传送门:http://acm.tzc.edu.cn/acmhome/problemdetail.do?&method=showdetail&id=2755 思路:对起点到终点进行广搜,由于n特别大,不能用二维数组记录走过的点,可以用STL的map进行记录,map<pair<int,int>,int> v; 如果出现的点可以进行v[point] = 1: 另外可以剪枝  if(abs(sx-ex)/2>m||abs(sy-ey)/2>m)return 0;

学习经验记录与分享—— 最近在学习中接触到了一种解决最短路径的实用方法----BFS(广度搜索),在这里总结并分享一下第一次学习的经验. 首先第一个要了解的是"queue"(队列函数),BFS以这个为核心展开,我先把队列函数常用用法写一下: 1.queue<队列数据类型> 队列名:例如:queue<int> Q;意思是创建一个存入int类型元素的队列.(接下来队列名都以Q示范) 2.Q.push(存入相应类型的元素名): 3.Q.pop();释放队列中的第一个元

毕竟新手上路23333,有谬误还请指正. 课程设计遇到八数码问题(这也是一坨),也查过一些资料并不喜欢用类函数写感觉这样规模小些的问题没有必要,一开始用深度搜索却发现深搜会陷入无底洞,如果设定了深度限制又会有很多情况无法找到,然后果断放弃,改用广度搜索.  如果要改善代码效率还可以用双向搜索,即从起始状态和最终状态同时搜索,找到相同状态,这样搜索时间会缩短一半.此外还可以用A*(启发式算法)会显得高端很多. 题目要求: 在一个3*3的棋盘上,随机放置1到8的数字棋子,剩下一个空位.数字可以移动到

广度搜索(degree) struct GraphNode{ int label; vector<GraphNode*> neighbours; GraphNode(int x):label(x){}; }; class Solution { public: bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) { vector<GraphNode*> graph; ve

原题地址 题意 一个8x8的国际象棋棋盘,你有一个棋子"马".算出棋子"马"从某一格到还有一格子的最少步数. 与普通dfs不同的是,你能走的路线不是上下左右,四个方向. 而是由"日" 字组成的8个方向.尽管是国际象棋的马.可是事实上和中国象棋的马走法还是一样的. 代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace st

https://elasticsearch.cn/article/132 备注,分组字段只能是 keyword或num类型,不能是text类型 在 Elasticsearch 5.x 有一个字段折叠(Field Collapsing,#22337)的功能非常有意思,在这里分享一下,   字段折叠是一个很有历史的需求了,可以看这个 issue,编号#256,最初是2010年7月提的issue,也是讨论最多的帖子之一(240+评论),熬了6年才支持的特性,你说牛不牛,哈哈.   目测该特性将于5.3

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-5025 题意 救唐僧,路上有m(<=9)把钥匙,最多5条蛇和一个唐僧. 目标是前往唐僧的地方,用全部钥匙打开全部的锁,来就唐僧. 钥匙必须要按顺序拿,只有拿过第三个钥匙才可以拿第四个钥匙. 蛇必须得打一个单位时间,打过的蛇就不要再打了. 问最少多长时间可以救出唐僧?没的救输出-1. 思路 又是状压搜索,注意细节即可. 二进制存打过的蛇的集合,注意有可能step大的在队前,所以咱得用优先队列. 如果用普通队列,还得注意

这题我们可以用优先队列,每次弹出队列中操作次数最少的一个,那么当找到匹配数时,该值一定是最优的.需要注意的时,加个vi[]数组,判读当前数是否已经存在于队列中.我做的很烦啊~~~ #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> #include<cmath> #include<vector> using namespace std; int

  迷宫问题 Description 定义一个二维数组: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线. Input 一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫.数据保证有唯一解. Output 左上角到右下角的最短路径,格式如样

A - Prime Path(11.1.1) Time Limit:1000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u SubmitStatus Description The ministers of the cabinet were quite upset by the message from the Chief of Security stating that they would all have to cha

