你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的. 本篇教程将从最基本的原理讲起.我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子. 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D

摘要: 使用栈的数据结构及相应的回溯算法实现迷宫创建及求解,带点JavaGUI 的基础知识. 难度: 中级 迷宫问题是栈的典型应用,栈通常也与回溯算法连用. 回溯算法的基本描述是: (1)  选择一个起始点: (2)  如果已达目的地, 则跳转到 (4): 如果没有到达目的地, 则跳转到 (3) ; (3)  求出当前的可选项: a.  若有多个可选项,则通过某种策略选择一个选项,行进到下一个位置,然后跳转到 (2); b.  若行进到某一个位置发现没有选项时,就回退到上一个位置,然后回退到 (

迷宫寻路应该是栈结构的一个非常经典的应用了, 最近看数据结构算法应用时看到了这个问题, 想起来在校求学时参加算法竞赛有遇到过相关问题, 感觉十分亲切, 在此求解并分享过程, 如有疏漏, 欢迎指正 问题描述: 非常简洁明了的问题, 即对于一个由1,0构成的矩阵, 找到一条用0连接起来的从(1,1)到(10,10)的路径 思路: 用栈结构存储路径, 每经过一个点, 将点坐标存入栈, 并在矩阵中将此坐标点值置1, 循环直至找到点(10,10), 若中途没找到可以继续前进的点且栈为空, 则说明当前迷宫无

原文:算法起步之A星算法 用途: 寻找最短路径,优于bfs跟dfs 描述: 基本描述是,在深度优先搜索的基础上,增加了一个启发式算法,在选择节点的过程中,不是盲目选择,而是有目的的选的,F=G+H,f(n)=g(n)+h(n) g(n)是当前节点到开始节点的花费h(n)是当前节点到结束节点的花费f(n)是衡量一个衡量标准 最核心的是h(n)的估算,这里用到了启发式算法,且h(n)=<h*(n) (h*(n)为实际问题的代价值).曼哈顿(manhattan)估价函数曼哈顿方法,它计算从当前格到目的

A *搜索算法称为A星算法.这是一个在图形平面,路径.求出最低通过成本的算法. 经常使用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 首先:1.在Map地图中任取2个点,開始点和结束点 2.首先推断该点是不是不能够穿越的点,或者是已经再close中了 3.假设2步骤为真.什么都不做,假设为假,那么我们就进行加入了 4.假设在加入的时候,发现该点在open中不存在.那么我们直接加入,并且视之为当前节点,假设该点              存在open中,那么我们比較G值,假设发现当

剑指Offer--回溯算法解迷宫问题(java版)   以一个M×N的长方阵表示迷宫,0和1分别表示迷宫中的通路和障碍.设计程序,对任意设定的迷宫,求出从入口到出口的所有通路.   下面我们来详细讲一下迷宫问题的回溯算法. (入口) 0 0 1 0 0 0 1 0    0 0 1 0 0 0 1 0    0 0 1 0 1 1 0 1    0 1 1 1 0 0 1 0    0 0 0 1 0 0 0 0    0 1 0 0 0 1 0 1    0 1 1 1 1 0 0 1    

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,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. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法 矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来 根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,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. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

题目大意:给你一个有向图,并给你三个数s.t 和 k ,让你求从点 s 到 点 t 的第 k 短的路径.如果第 k 短路不存在,则输出“-1” ,否则,输出第 k 短路的长度. 解题思路:这道题是一道简单的启发式搜索题目.而启发式搜索中A星算法是比较好理解的.A星算法中需要用到一个估价函数:f(n) = g(n)+ h(n).其中,g(n)是当前量,h(n)是估计量,两者之和 f(n) 是估计值 .在这道题中,g(n)是从起点 s 到 点n 的已走距离,h(n)是从点n 到终点 t 的最短距离(

A*搜寻算法[编辑] 维基百科,自由的百科全书 本条目需要补充更多来源.(2015年6月30日) 请协助添加多方面可靠来源以改善这篇条目,无法查证的内容可能会被提出异议而移除. A*搜索算法,俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或在线游戏的BOT的移动计算上. 该算法综合了BFS(Breadth First Search)和Dijkstra算法的优点:在进行启发式搜索提高算法效率的同时,可以保证找到一条最优路径(基于评估函

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/HDU-3613 After an uphill battle, General Li won a great victory. Now the head of state decide to reward him with honor and treasures for his great exploit. One of these treasures is a necklace made up of 26 differe

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

这是一个使用A* search算法解迷宫的问题,细节请看:http://www.laurentluce.com/posts/solving-mazes-using-python-simple-recursivity-and-a-search/ Laurent Luce的A* search算法有点问题,我这边运行是死循环,稍微修改了一下. import heapq class Cell(object): def __init__(self, x, y, reachable): self.reach

astar A星算法Java实现 一.适用场景 在一张地图中,绘制从起点移动到终点的最优路径,地图中会有障碍物,必须绕开障碍物. 二.算法思路 1. 回溯法得到路径 (如果有路径)采用“结点与结点的父节点”的关系从最终结点回溯到起点,得到路径. 2. 路径代价的估算:F = G+H A星算法的代价计算使用了被称作是启发式的代价函数. 先说明一下各符号意义:G表示的是 从起点到当前结点的实际路径代价 (为啥叫实际?就是已经走过了,边走边将代价计算好了):H表示 当前结点到达最终结点的估计代价 (为

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >