原文地址: http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html ================================================ 原文地址: http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area)

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[]; float Cmax, D, Davg, distance, pr

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网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界约束. 可行流求解中没有源和汇的概念, 算法的目的是寻找一个可以使所有节点都能平衡, 所有边都能满足流

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

https://blog.csdn.net/feinik/article/details/54974293 Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法1, 开放定址法:所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1)※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列.沿此序列逐个单

Going Home Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5539    Accepted Submission(s): 2907 Problem Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every l

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] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.

Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 1, 开放定址法: 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入 公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列.沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者 碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到

分布估计算法解决旅行商问题(TSP) TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用分布估计算法来解决旅行商问题. 在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题

在此把这个算法称作B* 寻路算法(Branch Star 分支寻路算法,且与A*对应),本算法适用于游戏中怪物的自动寻路,其效率远远超过A*算法,经过测试,效率是普通A*算法的几十上百倍. 通过引入该算法,一定程度上解决了游戏服务器端无法进行常规寻路的效率问题,除非服务器端有独立的AI处理线程,否则在服务器端无法允许可能消耗大量时间的寻路搜索,即使是业界普遍公认的最佳的A*,所以普遍的折中做法是服务器端只做近距离的寻路,或通过导航站点缩短A*的范围. 算法原理  本算法启发于自然界中真实动物的寻

在通过汉诺塔问题理解递归的精髓中我讲解了怎么把一个复杂的问题一步步recursively划分了成简单显而易见的小问题.其实这个解决问题的思路就是算法中常用的divide and conquer, 这篇日志通过解决矩阵的乘法,来了解另外一个基本divide and conque思想的strassen算法. 矩阵A乘以B等于X, 则Xij = 注意左乘右乘的区别,AB 与BA是不同的.如果r = 1, 直接就是两个数的相乘.如果r = 2, 例如X = [ 1, 2;   3, 4];Y = [ 2

Floyd-Warshall算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权(但不可存在负权回路)的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包. Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N^3),空间复杂度为O(N^2). Floyd-Warshall算法的原理是动态规划: 从i到j,要么是直接从i到j的,要么是从i出发经过中间节点到j的,假设中间节点有k种可能,那么只要求出这k种可能的最小值,即可得到最短路径. d[ i ][ j ]=min{ d[ i ][

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

0X00 定义 首先要明确一下什么是A*算法和八数码问题? A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法也是一种启发性的算法,也是解决许多搜索问题的有效算法.算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快.启发中的估价是用估价函数表示的,如: f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n) 是节点n的估价函数,g(n)实在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到目 标节点最佳路径的估计代价.其中最重要的是h(n)函数,要求 h(n)<h'(n)

一.问题描述 凸集(Convex Set): 任意两点的连线都在这个集合内的集合就是一个凸集.             ⒈对于一个集合D,D中任意有限个点的线性组合的全体称为D的凸包.             ⒉对于一个集合D,所有包含D的凸集之交称为D的凸包(由此定义可以想到分治算法).         可以证明,上述两种定义是等价的.点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内.下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46453761 ------------------------------------------------------ 1 SAT问题描写叙述 命题逻辑中合取范式 (CNF)的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题,是一典型的NP全然问题.在定义可满足性问题SAT之前,先引进一些逻辑符号. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3

Person's solution 是用来一种基于软件的解决关键区域问题的算法(critical-section). 它并不是完美的,有可能不对地工作.并且是限制解决两个进程同步的问题. 可是它非常easy,非常原始,学习起来也是非常轻松的. 代码例如以下: do { flag[i] = true; turn = j; while (flag[j] && turn == j); critical section flag[i] = false; remainder section } wh

Union-Find 算法(中文称并查集算法)是解决动态连通性(Dynamic Conectivity)问题的一种算法,作者以此为实例,讲述了如何分析和改进算法,本节涉及三个算法实现,分别是Quick Find, Quick Union 和 Weighted Quick Union. 动态连通性(Dynamic Connectivity) 动态连通性是计算机图论中的一种数据结构,动态维护图结构中相连接的组信息. 简单的说就是,图中各个点之间是否相连.连接后组成了多少个组等信息.我们称连接在一起就