最小最大搜索计算最大分数过程

2024-08-18

转：极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法

转自:极小极大搜索方法.负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法 1. 极小极大搜索方法一般应用在博弈搜索中,比如:围棋,五子棋,象棋等.结果有三种可能:胜利.失败和平局.暴力搜索,如果想通过暴力搜索,把最终的结果得到的话,搜索树的深度太大了,机器不能满足,一般都是规定一个搜索的深度,在这个深度范围内进行深度优先搜索. 假设:A和B对弈,轮到A走棋了,那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法,然后对于前面A的每一个走棋方法,遍历B的每一个走棋方法,然后接着遍历A的每一个走棋方法,如此下去

一个扩展搜索API的优化过程

概述 API 是一个服务的门面,就像衣装是人的形象一样. 优雅的 API 设计,能让业务方使用起来倍儿爽,提升开发效率,降低维护成本:糟糕的 API 设计,则让业务方遭心,陷入混沌. 本文将展示一个扩展搜索 API 的优化过程,从中也可以学到一些东西. 现状找一个上游工程的扩展搜索代码如下: extendKeywords.add((EsCondition) ConditionFactory.in("order_tags", Arrays.asList("IS_XXX_ORD

Elasticsearch：使用function_score及soft_score定制搜索结果的分数

我们将介绍使用function_score的基础知识,并介绍一些function core技术非常有用和有效的用例. 介绍评分的概念是任何搜索引擎(包括Elasticsearch)的核心.评分可以粗略地定义为:找到符合一组标准的数据并按相关性顺序将其返回.相关性通常是通过类似TF-IDF的算法来实现的,该算法试图找出文本上与提交的查询最相似的文档.尽管TF-IDF及其表亲(例如BM25)非常棒,但有时必须通过其他算法或通过其他评分启发式方法来解决相关性问题.在这里,Elasticsearch的

ZOJ 2676 Network Wars ★(最小割算法介绍 && 01分数规划)

[题意]给出一个带权无向图,求割集,且割集的平均边权最小. [分析] 先尝试着用更一般的形式重新叙述本问题.设向量w表示边的权值,令向量c=(1, 1, 1, --, 1)表示选边的代价,于是原问题等价为: Minimize λ = f(x) = sigma(wexe)/sigma(1*xe) = w•x / c•x 其中, x表示一个解向量,xe∈{0, 1} ,即对于每条边都有选与不选两种决策,并且选出的边集组成一个s-t边割集. 联系已有的知识,这是一个0-1分数规划.在胡伯涛<最小割

Bzoj1486/洛谷P3199 最小圈（0/1分数规划+spfa）/（动态规划+结论）

题面 Bzoj 洛谷题解(0/1分数规划+spfa) 考虑$0/1$分数规划,设当前枚举到的答案为$ans$ 则我们要使(其中$\forall b_i=1$) \[ \frac{\sum_{i=1}^ta[e_i]}{\sum_{i=1}^tb[v_i]}< ans \\ \therefore\sum a[e_i]-ans*b[v_i]=\sum a[e_i]-ans<0 \] 则问题就变成了判断图内是否存在一个负环... 时间复杂度:$O(nmlog)$ #include

shell脚本，计算学生分数的题目。

1.计算学生平均分数的值是多少? 2.计算每门课都大于80分的学生姓名.3.计算每门课都小于90分的学生姓名.

ID 迭代加深搜索模板埃及分数

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long int Maxd; LL Ans[10], now[10]; bool flag; inline void chkmin() { for(int i = Maxd; i; i--) if(now[i] < Ans[i]) { for(int i = 1; i <= Maxd; i++) Ans[i] = now[i]; return; } else

维吉尼亚密码java代码实现根据密钥长度计算IC值过程

package cn.longxuzi; import java.util.Scanner; import org.junit.Test; public class ICUtils { /** * @author龙须子(XuziLong) * @param null * @return String [][]devideCipherText * @Date 2013-11-20 PM 19:00 */ public String[][] devideCipherText() { // 根据密钥长

JS怎样计算过关分数

一个游戏,前20关是每一关自身的分数,//21-30关每一关是10分//31-40关,每一关是20分//41-49关,每一关是30分//50关,是100分 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> </body> </html> <scr

OpenJudge计算概论-分数求和

/*====================================================== 1006:分数求和总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述输入n个分数并对他们求和,用约分之后的最简形式表示. 比如: q/p = x1/y1 + x2/y2 +....+ xn/yn, q/p要求是归约之后的形式. 如:5/6已经是最简形式,3/6需要规约为1/2, 3/1需要规约成3,10/3就是最简形式. PS:分子和分母都没有为0的情况,也没有出现负数

