极大极小搜索,即minimax搜索算法,专门用来做博弈论的问题的暴力. 多被称为对抗搜索算法. 这个搜索算法的基本思想就是分两层,一层是先手,记为a,还有一层是后手,记为b. 这个搜索是认为这a与b的利益关系是对立的,即假设a要是分数更大,b就要是分数更小. 而且这两个人都是用最优策略. 对,就是这样. 假设我们现在有一道题,给出一串数列,有两个选手按顺序选数,也就是一个选手选了ai,接下来另一个选手就必须选ai后面的任意一个数,然后每个选手选的数的累加和即为选手的分数,求先手比后手最多多几分.

思路:用极大极小搜索解决这样的问题很方便!! 代码如下: #include <cstdio> #include <algorithm> #define inf 100000000 using namespace std; ][]; int x,y,num; bool ok(int x,int y) //判断是否胜 { int i; ;i<;i++) //(x,y)所在的行 if(str[x][i]!=str[x][y]) break; ) ; ;i<;i++) //(x

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

题目大意:给出n(≤500)个数,两个人轮流取数,每次可以从数列左边或者右边取一个数,直到所有的数被取完,两个人都以最优策略取数,求最后两人所得分数. 显然这种类型的博弈题,第一眼就是极大极小搜索+记忆化,但是我并不是很会极大极小搜索TAT.然后第二眼发现可以用DP写,而且显然比极大极小搜索好写啊.这一类的题有一个最普遍的做法,预处理出前缀和,然后f[i][j]表示从第i个数到第j个数先手可得到的最大得分,则有$$f[i][j]=sum[j]-sum[i-1]-min(f[i+1][j],f[i

极小极大搜索 的个人理解(alpha-beta剪枝) 主要算法依据就是根据极大极小搜索实现的. 苦逼的是,查了两个晚上的错,原来最终是判断函数写错了..瞬间吐血! ps. 据说加一句 if sum < 4 printf("#####\n")会变态的快,不过懒得加了 ps. 1表示胜利,0表示平局,-1表示失败. #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include &

目的是寻找最优的方案使得自己能够利益最大化. 基本思想就是假设自己(A)足够聪明,总是能选择最有利于自己的方案,而对手(B)同样足够聪明,总会选择最不利A的方案 对抗搜索就是对于先手来说,取后手中状态最大的:对于后手来说,取终态中状态最小的 对于第一个人 它一定从当前局面可以到达的所有局面中,选择一个最大的走 第二个人一定会从当前局面所有可以到达的局面中,选择一个最小的走 省选第一题一双木棋 正解是博弈论记忆化搜索+状态压缩 然而我这里先贴一份纯对抗搜索的代码 #include <cstdio>

dfs前置知识: 递归链接:0基础算法基础学算法 第六弹 递归 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) dfs深度优先搜索:0基础学算法 搜索篇第一讲 深度优先搜索 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) 本讲前置知识: 队列:0基础学算法 第三弹 队列 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) ↑早期作品,慎用↑ 我们在上一讲稍微说了一下关于深度优先搜索的常识,今天我们的主题是广度优先搜索 广度优先搜索,简称BFS,同dfs一样,属于十分常见的算法,也是最常用的搜索

Find the Winning Move Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 1286   Accepted: 626 Description 4x4 tic-tac-toe is played on a board with four rows (numbered 0 to 3 from top to bottom) and four columns (numbered 0 to 3 from left t

思路:为了方便,当c1>c2时将0变为1,1变为0. 空格最多有10个,每个空格有3个状态,如果不状态压缩,会TLE的.所以最多有3^10种情况 代码如下: #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<iomanip> #include<cmath> #include<cstring> #include<vector> #incl

题目链接:http://poj.org/problem?id=1568 题意:给出一个4*4的棋盘,x和o两人轮流放.先放够连续四个的赢.给定一个局面,下一个轮到x放.问x是否有必胜策略?若有,输出能够赢的最小的坐标? 思路:(1)Maxfind(Min):每次放x,若得到的Max大于等于Min,则直接返回Max.因为Minfind要用这个Max更新Min,若x放置之后能够得到一个比Min大的,显然这样放最好:因为Min无法用Max更新: (2)Minfind(Max)类似: (3)因此,枚举第

Description 4x4 tic-tac-toe is played on a board with four rows (numbered 0 to 3 from top to bottom) and four columns (numbered 0 to 3 from left to right). There are two players, x and o, who move alternately with x always going first. The game is wo

"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)-

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1331 Function Run Fun Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3459    Accepted Submission(s): 1707 Problem Description We all love recursio

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫

Search是数据结构中最基础的应用之一了,在python中,search有一个非常简单的方法如下: 15 in [3,5,4,1,76] False 不过这只是search的一种形式,下面列出多种形式的search用做记录: 一.顺序搜索 顺着list中的元素一个个找,找到了返回True,没找到返回False def sequential_search(a_list, item): pos = 0 found = False while pos < len(a_list) and not fo

构建seq2seq模型,并训练完成后,我们只要将源句子输入进训练好的模型,执行一次前向传播就能得到目标句子,但是值得注意的是: seq2seq模型的decoder部分实际上相当于一个语言模型,相比于RNN语言模型,decoder的初始输入并非0向量,而是encoder对源句子提取的信息.因此整个seq2seq模型相当于一个条件语言模型,本质上学习的是一个条件概率,即给定输入\(x\),学习概率分布\(P(y|x)\).得到这个概率后,对应概率最大的目标句子\(y\)就是模型认为的最好的输出.我们

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

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

题意:有一个n*n的格子.每一个格子里有不同数量的食物,老鼠从(0,0)開始走.每次下一步仅仅能走到比当前格子食物多的格子.有水平和垂直四个方向,每一步最多走k格,求老鼠能吃到的最多的食物. 分析: 矩阵上求最大子路线和,可是不像一维的最大子序列那么easy,由于二维的确定不了计算顺序. 既然不能确定计算顺序,那么就能够利用dp记忆化搜索,这个正好不用管计算顺序: dp记忆化搜索的思想:递归,然后通过记录状态dp[i][j]是否已经计算过来保证每一个状态仅仅计算一次避免反复计算.若计算过则返回d

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