Given a 2D board containing 'X' and 'O', capture all regions surrounded by 'X'. A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in that surrounded region. For example, X X X X X O O X X X O X X O X X After running your function, the board should

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/CodeForces-920E 题意 给一个补图,问各个联通块有几个元素,升序排列 注意maxn=2e5, maxm=2e10 思路 数据量超大,这本来是并查集专题的一道题 如果用并查集的话,向上维护一个元素个数,但首先离线建图是个问题O(n^2) 这样考虑的话,bfs O(n)就是更好的选择 提交上去TLE,当时写题没仔细算复杂度,set查边+数组判重,加起来貌似O(nlogn+n),至于为什么用set查边,因为数组查边肯定

package main import ( "fmt" "os" ) /* *将文档结构读入到切片中(二维数组) *row, col 行数 列数 (文档第一行数据) *fmt.Fscanf 逐一字符读取 (遇到换行返回值为0)***Fscan(遇到换行视为空白)*** * */ func readMaze(filename string) [][]int { file, err := os.Open(filename) if err != nil { panic(e

#include "iostream.h" #include "string.h" //定义一个状态节点 typedef struct //存储各个状态 { int x,y,s;//修道士人数,野人人数,s=0左岸s=1右岸 }state; typedef struct edge { int verNo;//顶点号: int x_boat,y_boat,di;//船上修道士人数,船上野人人数,方向,di=1向右,di=0向左 struct edge* next; }

广度/宽度优先搜索(BFS) [算法入门] 1.前言 广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历策略.因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名. 一般可以用它做什么呢?一个最直观经典的例子就是走迷宫,我们从起点开始,找出到终点的最短路程,很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的. 算法导论里边会给出不少严格的证明,我想尽量写得通俗一点,因此采用一些直观的讲法来伪装成证明,关键的point能够帮你get到就好. 2.图的

[算法入门] 郭志伟@SYSU:raphealguo(at)qq.com 2012/05/12 1.前言 深度优先搜索(缩写DFS)有点类似广度优先搜索,也是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点V0开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 你可以跳过第二节先看第三节,:) 2.深度优先搜索VS广度优先搜索 2.1演示深度优先搜索的过程 还是引用上篇文章的样例图,起点仍然是V0,我们修

深度优先搜索(DFS) [算法入门] 1.前言深度优先搜索(缩写DFS)有点类似广度优先搜索,也是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点V0开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 你可以跳过第二节先看第三节,:) 2.深度优先搜索VS广度优先搜索 2.1演示深度优先搜索的过程还是引用上篇文章的样例图,起点仍然是V0,我们修改一下题目意思,只需要让你找出一条V0到V6的道路,而无需最短

转载声明:原文转自:http://www.cnblogs.com/xiezie/p/5568822.html 第一次遇到迷宫搜索,给我的感觉是十分惊喜的:搞懂这个的话,感觉自己又掌握了一项技能~ 个人感觉,角色扮演类的游戏,起码都可以在迷宫搜索上找到影子. 奇偶剪枝这个算法感觉十分开阔的视野~这样去描述这个具体问题实在太形象生动了~ 总而言之,十分有趣. 仔细的人会发现  每当设计到移动,我们必须想到上下左右,这也让我们看到这类算法的思路. 在学习迷宫搜索当中,我发现:这个搜索算法是先分析 找到

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特

二叉查找树(Binary Search Tree) 是一种树形的存储数据的结构 如图所示,它具有的特点是: 1.具有一个根节点 2.每个节点可能有0.1.2个分支 3.对于某个节点,他的左分支小于自身,自身小于右分支 接下来我们用c++来实现BST的封装 首先我们编写每个节点的类结构,分析可以知道我们每一个节点需要存储一个数据(data),左分支(left指向一个节点),右分支(right指向另一个节点) 因此我们建立 bstNode.h #ifndef TEST1_BSTNODE_H #def