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A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 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) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索…
Power Hungry CowsTime Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 4570 Accepted: 1120 Description FJ's cows would like to be able to compute integer powers P (1 <= P <= 20,000) of numbers very quickly, but need your help. Because they're g…
http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1085 囧啊囧,看了题解后写了个程序,但是样例总过不了T+T,调试了不下于1个小时,肉眼对拍看了根本看不出orz.原来y打成了x.................. 这种错误赛场上犯就离滚粗不远了. 这题是用启发式搜索中的A*做,嗯.我蒟蒻当然不会A*,特地去了解了下..2篇博文有介绍(初识A*算法)(深入A*算法) 估价函数f(i)=g(i)+h(i).g是已知代价,h是估计代价. 本题因为只有一…
本章聚集了一些做了的迭代启发式搜索的题目 为什么只打了迭代启发式搜索? 因为它很好打,有些类似迭代的时候加的最优化剪枝 [因为这个最优化剪枝其实就是你算的估价函数了...] BZOJ 1085 骑士精神 比较经典的一题,特别是题目中还说了在15步内走完...看上去就是迭代的样子 估价函数->指棋盘上不符合规定的骑士数目...每次移动最多让一名骑士回到自己的位置,由此来剪枝 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algor…
代码地址: https://github.com/laiy/Datastructure-Algorithm/blob/master/sicily/1153.c 题目如下: 1153. 马的周游问题 Constraints Time Limit: 1 secs, Memory Limit: 32 MB , Special Judge Description 和题目C同样的任务,这里只是把棋盘扩大到标准的国际象棋.对这样一个8 * 8的棋盘用同样的方法编号如下: 1     2     3     …
Luogu1074靶形数独 题目描述 小城和小华都是热爱数学的好学生,最近,他们不约而同地迷上了数独游戏,好胜的他 们想用数独来一比高低.但普通的数独对他们来说都过于简单了,于是他们向 Z 博士请教, Z 博士拿出了他最近发明的"靶形数独",作为这两个孩子比试的题目. 靶形数独的方格同普通数独一样,在 9 格宽×9 格高的大九宫格中有 9 个 3 格宽×3 格 高的小九宫格(用粗黑色线隔开的).在这个大九宫格中,有一些数字是已知的,根据这些数字,利用逻辑推理,在其他的空格上填入 1 到…
Description 在一个5×5的棋盘上有12个白色的骑士和12个黑色的骑士, 且有一个空位.在任何时候一个骑士都能按照骑士的走法(它可以走到和它横坐标相差为1,纵坐标相差为2或者横坐标相差为2,纵坐标相差为1的格子)移动到空位上. 给定一个初始的棋盘,怎样才能经过移动变成如下目标棋盘: 为了体现出骑士精神,他们必须以最少的步数完成任务. Input 第一行有一个正整数T(T<=10),表示一共有N组数据.接下来有T个5×5的矩阵,0表示白色骑士,1表示黑色骑士,*表示空位.两组数据之间没有…
九宫格拼图游戏大家都很熟悉,这里给大家如介绍何应用状态空间搜索的方式求解拼图的最佳路径和一个游戏dome及自动求解方法: 本文分web版游戏的实现和启发式搜索算法两部分: 先看dome,直接鼠标点击要移动的方块开始游戏,点击 提示 开始最佳路径搜索(启发式)直到最后一步: (如果提示无解,则表示没有找到最佳路点击重置重新试一次,可通过console查看全部搜索的每一步节点状态,或在js/main.js中打断点看每一步结果,详细内容见下文) 项目地址:https://github.com/pang…
在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离…
开篇 这篇文章介绍找最短路径的一种算法,它的字我比较喜欢:启发式搜索. 对于入门的好文章不多,而这篇文章就是为初学者而写的,很适合入门的一篇.文章定位:非专业性A*文章,很适合入门. 有图有真相,先给大家看个效果图吧:从图的左下角到右上角寻找最短路径,灰色部分是障碍物. 这是用一般的搜素方法,类似穷举的效果 下面的图是用A*搜素的效果,也就是本文要介绍的算法. 可以看出,用A*算法减少了许多计算量,它的效率有了显著的提高. 下面将为你解答上图中的算法是如何实现的. 图片来源:http://en.…