一.简述以及地图 G 表示从起点移动到网格上指定方格的移动距离 (暂时不考虑沿斜向移动,只考虑上下左右移动). H 表示从指定的方格移动到终点的预计移动距离,只计算直线距离,走直角篇走的是直角路线. 令 F = G + H ,F 即表示从起点经过此点预计到终点的总移动距离接下来我们从起点开始,按照以下寻路步骤,直至找到目标. 从起点开始, 把它作为待处理的方格存入一个预测可达的节点列表,简称 openList, 即把起点放入"预测可达节点列表", 可达节点列表 openList 就是一

本文介绍基于最长公共子序列的文本比较算法——Needleman/Wunsch算法.还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting那他们的最长公共子序列为ittn(注:最长公共子序列不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子序列长度为4. 和LD算法类似,Needleman/Wunsch算法用的都是动态规划的思想,两者十分相似. 举例说明:A=GGATCGA,B=GAATTCAGTTA,计算LCS(A,B). 第一步:初始化动态转移矩阵 Needleman/Wunsch

Kruskal算法: 不断地选择未被选中的边中权重最轻且不会形成环的一条. 简单的理解: 不停地循环,每一次都寻找两个顶点,这两个顶点不在同一个真子集里,且边上的权值最小. 把找到的这两个顶点联合起来. 初始时,每个顶点各自属于自己的子集合,共n个子集合. 每一步操作,都会将两个子集合融合成一个,进而减少一个子集合. 结束时,所有的顶点都在同一个子集合里,这个子集合就是最小生成树. 例子: 伪代码: Prim算法: G=(V,E),S是V的真子集,如果u在S中,v在V-S中,且(u,v)是图的一

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"中介绍了基于编辑距离的文本比较算法--LD算法. 本文介绍基于最长公共子串的文本比较算法--Needleman/Wunsch算法. 还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting 那他们的最长公共子串为ittn(注:最长公共子串不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子串长度为4. 定义: LCS(A,B)表示字符串A和字符串B的最长公共子串的长度.很显然,LSC(A,B)=0表示两个字符串没有公共部分. Rev(A)表示反转

A*算法/博弈树 前阵子考试学了A*算法.博弈树和回溯,自己真是愚蠢至极,根本没就搞明白这些,所以对于这些算法问道的话就不能说清楚,也记不住,所以才有了这篇笔记.在这里感谢面试我的那位工程师~~ A*算法 一些重要的概念 启发式信息:用于帮助减少搜索量的与问题有关的信息或知识. 启发式搜索:使用启发信息指导的搜索过程叫做启发式搜索. 估价函数:定义在状态空间上的实值函数. open表:未扩展的节点 close表:已扩展或正在扩展的节点 用f(n)表示节点n的估价函数: 1. f(n)表示从起点到

概要 本章介绍斜堆.和以往一样,本文会先对斜堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 斜堆的介绍2. 斜堆的基本操作3. 斜堆的C实现(完整源码)4. 斜堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3638493.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 斜堆的介绍 斜堆

概要 上一章介绍了斜堆的基本概念,并通过C语言实现了斜堆.本章是斜堆的C++实现. 目录1. 斜堆的介绍2. 斜堆的基本操作3. 斜堆的C++实现(完整源码)4. 斜堆的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3638524.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 斜堆的介绍 斜堆(Skew heap)也叫自适应堆(self-adjusting heap),它是左倾堆的一个变种.和左倾堆一样,它通常也用于实现优先队列:作为

概要 前面分别通过C和C++实现了斜堆,本章给出斜堆的Java版本.还是那句老话,三种实现的原理一样,择其一了解即可. 目录1. 斜堆的介绍2. 斜堆的基本操作3. 斜堆的Java实现(完整源码)4. 斜堆的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3638552.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 斜堆的介绍 斜堆(Skew heap)也叫自适应堆(self-adjusting heap),它是左倾堆的一个变种.和左

