Chao 链接:http://www.zhihu.com/question/22447908/answer/21435705 来源:知乎 很多答案是从使用上讲的,我加两个技术方面的. 搜索引擎需要对抓取到的结果进行管理.当索引结果越来越多时,保证存储和查询速度,保证数万台服务器内容一致的难度越来越高.Google于03至06年左右公布了三篇论文,描述了GFS.BigTable.MapReduce三种技术以解…

DFS将递归改为非递归这个方法的需求来自于一道三维积木组合的题目,还在苦苦调试中,暂且不提. 普通的认识对于递归向非递归的转化无非是使用栈,但是结合到深度搜索如何将栈很好利用,如何很好保存现场,都不是很轻松(自身感觉). 网上大部分转化都是基于图的搜索进行,总是引出邻接点的概念,让人越看越迷,毕竟不是每个DFS都是图(不可否认都可以看成是图). 在众多资料中看到了CSDN上的一个转化方法很新颖(结构之法,算法之道):http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de…

题目链接:http://poj.org/problem?id=2243 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数(下文有介绍)预估费用. A*算法与BFS:可以这…

实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support…

"JavaScript中国象棋程序" 这一系列教程将带你从头使用JavaScript编写一个中国象棋程序.这是教程的第5节. 这一系列共有9个部分: 0.JavaScript中国象棋程序(0)- 前言 1.JavaScript中国象棋程序(1)- 界面设计 2.JavaScript中国象棋程序(2)- 校验棋子走法  3.JavaScript中国象棋程序(3)- 电脑自动走棋 4.JavaScript中国象棋程序(4)- 极大极小搜索算法 5.JavaScript中国象棋程序(5)-…

//================================================================//// Copyright (C) 2017 Team Saluka// All Rights Reserved//// Author:小妖精Balous // //Summary:这里一共列出3种启发因子,启发因子决定搜索精确度与CPU开销////==========================================================…

假设地图上有一片树林,坦克需要绕过树林,走到另一侧的军事基地,在无数条行进路线中,哪条才是最短的? 这是典型的最短寻径问题,可以使用A*算法求解.A*搜索算法俗称A星算法,是一个被广泛应用于路径优化领域的算法,它的行为的能力基于启发式代价函数,在游戏的寻路中非常有用. 将地图表格化 A*算法的第一个步是将地图表格化,具体来说是用一个大型的二维列表存储地图数据.这有点类似于像素画: 画中的小狗是由一个个像素方格组成的,方格越小,图案越平滑.在坦克寻径问题中,坦克的个头远小于地图,因此我们把坦克作为…

变邻域搜索(Variable neighborhood search)VNS是Hansen等提出的一种元启发近似算法,它通过在不同的邻域结构内跳转搜索, 能够避免陷入局部最优解. 算法主要分为两部分: 一是局部搜索, 在相同邻域结构内寻求局部最优解; 二是改变邻域,在局部最优解的基础上改变邻域结构. 上述两步交替迭代从而达到全局最优. 利用VNS较强的搜索能力对工序的指派问题和工序排序问题进行优化.…

题目大意:国际象棋给你一个起点和一个终点,按骑士的走法,从起点到终点的最少移动多少次. 求最少明显用bfs,下面给出三种搜索算法程序: // BFS #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> using namespace std; ; int r1,c1,r2,c2; struct Node { int r,c; Node(int r,int c):r(r),c(c){} }; int vis[maxn][m…

先把 Joshua Bloch 大神的 API PDF 放在这里膜拜下:"How to Design a Good API and Why it Matters.pdf" 总述 在设计和实现通用订单搜索API的过程中,收获了一点关于API设计的得与失.总结下,希望能给后面的工作带来有益的帮助. 什么是好的API ? 简洁.清晰.易懂.易使用. 语义行为与选项分离. Easy to learn Easy to use, even without documentation Hard to…

题目描述 受到秘鲁的马丘比丘的新式水上乐园的启发,Farmer John决定也为奶牛们建 一个水上乐园.当然,它最大的亮点就是新奇巨大的水上冲浪.超级轨道包含 E (1 <= E <=150,000)条小轨道连接着V (V <= 50,000)个水池,编号为1..V.每个小轨道必须按照特定的方向运行,不能够反向运行.奶牛们从1号水池出发,经过若干条小轨道,最终到达V号水池.每个水池(除了V号和1号之外,都有至少一条小轨道进来和一条小轨道出去,并且,一头奶牛从任何一个水池到达V 号水池.最…

这个算法是在听北大人工智能mooc的时候,老师讲的一种局部搜索算法,可是举得例子不太明白.搜索网页后,发现<禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现>(https://blog.csdn.net/adkjb/article/details/81712969) 已经做了好详细的介绍,仔细看了下很有收获.于是想泡泡代码,看前面还好,后边的代码有些看不懂了,而且在函数里定义函数,这种做法少见,并且把函数有当作类来用,为什么不直接用类呢.还有就是,可能对禁忌搜索不太了解,可能具体算法在…

题意:  给出n( 2<=n<=9) 个乱序的数组  要求拍成升序  每次 剪切一段加上粘贴一段算一次  拍成1 2 3 4 ...n即可     求排序次数 典型的状态空间搜索问题   初始状态为输入  结束状态为升序 分析: 因为n最大为就  排列最多为9!=362880个  虽软这个数字不是很大 但是每次剪切都可能不是一个数组 所以枚举量还要大大增加   所以肯定要优化 这里用到了迭代加深搜索: 最大次数为9   所以将次数从0开始枚举   直到首先找到一个最小的答案 迭代加深搜索其实和…

大家好!这是我的第一篇博客,由于之前没有撰写博客的经验,并且也是初入计算机和人工智能领域,可能有些表述或者理解不当,还请大家多多指教. 一.撰写目的 由于这个学期在上算法与数据结构课程的时候,其中一个大作业是用C语言和深度优先(DFS)的 IDA*(基于迭代加深的A*算法)实现快速寻求15Puzzle(4乘4迷题)的解法的工具,同时尽可能地加入优化使得算法尽可能快速.简练.我发现网上很少有关于利用IDA*去解决15乃至24Puzzle的介绍,于是我就想跟大家分享一下自己的学习经验和解决方法,文章…

A*是一个比较经典的启发式寻路算法.是基于dijkstra算法,但是加入了启发函数,使路径搜索效率更高.实现起来很简单.不过要做到通用性高,比如支持各种不同类型的地图,甚至不仅仅是地图,而是个图结构如解决拼图游戏N-puzzle会用到的,就需要多花点心思.用C++实现的话,可以使用模板来适应不同的需要.也可以使用类继承. template <typename NodeType, typename CostType, typename Heuristic> static vector<No…

启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数(下文有介绍)预估费用. A*算法与BFS:可以这样说,BFS是A*算法的一个特例.对于一个BFS算法,从当前节点扩展出来…

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特…