本文是该篇文章的归纳http://aigamedev.com/open/tutorial/lazy-theta-star/#Nash:07 . 传统的A*算法中,寻找出来的路径只能是沿着给出的模型(比如TileMap.网格模型)上的路径依次行走.(上图上半) 在游戏中寻路的场合下,这种路径看起来是十分不自然的.与之相对的"自然的"寻路称为Any-Angle Path Planning.(上图下半) 对于A*的一个简单的修正是,在生成路径之后,检测路径上隔开的两个点之间是否有line o

目的:我这里希望实现一个java A* 游戏里的战斗寻径 定义部分: 这个定义引用自 http://www.cnblogs.com/kanego/archive/2011/08/30/2159070.html 这个伪代码说的很详细 如下的状态空间:(起始位置是A,目标位置是P,字母后的数字表示节点的估价值) 搜索过程中设置两个表:OPEN和CLOSED.OPEN表保存了所有已生成而未考察的节点,CLOSED 表中记录已访问过的节点.算法中有一步是根据估价函数重排OPEN表.这样循环中的每一 步只

简单选择排序算法: 基本思想: 在待排序数据中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换:然后在剩下的数中选出最小的数与第二个数交换:依次类推,直至循环到只剩下两个数进行比较为止. 实例: 0.初始状态 3,1,5,7,2,4,9,6(共8个数) 1.n=8 个数中,最小数值为1,与第一个数交换:1,3,5,7,2,4,9,6 2.剩下 n-1=7 个数中,最小数值为2,与第二个数交换:1,2,5,7,3,4,9,6 3.剩下 n-2=6 个数中,最小数值为3,与第三个数交换:1,2,3,7,5,4

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:

本文主要讲述KMP已经KMP的一种改进方法.若发现不正确的地方,欢迎交流指出,谢谢! KMP算法的基本思想: KMP的算法流程: 每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时,不需回溯 i 指针,而是利用已经得到的部分匹配的结果将模式向右滑动尽可能远的一段距离后,继续进行比较. 设S为目标串,T为模式串,设 i 指针和 j 指针分别指示目标串和模式串中正待比较的字符. 开始时,令i=0,j=0.如果Si==Tj,则使i和j的值分别增加l:反之,i不变,j的值退回到j=next[j]的位置(即模式串右滑)

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的串的朴素模式匹配算法.KMP模式匹配算法.KMP模式匹配算法的改进算法. 1.朴素的模式匹配算法 为主串和子串分别定义指针i,j. (1)当 i 和 j 位置上的字母相同时,两个指针都指向下一个位置继续比较: (2)当 i 和 j 位置上的字母不同时,i 退回上次匹配首位的下一位,j 则返回子串的首位. (注:该图从下标为1开始 ) 实现程序: /** * 朴素的模式匹配算法 * 说明:下标从0开始,与书稍有不同,但原理一样 * @author

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

Hard Life Time Limit: 8000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9012   Accepted: 2614 Case Time Limit: 2000MS   Special Judge Description John is a Chief Executive Officer at a privately owned medium size company. The owner of the company has

--喜欢记得关注我哟[shoshana]-- 目录 1.朴素的模式匹配算法2.KMP模式匹配算法 2.1 KMP模式匹配算法的主体思路 2.2 next[]的定义与求解 2.3 KMP完整代码 2.4 一道题目3.KMP模式匹配算法改进 4.朴素算法和KMP算法的时间复杂度分析 5.KMP算法next[]数组理解附: 正文 字符串匹配 给你两个字符串,寻找其中一个字符串是否包含另一个字符串,如果包含,返回包含的起始位置. 如下面两个字符串: string s = "bacbababadababa

Trie树的python实现(leetcode 208) #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- import sys import pdb reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class TrieNode(object): """Trie节点 Attributes: _val: 本节点的值(非None即作为结束判断条件) _next: 后继节点 ""&q

小伙伴你的程序还是停留在糊墙吗?优化代码可以显示程序员的素质欧! 普及一下基础了欧: 一层for简写:y = [1,2,3,4,5,6],[(i*2) for i in y ]       会输出  [2, 4, 6, 8, 10, 12] ,标准形式为: [ 对i的操作 for i in 列表 ] 两层for循环:[对i的操作 for 单个元素 in 列表 for i in 单个元素], 例子: y_list = ['assss','dvv']  [print(i) for y in y_li

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

插入排序算法主要分为:直接插入算法,折半排序算法(二分插入算法),希尔排序算法,后两种是直接插入算法的改良.因此直接插入算法是基础,这里先进行直接插入算法的分析与编码. 直接插入算法的排序思想:假设有序数组从小到大为array[0],array[1],array[2],....,array[n-2],array[n-1],那么将待排数值array[n]与前面的有序数组从后向前依次比较,直到在有序数组中找到小于待排数值array[n]的位置,将array[n]插入到此位置,并入组合成新的有序数组.

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链

原文:一步一步写算法(之prim算法 下) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] 前两篇博客我们讨论了prim最小生成树的算法,熟悉了基本的流程.基本上来说,我们是按照自上而下的顺序来编写代码的.首先我们搭建一个架构,然后一步一步完成其中的每一个子功能,这样最后构成一个完成prim算法计算过程.  f)将DIR_LINE队列中不符合的数据删除,主要是双节点都已经访问过的DIR_LINE数据. void delete_unvali

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

title: "Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线" date: 2018-06-11T19:28:02+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["Python"] 先上效果图 代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator impo

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.

PS: 1.现在明白为什么其他的同学一直都在做数字图像处理,matlab这种东西了,因为机器学习,其他底层主要是做预先处理,然后调用某一个算法 2.感觉knn算法就是根据先验数据计算下一个跟自己一样不一样 1. kNN分类算法原理 1.1 概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度 1.2 算法图示 v 从训练集中找到

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

CGA填充算法之种子填充算法 平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界 (也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充).区域填充中最常用的是多边形填色,本文讨论种子填充算法(Seed Filling)   如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充.种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进