头文件和源文件拷贝到项目中就能用了! have fun 使用cocos2dx 3.2 原理都一样 淡蓝色的点是地图 深蓝色的点是障碍物 绿色的点是路径 暗绿色的点是搜寻过的点 红色的点是按路径行走的点 dijkstra算法 会发现路径最短,但寻找过的路径比較多(计算速度慢) 最佳优先搜索算法会发现寻找过的路径少了(计算速度提高了),但走了很多弯路 A星算法 结合了上面2种算法 即寻找到了最短路径, 搜寻过的路径也比較少 #ifndef __HELLOWORLD_SCENE_H__ #define

在做东西的时候用到了社区发现,因此了解了一下有关社区发现的一些问题 1,社区发现算法 (1)SCAN:一种基于密度的社团发现算法 Paper: <SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks>  Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger  Conference: SIGKDD 2007 主要概念: 节点相似度定义为两个节点共同邻居的数目与

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候

A*算法&博弈树α-β剪枝 A*算法/博弈树 前阵子考试学了A*算法.博弈树和回溯,自己真是愚蠢至极,根本没就搞明白这些,所以对于这些算法问道的话就不能说清楚,也记不住,所以才有了这篇笔记.在这里感谢面试我的那位工程师~~ A*算法 一些重要的概念 启发式信息:用于帮助减少搜索量的与问题有关的信息或知识. 启发式搜索:使用启发信息指导的搜索过程叫做启发式搜索. 估价函数:定义在状态空间上的实值函数. open表:未扩展的节点 close表:已扩展或正在扩展的节点 用f(n)表示节点n的估价函数:

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

一.什么叫最小生成树 一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树. 二.为什么要研究最小生成树问题 <算法导论>上举了电子线路设计的例子.而在经济学.生物学中也常应用最小生成树. 三.如何求一个无向连通图的最小生成树 <算法导论>中提取讲解了两种得到最小生成树的算法,一是Kruskal算法,另一种是Prim算法.这两种算法都使用了贪心策略. 先说明几个概念: 安全边:A是G的某最小生成树的子集,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54020333 Networks算法Algorithms 最短路径Shortest Paths shortest_path all_shortest_paths shortest_path_length average_shortest_path_length has_path Advanced Interface Dense Graphs A* Algorithm [Shortest Paths]

C3算法规则 -- 每一个类的继承顺序都是从基类向子类看 -- 形成一个指向关系的顺序[当前类] + [父类的继承顺序] -- 进行一个提取 -- 如果一个类出现从左到右的第一个顺序上,并且没有出现在后面的顺序中,或者出现在后面顺序了,但是仍然是第一个,那么就把这个类提取出来 示例1 # class A(object): ... # class B(A): ... # class C(A): ... # class D(B, C): ... # print(D.__mro__) # (<clas

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处

TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. (1)PageRank PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,其公式是通过一种投票的思想来设

因为最近一段时间接触了一些Leetcode上的题目,发现许多题目的解题思路相似,从中其实可以了解某类算法的一些应用场景. 这个随笔系列就是我尝试的分析总结,希望也能给大家一些启发. 动态规划的基本概念 一言以蔽之,动态规划就是将大问题分成小问题,以迭代的方式求解. 可以使用动态规划求解的问题一般有如下的两个特征: 1.有最优子结构(optimal substructure) 即待解决问题的最优解能够通过求解子问题的最优解得到. 2.子问题间有重叠(overlapping subproplems)

关于一道面试题,使用C#实现字符串反转算法. 题目见http://student.csdn.net/space.php?do=question&ac=detail&qid=490 详细内容如下: ///<summary> ///使用C#实现字符串反转算法 /// e.g. 输入"12345", 输出"54321" ///请使用你认为的最优算法 ///</summary> ///<param name="s&qu

揭开A*算法的神秘面纱 一.总结 一句话总结:f(n)=g(n)+h(n) 这个算法有点像BFS的优化算法. g(n)为起点到当前方格的距离,这个是已知的. h(n)为当前方格到终点的距离,这个简单点可以直接用曼哈顿距离算. 这个算法就是在bfs的基础上每次取f(n)最小的那个点. 找不到的话就回溯. 1.为什么广度优先算法能找到最优路径,但是却很耗时呢? 层次 路径 因为用层次表示路径 广度优先搜索之所以能找到最优的路径,原因就是每一次扩展的点,都是距离出发点最近.步骤最少的.如此这样递推,当