极小极大搜索的算法过程: 参考文档:http://www.xqbase.com/computer/search_minimax.htm (经典) 主要思想比较简单,但说清楚也不大容易.其核心思想是通过对于以后的状态进行预见式的暴搜,对可能的状态进行分析.理论上,如果能够搜索到最终状态,那么之后的走法都已经是确定的了.(这个地方觉得有些糊涂) 对于局面形式的估计首先需要一个合理的估价函数.实际上是因为真正的搜索几乎都是无法搜索到所有的可能性,否则完全用0和1就能表示当前局面的胜负态了.所以需要对局

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

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 &

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

一般,我们用到UISearchDisplayController的时候,都是须要对一个数据源进行刷选,在UISearchDisplayController自带的tableView中展示出来,然后点击退出详情.我近期在做大众点评第三方的时候,遇到一个问题,我展示出了所有商店,想加搜索功能,可是不知道输入的搜索keyword去跟什么匹配,大众点评也并没有提供一个用来刷选的数据源接口,这样,我仅仅能自己输入keyword,不用它数据源提供刷选补全内容,而直接点击弹出键盘的搜索键,进行搜索.只是点击搜索

上一篇我们完成了整个程序的基础框架,那么在讲到真正的搜索算法前,我们先来看看五子棋如何评估当前局势,以及如何计算某个位置的价值. 一.五子棋 在五子棋中,包括成五,活三,活二等定势,下图为山东师范大学董红安在2005年的硕士毕业论文中使用的的评分表,可以供我们来参考. 但是对于四子棋来说,上述评分却并不适用,因为棋盘空间大小的原因,任何一个维度只有4子的空间,一旦没有落成,或是任意一个位置被对方下了,那么该位置将没有任何价值. 二.潜在可能性评估 我们以这张图来举例,当黑棋在(0,3,0)这个位

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.

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

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>

题目地址: http://poj.org/problem?id=2046 一道搜索状态压缩的题目,关键是怎样hash. AC代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <cstring> #include <string> #include <vector> #include <list&

STM32F10X固件库函数——串口清状态位函数分析 最近在测试串口热插拔功能的时候,意外发现STM32F10X的串口库函数中,清理串口状态位函数稍稍有点不解.下面是改函数的源码: /******************************************************************************* * Function Name  : USART_ClearFlag * Description    : Clears the USARTx's pend

https://zhpmatrix.github.io/2017/06/29/custom-xgboost/ https://www.cnblogs.com/silence-gtx/p/5812012.html https://blog.csdn.net/hfzd24/article/details/76903927 如下,自定义评估函数 maxrecall: def maxRecall(preds,dtrain): #preds是结果(概率值),dtrain是个带label的DMatrix l

目的:使用BDD的时候,feture中传过来的预期结果是列表字符串:assert_list  =  "[1,2,3]",我想要的是[1,2,3] 处理方法:使用eval()评估函数:评估的意思就意味着,python处理器判断你想要的结果 结果: list_str = '[1,2,3]' list1 = eval(list_str) print(list1) print(type(list1)) print(list_str) print(type(list_str)) 打印结果====

Spark Streaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState 一.状态管理函数 二.mapWithState 2.1关于mapWithState 2.2mapWithState示例Scala: 2.3mapWithState算子应用示例 2.4mapWithState应用示例 2.5SparkStreaming之mapWithState 三.updateStateByKey 3.1关于updateStateByKey 3.2updateStateByKey

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

流处理主要有3种应用场景:无状态操作.window操作.状态操作. reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.str

我们一般要获得一个函数的地址,通常采用的是明文,例如定义一个api函数字符串"MessageBoxA",然后在GetProcAddress函数中一个字节一个字节进行比较.这样弊端很多,例如如果我们定义一个杀毒软件比较敏感的api函数字符串,那么可能就会增加杀毒软件对我们的程序的判定值,而且定义这些字符串还有一个弊端是占用的字节数较大.我们想想如何我们的api函数字符串通过算法将它定义成一个4字节的值,然后在GetProcAddress中把AddressOfNames表中的每个地址指向的

Description 给定n,m,求\(\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}\varphi(ij)\)模10^9+7的值. Input 仅一行,两个整数n,m. Output 仅一行答案. Sample Input 100000 1000000000 Sample Output 857275582 数据规模 1<=n<=10^5,1<=m<=10^9. sol %%%ranwen!!! 前置技能: \(n=\sum_{d|n}\varphi(d)\) \(\v

Description 给n个数,从中任意选出一些数,使这些数能分成和相等的两组. 求有多少种选数的方案. Input 第\(1\)行:一个整数\(N\) 第\(2\)到\(N+1\)行,包含一个整数\(m_i\) Output 一行:平衡的集合的个数. 看到题的一瞬间数据范围? \(N \leq 20?\)状压! 明显直接做过不去,选择折半搜索. 折半搜索的话会有三种情况 一.选择当前位置 二.选择当前位置,给第一组. 三.选择当前位置,给第二组. 然后直接跑折半搜索+状压即可. 存储类似链式

1. wait() sleep() yield() join()用法与区别 本文提到的当前线程是指:当前时刻,获得CPU资源正在执行的线程. 1.1 wait()方法 wait()方法定义在Object类中,它的作用是让当前线程由“运行状态”进入到“等待(阻塞)状态”,同时释放它所持有的锁.被wait()阻塞的线程可通过notify() 方法或 notifyAll() 方法唤醒,达到就绪态. Object类中关于等待/唤醒的API详细信息如下: wait() -- 让当前线程处于“等待(阻塞)状

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-5025 题意 救唐僧,路上有m(<=9)把钥匙,最多5条蛇和一个唐僧. 目标是前往唐僧的地方,用全部钥匙打开全部的锁,来就唐僧. 钥匙必须要按顺序拿,只有拿过第三个钥匙才可以拿第四个钥匙. 蛇必须得打一个单位时间,打过的蛇就不要再打了. 问最少多长时间可以救出唐僧?没的救输出-1. 思路 又是状压搜索,注意细节即可. 二进制存打过的蛇的集合,注意有可能step大的在队前,所以咱得用优先队列. 如果用普通队列,还得注意