与孙晓宁同学结对审查,其代码地址如下:https://github.com/brunnhilder/-1/blob/master/%E9%A9%AC%E8%B8%8F%E6%A3%8B%E7%9B%98 代码功能要求: 国际象棋的棋盘为8*8的方格棋盘.现将"马"放在任意指定的方格中,按照"马"走棋的规则将"马"进行移动.要求每个方格只能进入一次,最终使得"马"走遍棋盘的64个方格.编写一个C程序,实现马踏棋盘操作,要求用1-…

[问题描述]关于马踏棋盘的基本过程:国际象棋的棋盘为 8*8 的方格棋盘.现将"马"放在任意指定的方格中,按照"马"走棋的规则将"马"进行移动.要求每个方格只能进入一次,最终使得"马"走遍棋盘的64个方格. 输入一个n,表示大小为n x n的棋盘 输出马走遍棋盘所有格子的顺序和不同的走法数量 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.…

在上一节中实现了走棋,这篇博客将介绍中国象棋中的走棋规则 在写博客前先可能一下象棋的走棋规则: 1)将 将的坐标关系:横坐标相等,纵坐标相减绝对值等于1,或者纵坐标相等,横坐标相减绝对值等于1 将的特殊要求:目标坐标坐落于九宫内 将的例外情况:假设两个老将面对面而中间没有棋子阻拦.老将能够直接飞到对方九宫吃对方老将 2)士 士的坐标关系:纵坐标和横坐标相减的绝对值都是1, 士的特殊要求:目标坐标坐落于九宫内 3)象 象的坐标关系:纵坐标和横坐标相减的绝对值都是2 象的特殊要求:象眼不能有棋子,不…

除了精确推理之外,我们还有非精确推理的手段来对概率图单个变量的分布进行求解.在很多情况下,概率图无法简化成团树,或者简化成团树后单个团中随机变量数目较多,会导致团树标定的效率低下.以图像分割为例,如果每个像素的label都是随机变量,则图中会有30W个随机变量(30W像素的小型相机).且这30W个随机变量相互之间耦合严重(4邻接,多回环),采用团树算法无法高效的获得单个像素label的可能值.所以,在精确推理之外,我们使用非精确推理的手段对节点的概率分布进行估计. 1.Loopy 置信传播 BP…

剑指Offer--当当+搜狐+好未来笔试题+知识点总结 情景回想 时间:2016.9.21 15:00-21:00 地点:山东省网络环境智能计算技术重点实验室 事件:当当笔试.搜狐笔试.好未来笔试 3场笔试中好未来相对简单点. 好未来编程题 马踏棋盘(贪心算法)   马踏棋盘是经典的程序设计问题之中的一个,基本的解决方式有两种:一种是基于深度优先搜索的方法,还有一种是基于贪婪算法的方法.第一种基于深度优先搜索(DFS)的方法是比較经常使用的算法,深度优先搜索算法也是数据结构中的经典算法之中的一个…

1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

00 题目 描述: 在国际象棋中,马的走法与中车象棋类似,即俗话说的"马走日",下图所示即国际象棋中马(K)在一步能到达的格子(其中黑色的格子是能到达的位置). 现有一200*200大小的国际象棋棋盘,棋盘中仅有一个马,给定马的当前位置(S)和目标位置(T),求出马最少需要多少跳才能从当前位置到达目标位置. 输入: 本题包含多个测例.输入数据的第一行有一个整数N(1<=N<=1000),表示测例的个数,接下来的每一行有四个以空格分隔的整数,分别表示马当前位置及目标位置的横.…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测…

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…