Pacman项目是加州大学伯克利分校提供的一个可视化的AI学习平台.其主体利用python完成.该项目提供了丰富的说明文档,以及预先实现了一些简单的算法供参考各接口的使用. http://ai.berkeley.edu/project_overview.html 本文利用Pac-Man平台实现简单的对抗搜索. Part1 : Reflex Agent 提供的ReflexAgent有以下接口: class ReflexAgent(Agent): def getAction(self,gameSta

BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了

# sudo pacman -Syu...error: key "5F702428F70E0903" could not be looked up remotelyerror: required key missing from keyringerror: failed to commit transaction (unexpected error)Errors occurred, no packages were upgraded....#sudo pacman -S archlin

搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意义. [ Abstract ] Search is a alg

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该

yaourt: 一个pacman前端 本文翻译自:https://archlinux.fr/yaourt-en 1 juin 2007 - admin 关于 简介 获取 示例 截图 链接 关于 Yaourt是一个命令行接口程序,用于在Archlinux上,协同pacman完成软件安装. Written by Julien Mischkowitz <wain at archlinux.fr> and Tuxce <tuxce.net at gmail.com>. 简介 AUR 支持

今天滚系统,再次遭遇包冲突: (/) checking % error: failed to commit transaction (conflicting files) python2-requests: /usr/lib/python2./site-packages/requests/__init__.py exists in filesystem python2-requests: /usr/lib/python2./site-packages/requests/__init__.pyc

pacman -S package_name #安装软件包pacman -R package_name #删除软件包 pacman -Rs package_name #顺便删除软件包相关依赖pacman -Syu #升级系统中的所有包pacman -Ss package #查询软件包pacman -Qs package #查询已安装的包pacman -Qi package #显示查找的包的信息pacman -Ql package #显示你要找的包的文件都安装的位置pacman -Sw packa

下午,开心的看着dpdk的文档,做做各种小实验. 后台正常yaourt -Syu,三个多G的下载,我总是过很久才update一次. 然后KDE窗口各种异常,我知道又在开始更x相关的东西了.可是因为X异常所以看见konsole.于是脑残的我就reboot了... 是reboot,不是systemctl reboot.(不明白我为什么这么脑残,既然出现了异常,说明已经download完成,开始install了,等一下就好了嘛,重启没有任何帮助.) 重启之后,果然出了问题,无线网卡驱动不起来了.幸好还

控制台程序. Arrays类中的binarySearch()静态方法使用二叉树搜索算法,在有序数组中查找包含给定值的元素.只有当数组的元素按升序方式排序时,该方法才是最有效的,否则就应在调用binarySearch()方法之前调用sort()方法. binarySearch()方法的所有版本都返回int类型的值,也就是在array中找到value的索引位置.当然,value也可能不在数组中,此时返回一个负整数.计算过程是:提取大于value的第一个元素的索引位置,翻转元素的取值符号后再减1. p

原文 http://blog.zanlabs.com/2015/01/02/add-resume-type-to-hexo-under-pacman-theme/ 背景 虽然暂时不找工作,但是想着简历也是个向别人推销自己的好东西.然后也想着折腾点新的东西,如此,这般,便想着研究起写个简历了.形式不限,但是必须是在线的,最好是很简洁的. 分析 既然是在线的,那就干脆直接用博客呗,直接放在上面.写博客既然用Markdown,那简历也直接用Markdown,一个是可以在线渲染,另外一个是生成PDF的工

1.问题描写叙述与理解 深度优先搜索(Depth First Search.DFS)所遵循的策略.如同其名称所云.是在图中尽可能"更深"地进行搜索. 在深度优先搜索中,对最新发现的顶点v若此顶点尚有未探索过从其出发的边就探索之. 当v的全部边都被探索过.搜索"回溯"到从其出发发现顶点v的顶点.此过程继续直至发现全部从源点可达的顶点.若图中还有未发现的顶点,则以当中之中的一个为新的源点反复搜索.直至全部的顶点都被发现.与BFS中源顶点是指定的稍有不同. DFS搜索轨迹

Josephina is a clever girl and addicted to Machine Learning recently. She pays much attention to a method called Linear Discriminant Analysis, which has many interesting properties. In order to test the algorithm's efficiency, she collects many datas

整理日: 2015年2月16日 1. 主要特征 假设文本串text长度为n,模式串pattern长度为m,BM算法的主要特征为: 从右往左进行比较匹配(一般的字符串搜索算法如KMP都是从从左往右进行匹配): 算法分为两个阶段:预处理阶段和搜索阶段: 预处理阶段时间和空间复杂度都是是O(m+sigma),sigma是字符集大小,一般为256: 搜索阶段时间复杂度是O(mn): 当模式串是非周期性的,在最坏的情况下算法需要进行3n次字符比较操作: 算法在最好的情况下达到O(n / m),比如在文本串

最在使用ARCH的时候使用命令: sudo pacman -S Ruby 终端报错: error: could not open file /var/lib/pacman/sync/apricity-core.db: Unrecognized archive format 这让我折腾好长时间,最后求助大神得出总结, 他将pacman.conf里面的官方源注释掉,然后去/etc/pacman.d/mirrorlist 文件中的163源,因为163源已经停止更新,选用其他速度快的源,比如:中国教育网

迭代加深搜索算法: 对于可以用回溯法解决,但是解答树结点数大的恐怖的问题的一种解决办法,有的问题甚至用bfs连一层节点都遍历不完就超时了.具体方法就是依次枚举搜索层数,从1到一个上限. 结构: int solve() { for (int maxd = 1; maxd < MAXN; maxd++) { if (dfs(0, maxd)) return maxd; } return MAXN; } 优点: 相较于bfs老老实实的枚举解答树而言, 迭代加深搜索算法可以以深度优先搜索,也就是说可以第

Full Search 全搜索算法是最简单暴力的一种搜索算法,对搜索范围内的所有像素点都进行匹配对比,选出最合适的运动向量,以下就是一个搜索范围为4的全搜索范围(单个像素点) /*! *********************************************************************** * \brief按照螺旋搜索顺序进行全搜索 * Full pixel block motion search * 目标是得到(mv_x,mv_y)和min_mcost,(m

深度优先搜索算法(depth first search),是一个典型的图论算法.所遵循的搜索策略是尽可能“深”地去搜索一个图. 算法思想是: 对于新发现的顶点v,如果它有以点v为起点的未探测的边,则沿此边继续探测下去.当顶点v的所有边都已被探寻结束,则回溯到到达点v的先辈节点.以相同方法一直回溯到源节点为止.如果图中还有未被发现的顶点,则选择其中一个作为源顶点,重复以上的过程.最后的结果是一些不相交的深度优先树. leetCode中的应用: Given a collection of integ

在计算机科学里,Boyer-Moore字符串搜索算法是一种非常高效的字符串搜索算法.它由Bob Boyer和J Strother Moore设计于1977年.此算法仅对搜索目标字符串(关键字)进行预处理,而非被搜索的字符串.虽然Boyer-Moore算法的执行时间同样线性依赖于被搜索字符串的大小,但是通常仅为其它算法的一小部分:它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较,而会跳过其中某些部分.通常搜索关键字越长,算法速度越快.它的效率来自于这样的事实:对于每一次失败的匹配尝试,算法都能够使用这

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该