引言 在一张固定地图上选择一条路径,当存在多条可选的路径之时,需要选择代价最小的那条路径.我们称这类问题为最短路径的选择问题.解决这个问题最经典的算法为Dijikstra算法,其通过贪心选择的步骤从源点出发逐步逼近目标点,从而得到起始点与目标点的最短路径.A*算法是在Dijikstra算法上做了改进,使其能够在 开阔空间(也就是四通八达或具有少量障碍物的方格路,可以近似看成各边权重均相等的完全图) 上具有比Dijikstra算法有更好的搜索效率. 但Dijikstra算法和A*算法无法很好的适用

  官方文档 http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=androidsdk/guide/key 先去官方文档申请秘钥下载压缩文件等操作,参考 百度地图的秘钥申请与sdk下载,显示地图(1) 公交,步行,驾车路线查询,附近POI查询 参考文档导入所需jar包和so文件 标注点,覆盖物的实现见官方文档  poi检索:1.首先获取地图,创建poi检索实例: private void initView() { //输入框 etPoi = (EditText) in

今天搞了一个多小时,头是疼的,应该是没休息好吧,学习了数据结构这一节,感觉收益良多,下面贴上代码和心得: /*24_链表创建和链表遍历算法的演示*/ # include <stdio.h> # include <malloc.h> # include <stdlib.h> typedef struct Node { int data;//数据域 struct Node * pNext;//指针域 }NODE, *PNODE;//NODE等价于struct Node //

在图的基本算法中,最初需要接触的就是图的遍历算法,根据访问节点的顺序,可分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS). DFS(深度优先搜索)算法 Depth-First-Search 深度优先算法,是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点. 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点, 则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复

线路规划: https://blog.csdn.net/qq_19979539/article/details/51938995 百度地图:baidumap: 高德地图:iosamap: 腾讯地图:qqmap: 谷歌地图:comgooglemapsurl: 系统地图就不用这么麻烦了,直接这样就好: CLLocationCoordinate2D endCoor =坐标; MKMapItem *currentLocation = [MKMapItem mapItemForCurrentLocatio

◆ 常用的遍历算法: 1.1.用指定函数依次对指定范围内所有元素进行迭代访问.该函数不得修改序列中的元素 functor for_each(iteratorBegin, iteratorEnd, functor对每个元素进行操作); 1.2.与for_each类似,遍历所有元素,但可对容器的元素进行修改( transform 是变换的意思) OutputIterator transform(InputIterator _First1,   InputIterator _Last1,  Outpu

void PostOrderTraverse(BTNode *T) { //就用到了一个变量T if(T==NULL) return; PostOrderTraverse(T->lchild); PostOrderTraverse(T->rchild); printf("%c",T->data); }   前序非递归测试代码 #include <stdio.h> #include <malloc.h> #define ElemType char

C++ STL 常用遍历算法 STL的容器算法迭代器的设计理念 1) STL的容器通过类模板技术,实现数据类型和容器模型的分离 2) STL的迭代器技术实现了遍历容器的统一方法:也为STL的算法提供了统一性奠定了基 础 3) STL的算法,通过函数对象实现了自定义数据类型的算法运算:所以说:STL的算法也提 供了统一性.                核心思想:其实函数对象本质就是回调函数,回调函数的思想:就是任务的编写者和任务的调用者有效解耦合.函数指针做函数参数.4) 具体例子:transf

[Wannafly挑战赛4]F 线路规划 题目描述 Q国的监察院是一个神秘的组织.这个组织掌握了整个帝国的地下力量,监察着Q国的每一个人.监察院一共有N个成员,每一个成员都有且仅有1个直接上司,而他只听从其上直接司的命令.其中1号成员是监察院的院长,这个庞然大物的主人.由于时代的进步,监察院议会决定升级组织的旧式通信器,安装最新的反侦测通信器.他们拿出了M组线路方案,其中第i组线路方案可以用一个四元组(x[i].y[i].k[i].w[i])描述,表示第x[i]号成员可以安装与y[i]号成员的直

[nowcoder_Wannafly挑战赛4_F]线路规划 试题描述 Q国的监察院是一个神秘的组织. 这个组织掌握了整个帝国的地下力量,监察着Q国的每一个人. 监察院一共有 \(N\) 个成员,每一个成员都有且仅有 \(1\) 个直接上司,而他只听从其上直接司的命令.其中 \(1\) 号成员是监察院的院长,这个庞然大物的主人. 由于时代的进步,监察院议会决定升级组织的旧式通信器,安装最新的反侦测通信器. 他们拿出了 \(M\) 组线路方案,其中第i组线路方案可以用一个四元组 \((x[i].y[

引言:做2048小游戏会将横纵方向的数字内容,存储在一个二维数组中,要将这个二维数组中的内容显示在页面上,就一定要用遍历算法来实现了. 一.二维数组存储    首先考虑用二维数组存储所有行数,列数  →  var  RN=4,CN=4; 然后再定义一个变量data 来保存这个二维数组  →  var  data; 游戏的所有主要执行程序都保存在start()函数下 → 启动游戏 保存存有行数,列数的二维数组到data中    关键代码 ↓ function start(){ data=[]; /

十大算法之广度优先遍历: 本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,详细方法例如以下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vet中 3.初始化邻接矩阵. 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵array中 输入边依附的两个顶点的序号i,j. 将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1: 将邻接矩阵的第j行第i列的元素值置为1: 广度优先遍历实现: 1.初始化队列Q 2.訪问顶点v:ifVisit[v]=1;顶点v入队Q; 3.whi

01昨天课程回顾 02函数对象适配器 函数适配器是用来让一个函数对象表现出另外一种类型的函数对象的特征.因为,许多情况下,我们所持有的函数对象或普通函数的参数个数或是返回值类型并不是我们想要的,这时候就需要函数适配器来为我们的函数进行适配. 使用方法: 第一步 让函数对象 1 绑定器适配器 作用: 可以动态改变函数对象的一个参数,不用生成多个函数对象 2. 取反适配器 作用:改变函数谓词(返回值为bool的函数对象)的返回状态//true改为false  false改为true 3. 普通函数适

树表示由边连接的节点.它是一个非线性的数据结构.它具有以下特性. 一个节点被标记为根节点. 除根节点之外的每个节点都与一个父节点关联. 每个节点可以有一个arbiatry编号的chid节点. 我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构.我们将一个节点指定为根节点,然后将更多的节点添加为子节点.下面是创建根节点的程序. 创建树 创建根 我们只需要创建一个节点类并向节点添加赋值.这就变成了只有根节点的树. class Node: def __init__(self, data

旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # TSP旅行商问题:若干个城市,任意两个城市之间距离确定,要求一旅行商从某城市 # 出

ks17:algorithm apple$ cat btree_test.c ///*************************************************************** /// @Filename: btree_test.c /// @Brief: 尝试构建b树,并使用三种遍历算法对树进行遍历 /// /// /// @notice: 在函数里面申请空间给指针,是不能返回的,必须包装一层,赋值给指针的指针方式,否则函数返回后赋值结果是NULL /// @

PS:所有的代码示例使用的都是这个图 2019-10-29 利用p126的算法5.3建立二叉树,并完成三种遍历算法 中序 后序 先序 #include<iostream> #include<stack> #define TElemType char using namespace std; typedef struct BiTNode { TElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild; }BiTNode,*BiTree; //先序遍历

通过深度优先遍历算法,可以依次获取每个后代节点的对象. 顺序:有子元素先获取子元素,再获取兄弟元素 主要有2步骤: //1.创建节点迭代器对象(parent是要遍历的节点) var iterator = document.createNodeIterator(parent, NodeFilter.SHOW_ELEMENT, null, false); //2.反复调用iterator的nextNode方法跳到下一个 do{ var node = iterator.nextNode(); if(n

在上一篇文章我们用java演示了图的数据结构以及图涉及到的深度优先遍历算法,本篇文章将继续演示图的广度优先遍历算法.广度优先遍历算法主要是采用了分层的思想进行数据搜索.其中也需要使用另外一种数据结构队列,本篇文章为了使代码更加优雅,所有使用java中Linkedlist集合来进行模拟队列.因为该集合有在队列尾部添加元素和从队头取出元素的API. 算法思想: 1.先访问一个元素,然后放到队列中,并且标记已经访问过该元素. 2.然后判断队列是否为空,不为空则取出队头元素. 3.然后取出队头元素的第一

预排序遍历算法(MPTT) 算法详细: 对于所有的树的节点,都会有一个左值和一个右值,用于确定该节点的边界. 父节点的左值都会比子节点左值的小,右值都会比子节点的右值大. 没有父节点新增:即没有父节点新建一个节点,那么会生成一个左右值为1,2的节点. 有父节点新增:将当前节点左值赋值为父节点的右值,右值赋值为左节点+1.所有左值和右值比6大的都需要加上2. 删除没有子级的节点:所有节点的左右值大于当前节点的右值,那么都会减去2. 删除有子节点的节点:所有节点的左右值大于删除的顶级节点的右值,那么

说起二叉树的遍历,大学里讲的是递归算法,大多数人首先想到也是递归算法.但作为一个有理想有追求的程序员.也应该学学非递归算法实现二叉树遍历.二叉树的非递归算法需要用到辅助栈,算法着实巧妙,令人脑洞大开. 以下直入主题: 定义一颗二叉树,请看官自行想象其形状, class BinNode( ): def __init__( self, val ): self.lchild = None self.rchild = None self.value = val binNode1 = BinNode( 1