前言 在一些复杂的博弈论题目中,每一轮操作都可能有许多决策,于是就会形成一棵庞大的博弈树. 而有一些博弈论题没有什么规律,针对这样的问题,我们就需要用一些十分玄学的算法. 例如对抗搜索. 对抗搜索简介 一. 对抗搜索的适用范围 在博弈论题目中,如果决策双方的获胜条件是截然相反的,即一方要求得分越高越好,另一方要求得分越低越好,这时我们就可以用上对抗搜索算法. 二.对抗搜索的主要思想 对抗搜索的核心思想就是\(dfs\)遍历一遍博弈树. 不难想到,如果博弈树非常庞大,在不加优化的情况下,对抗搜索的

题目链接:Rake It In 比赛链接:ICPC Asia Nanning 2017 Description The designers have come up with a new simple game called "Rake It In". Two players, Alice and Bob, initially select an integer k and initialize a score indicator. An \(4 \times 4\) board is

上一篇我们讲了评估函数,这一篇我们来讲讲立体四子棋的搜索函数. 一.极值搜索 极值搜索是game playing领域里非常经典的算法,它使用深度优先搜索(因为限制最大层数,所以也可以称为迭代加深搜索)来遍历未来n步的走子情况.在每层模拟中都会选择对自己最优的位置,通过最大化自己的利益(也就是上一篇提到的评估算法)来取胜.α-β剪枝也是类似的思想,只不过效率更高,因为它删减了一些不需要遍历的结点. 下图是一个极小极大算法的例子,MAX层代表自己,总是选取下面三个结点中的最大值,MIN层代表对手,总

参考1:https://www.zhihu.com/question/27221568 参考2:https://blog.csdn.net/hzk_cpp/article/details/79275772 参考3:https://blog.csdn.net/BIT1120172185/article/details/80963609 极小极大搜索算法即minimax搜索算法 主要应用于零和博弈(非胜即负,如围棋,象棋,井子棋等),完全信息(玩家知道之前所有的步骤.象棋就是完全信息,因为玩家是交替

Description   Axel and Birgit like to play a card game in which they build a house of cards, gaining (or losing) credits as they add cards to the house. Since they both have very steady hands, the house of cards never collapses. They use half a deck

// 上一篇:超链接 // 下一篇:工具和结构化 注:在一次软件工程讨论课程进度设计的过程中,出现了这个关于 Alpha/Beta换人机制的讨论,这个机制在不同学校有不同的实施,本篇积累各方观点,持续跟踪. Talk(1) @Coach: [Something is important,We Can..] ① 第6.7 周的事情,可以一周做完,建议放在第4周来做, 原来第4周的单元测试往后推一周, 这样同学们不会连续三周都有写代码的工作,给一些同学一个喘息和赶上来的机会. ② 第8.9.10周的

点此看题面 大致题意: 在一张\(n*n\)的棋盘上有一枚黑棋子和一枚白棋子.白棋子先移动,然后是黑棋子.白棋子每次可以向上下左右四个方向中任一方向移动一步,黑棋子每次则可以向上下左右四个方向中任一方向移动一至二步.当某游戏者把自己的棋子移动到对方棋子所在的格子时,他就赢了.两个游戏者都很聪明,可以获胜时会尽快获胜,必输时会尽量拖延时间.试判断谁会赢,需要多少回合. 对抗搜索 这道题的做法应该是对抗搜索. 一波简单的分析 我们先来对题目进行一波简单的分析. 不难发现,因为黑棋每次能走的步数大于白

Alpha: Alpha是内部测试版,一般不向外部发布,会有很多Bug.除非你也是测试人员,否则不建议使用. 是希腊字母的第一位,表示最初级的版本 alpha就是α,beta就是β alpha版就是比beta还早的测试版,一般都是内部测试的版本 -------------------- Beta: 很容易理解就是测试版,这个阶段的版本会一直加入新的功能. RC:RC就是Release Candidate(候选版本)的简称 Candidate是候选人的意思,用在软件上就是候选版本.Release.

// 上一篇:超链接 // 下一篇:工具和结构化 注:在一次软件工程讨论课程进度设计的过程中,出现了这个关于 Alpha/Beta换人机制的讨论,这个机制在不同学校有不同的实施,本篇积累各方观点,持续跟踪. @Coach: [Something is important,We Can..] ① 第6.7 周的事情,可以一周做完,建议放在第4周来做, 原来第4周的单元测试往后推一周, 这样同学们不会连续三周都有写代码的工作,给一些同学一个喘息和赶上来的机会. ② 第8.9.10周的事情可以合成两周

题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3106 对抗搜索,f[x][y][a][b][c][d]表示当前谁走,走了几步,及位置. (因为脑残+手残+眼拙写了一坨if还瞪了好久...最后还是这种做法靠谱... #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #define maxn 109 #def

