对sunway程序中的BUG所进行的修改 需要注意的是Sunway上面文章“深入A*算法”中引用了一个A*的游戏程序进行讲解,并有这个源码的下载,不过它有一个不小的Bug, 就是新的子节点放入OPEN表中进行了排序,而当子节点在Open表和Closed表中时,重新计算估价值后,没有重新的对Open表中的节点排序,这个问题会导致计算有时得不到最优解,另外在路网权重悬殊很大时,搜索范围不但超过Dijkstra,甚至搜索全部路网, 使效率大大降低. Drew 对这个问题进行了如下修正,当子节点在Ope

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

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

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现

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

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础.EM通用算法原理.EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法.按照惯例,本文要对EM算法进行更进一步的探究.就是动手去实践她. 2. GMM实现 我的实现逻辑基本按照GMM算法流程中的方式实现.需要全部可运行代码,请移步我的github. 输入:观测数据\(x_1,x_2,x

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

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

前言: KMP算法是一种字符串匹配算法,由Knuth,Morris和Pratt同时发现(简称KMP算法).KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.比较流行的做法是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息.由于next函数理解起来不太容易,本文同样是基于空间换时间的做法,但将采用另一种代码实现,希望可以更方便读者理解! 测试数据 aseeesatba esat as330kdwejjl_8 jjl_ faw4etoesting

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:

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01  15:15:42   最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导]  [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets

先来解释一下HMM的向前算法: 前向后向算法是前向算法和后向算法的统称,这两个算法都可以用来求HMM观测序列的概率.我们先来看看前向算法是如何求解这个问题的. 前向算法本质上属于动态规划的算法,也就是我们要通过找到局部状态递推的公式,这样一步步的从子问题的最优解拓展到整个问题的最优解.在这里我们认为随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,同时任何时刻的观察状态只仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态. 在t时刻我们定义观察状态的概率为: αt(i)=P(o1,o2,...ot,i

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,    

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.

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