通过PAML中的CODEML模块计算dnds的过程以及踩坑

最近帮女朋友做毕业设计的时候用到了 PAML这个软件的codeml功能,发现网上相关的资料很少,于是把自己踩的一些坑分享一下,希望能帮到其他有相同困难的人一.下载与安装 PAML软件下载地址 http://abacus.gene.ucl.ac.uk/software/paml4.9j.tgz DAMBE软件下载地址 http://dambe.bio.uottawa.ca/DAMBE/dambe_install_win.aspx 二.使用方法首先准备好你的fas文件我们需要将fas文件转换一

2016/1/6 输出菱形 while语句计算阶乘分数之和

public class LingXing { public static void main(String[] args) { //打印菱形 for (int x=1;x<6;x++){ for(int p=x;p<5;p++){ System.out.print(" "); } for(int y=0;y<x;y++){ System.out.print("* "); } System.out.println(); } for (int m=5

Linux Shell 计算脚本执行过程用了多长时间

#!/bin/bash starttime=`date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S'` #执行程序 endtime=`date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S'`start_seconds=$(date --date="$starttime" +%s);end_seconds=$(date --date="$endtime" +%s);echo "本次运行时间: "$((end_seconds-start_seconds))&

UMHexagonS搜索过程

通过相邻块的预测得到mvp后,会以mvp为基础搜索最佳的匹配块,UMHexagonS就是h.264中用的一种搜索算法. UMHexagonS是一种整像素搜索算法,也就是搜索过程中,参考图像一直都是原来的重构图像,并没有使用经过插值的图像进行搜索. 首先UMHexagonS会根据相关信息去得到比较有可能的mv,(然后用小菱形搜索到该区域去搜索该区域中的最佳mv,这种情况会在下面注明,至于如何才算最佳,请参照http://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/3790218.html

PAT甲题题解-1081. Rational Sum (20)-模拟分数计算

模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出注意一些细节即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; /* 模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出注意一些细节即可 */ ; ; //long int范围实际上就是int的范围,sqrt(int)不超过

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索摘要在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我

whoosh----索引|搜索文本类库

先了解基本概念和步骤: Quick Start Whoosh是一个索引文本和搜索文本的类库,他可以为你提供搜索文本的服务,比如如果你在创建一个博客的软件,你可以用whoosh为它添加添加一个搜索功能以便用户来搜索博客的入口下面是一个简短的例子: >>>from whoosh.index importcreate_in >>>from whoosh.fields import * >>>schema = Schema(title =TEXT(store

ES[7.6.x]学习笔记（九）搜索

搜索是ES最最核心的内容,没有之一.前面章节的内容,索引.动态映射.分词器等都是铺垫,最重要的就是最后点击搜索这一下.下面我们就看看点击搜索这一下的背后,都做了哪些事情. 分数(score) ES的搜索结果是按照相关分数的高低进行排序的,咦?! 怎么没说搜索先说搜索结果的排序了?咱们这里先把这个概念提出来,因为在搜索的过程中,会计算这个分数.这个分数代表了这条记录匹配搜索内容的相关程度.分数是一个浮点型的数字,对应的是搜索结果中的_score字段,分数越高代表匹配度越高,排序越靠前. 在ES的搜

【Elasticsearch学习】DSL搜索大全（持续更新中）

1.复合查询复合查询能够组合其他复合查询或者查询子句,同时也可以组合各个查询的查询结果及得分,也可以从Query查询转换为Filter过滤器查询. 首先介绍一下Query Context和 Filter Context 1)Query Context查询主要关注的是文档和查询条件的匹配度,Query查询会计算文档和查询条件的相关度评分. 2)Filter Context过滤器主要关注文档是否匹配查询条件,并不关系文档和查询条件的匹配程度,也不会计算文档的相关度评分.过滤器查询速度比普通查询快,

ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度

ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度摘要处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_

极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法

1. 极小极大搜索方法一般应用在博弈搜索中,比如:围棋,五子棋,象棋等.结果有三种可能:胜利.失败和平局.暴力搜索,如果想通过暴力搜索,把最终的结果得到的话,搜索树的深度太大了,机器不能满足,一般都是规定一个搜索的深度,在这个深度范围内进行深度优先搜索. 假设:A和B对弈,轮到A走棋了,那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法,然后对于前面A的每一个走棋方法,遍历B的每一个走棋方法,然后接着遍历A的每一个走棋方法,如此下去,直到得到确定的结果或者达到了搜索深度的限制.当达到了搜索深度限

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