K 班1-7,alpha,beta 作业成绩汇总 千帆竞发 详细得分 短学号 名 1 2 3 4 5 6 7 alpha beta TOTAL 505 基智 4.55 1 -2 0 0 -10 4.37 5.65 5.21 8.78 414 圳源 5.43 2.28 1.67 5 -10 5 4.01 7.52 6.33 27.24 125 文智 1 1 1.67 0 0 5 7.89 8.17 7.37 32.1 204 斌豪 3.18 2.28 2 5.24 6.11 -10 7.95 5

BZOJ 洛谷P4363 [Update] 19.2.9 重做了遍,感觉之前写的有点扯= = 首先棋子的放置情况是阶梯状的. 其次,无论已经放棋子的格子上哪些是黑棋子哪些是白棋子,之前得分如何,两人在剩下的棋盘上操作,结束时棋盘的状态也就是得分仍是确定的. (记忆化不和先前的得分有关系啊,想清楚.) 也就是我们可以记忆化.由上面的分析可知,我们只需要知道每一行现在放了多少个棋子了.事实上这种状态确实不是很多. 搜索的时候是个极大极小搜索,记先手与后手的得分差,先手会最大化这个差,后手会最小化这个

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 贝希和她的闺密们在她们的牛棚中玩游戏.但是天不从人愿,突然,牛棚的电源跳闸了,所有的灯都被关闭了.贝希是一个很胆小的女生,在伸手不见拇指的无尽的黑暗中,她感到惊恐,痛苦与绝望.她希望您能够帮帮她,把所有的灯都给重新开起来!她才能继续快乐地跟她的闺密们继续玩游戏! 牛棚中一共有N(1 <= N <= 35)盏灯,编号为1到N.这些灯被置于一个非常複杂的网络之中.有M(1 <= M <= 595)条很神奇的无向边,每条边连接两盏灯.

软件版本GA,RC,alpha,beta含义 (1)RC:(Release Candidate) Candidate是候选人的意思,用在软件上就是候选版本.Release.Candidate.就是发行候选版本.和Beta版最大的差别在于Beta阶段会一直加入新的功能,但是到了RC版本,几乎就不会加入新的功能了,而主要着重于除错! 是最终发放给用户的最接近正式版的版本,发行后改正bug就是正式版了,就是正式版之前的最后一个测试版 (2)GA:(general availability) 比如:Ap

传送门 这对抗搜索是个啥玩意儿…… 首先可以发现每一行的棋子数都不小于下一行,且局面可由每一行的棋子数唯一表示,那么用一个m+1进制数来表示当前局面,用longlong存,开map记忆化搜索 然后时间复杂度的问题,rqy这样说的 然后这个对抗搜索的话……个人理解就是因为要最大化分值的差,所以在一个人下棋的时候令他得分最大,另一个人得分最小 //minamoto #include<cstdio> #include<iostream> #include<map> #defi

分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们的OTU获得了物种注释,并学习OTU表的各种操作————添加信息,格式转换,筛选信息.   接下来我们学习对OTU序列的进化分析.同时计算Alpha和Beta多样性值.   16. 进化树构建 进化树是基于多序列比对的结果,可展示丰富的信息,我们将在R绘图中详细解读.此处只是建树,用于Alpha, Beta多样性分析的输入文件. # clustalo多序列比对,如果没有请安装Clustal Omega clustal

棋局评估 问题描述 Alice和Bob正在玩井字棋游戏. 井字棋游戏的规则很简单:两人轮流往3*3的棋盘中放棋子,Alice放的是“X”,Bob放的是“O”,Alice执先.当同一种棋子占据一行.一列或一条对角线的三个格子时,游戏结束,该种棋子的持有者获胜.当棋盘被填满的时候,游戏结束,双方平手. Alice设计了一种对棋局评分的方法: - 对于Alice已经获胜的局面,评估得分为(棋盘上的空格子数+1): - 对于Bob已经获胜的局面,评估得分为 -(棋盘上的空格子数+1): - 对于平局的局

201803-4 棋局评估 这题主要使用对抗搜索,也就是每一步寻找可以下棋的位置,通过在这一步下棋看最后会取的什么样的分数. #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<string> using namespace std; const int INF=0x3f3f3f3f; int map[3][3]; bool row(

版本号:V(Version):即版本,通常用数字表示版本号.(如:EVEREST Ultimate v4.20.1188 Beta )Build:用数字或日期标示版本号的一种方式.(如:VeryCD eMule v0.48a Build 071112)SP:Service Pack,升级包.(如:Windows XP SP 2/Vista SP 1) 开发阶段划分:α(Alpha)版:内测版,内部交流或者专业测试人员测试用.Bug较多,普通用户最好不要安装.β(Beta)版:公测版,专业爱好者大

版本号: V(Version):即版本,通常用数字表示版本号.(如:EVEREST Ultimate v4.20.1188 Beta ) Build:用数字或日期标示版本号的一种方式.(如:VeryCD eMule v0.48a Build 071112) SP:Service Pack,升级包.(如:Windows XP SP 2/Vista SP 1)   开发阶段划分: α(Alpha)版:内测版,内部交流或者专业测试人员测试用.Bug较多,普通用户最好不要安装. β(Beta)版:公测版