A*是一个比较经典的启发式寻路算法.是基于dijkstra算法,但是加入了启发函数,使路径搜索效率更高.实现起来很简单.不过要做到通用性高,比如支持各种不同类型的地图,甚至不仅仅是地图,而是个图结构如解决拼图游戏N-puzzle会用到的,就需要多花点心思.用C++实现的话,可以使用模板来适应不同的需要.也可以使用类继承. template <typename NodeType, typename CostType, typename Heuristic> static vector<No

1. 图 定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 简单点的说:图由节点和边组成.一个节点可能与众多节点直接相连,这些节点被称为邻居. 如二叉树就为一个简单的图: 更加详细的信息可参见:https://www.cnblogs.com/polly333/p/4760275.html 2. 算法 1). 广度优先搜索: 广度优先搜索算法(Breadth First Search,BSF

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入

广度优先树 对于一个图G=(V,E)在跑过BFS算法的过程中会创建一棵广度优先树. 形式化一点的表示该广度 优先树的形成过程是这样的: 对于图G=(V,E)是有向图或是无向图, 和图中的源结点s, 我们定义图G的前驱子图为Gf={Vf, Ef}. 其中Vf = {v ->V : v.f <>NIL} AND {s}, Ef = {(v.f , v) : v->(Vf - {s})} 即,G的前驱子图Gf是这样定义的: Gf中的点集合Vf  中的点是G中的前驱(父结点)结点不为空的

广度优先遍历:优先遍历兄弟节点,再遍历子节点 算法:通过队列实现-->先进先出 广度优先遍历的结果: 50,20,60,15,30,70,12 程序遍历这个二叉树: # encoding=utf-8from Queue import Queue class TreeNode(object): def __init__(self,val,left=None,right=None): self.val = val self.left = left self.right = right class B

参考网址:https://www.cnblogs.com/aoximin/p/13162635.html 前言 简介图: 在数据的逻辑结构D=(KR)中,如果K中结点对于关系R的前趋和后继的个数不加限制,即仅含一种任意的关系,则称这种数据结构为图形结构. 来源百度百科 图形结构是一种比树形结构更复杂的非线性结构.在树形结构中,结点间具有分支层次关系,每一层上的结点只能和上一层中的至多一个结点相关,但可能和下一层的多个结点相关.而在图形结构中,任意两个结点之间都可能相关,即结点之间的邻接关系可以是

前言:又是一个月没写博客了,每次下班都懒得写,觉得浪费时间.... 深度优先搜索和广度优先搜索的定义,网络上已经说的很清楚了,我也是看了网上的才懂的,所以就不在这里赘述了.今天讲解的实例,主要是通过自定义拓展方法,再编辑Editor脚本,实现在游戏面板中选中物体,并按照一定顺序获取子物体,打印他们的名字. 这里通过的while而非递归,是因为(明明有简单易用的数据结构,非得写成递归这不是故意炫技?).action在本例中是一个debug的方法,目的是打印物体名字,当然你也可以用其他方法. 在Un

题目链接:http://poj.org/problem?id=2243 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数(下文有介绍)预估费用. A*算法与BFS:可以这

一.前言 以后尽量每天更新一篇,也是自己的一个学习打卡!加油!今天给大家分享的是,Python里深度/广度优先算法介绍及实现. 二.深度.广度优先算法简介 1. 深度优先搜索(DepthFirstSearch) 深度优先搜索的主要特征就是,假设一个顶点有不少相邻顶点,当我们搜索到该顶点,我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索,而是对一个顶点继续往后搜索,直到某个顶点,他周围的相邻顶点都已经被访问过了,这时他就可以返回,对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索. 深度优先搜索的实现可以利用递归

目录 概念 强迫邻居(Forced Neighbour) 跳点(Jump Point) JPS 寻路算法(Jump Point Search) 实现原理 示例过程 JPS+(Jump Point Search Plus) 预处理 示例过程 总结 参考 概念 JPS(jump point search)算法实际上是对A* 寻路算法的一个改进,因此在阅读本文之前需要先了解A*算法. A* 算法在扩展节点时会把节点所有邻居都考虑进去,这样openlist中点的数量会很多,搜索效率较慢. 例如在无遮挡情

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

十大算法之广度优先遍历: 本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,详细方法例如以下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vet中 3.初始化邻接矩阵. 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵array中 输入边依附的两个顶点的序号i,j. 将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1: 将邻接矩阵的第j行第i列的元素值置为1: 广度优先遍历实现: 1.初始化队列Q 2.訪问顶点v:ifVisit[v]=1;顶点v入队Q; 3.whi

在上一篇文章我们用java演示了图的数据结构以及图涉及到的深度优先遍历算法,本篇文章将继续演示图的广度优先遍历算法.广度优先遍历算法主要是采用了分层的思想进行数据搜索.其中也需要使用另外一种数据结构队列,本篇文章为了使代码更加优雅,所有使用java中Linkedlist集合来进行模拟队列.因为该集合有在队列尾部添加元素和从队头取出元素的API. 算法思想: 1.先访问一个元素,然后放到队列中,并且标记已经访问过该元素. 2.然后判断队列是否为空,不为空则取出队头元素. 3.然后取出队头元素的第一

http://blog.sciencenet.cn/blog-509534-728984.html 分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法.但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点. 利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索,它的搜索策略是: 1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点: 2 ．在产生的孩子结点中,抛弃那些不可能产生可行解(或最优解)的

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

DFS定义 DFS(Depth-First-Search)深度优先搜索算法,是搜索算法的一种.是一种在开发爬虫早期使用较多的方法.它的目的是要达到被搜索结构的叶结点 . 特点 每次深度优先搜索的结果必然是图的一个连通分量.深度优先搜索可以从多点发起.如果将每个节点在深度优先搜索过程中的"结束时间"排序(具体做法是创建一个list,然后在每个节点的相邻节点都已被访问的情况下,将该节点加入list结尾,然后逆转整个链表),则我们可以得到所谓的"拓扑排序",即topolo

最近出了两件大新闻,相信大家可能有所耳闻. 我来当个播报员,给大家转述一下: 1.中国队在第 11 界罗马尼亚数学大师赛(RMM)中无缘金牌.该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度.其中一道题,令中国队全军覆没. 2.一个出自清华姚班,毕业于斯坦福的女博士,她的毕业论文成了学术圈的“爆款”.这篇论文研究的主题是——如何让机器学会理解人类语言? 每天的新闻多如牛毛,唯独这两件引起了我的注意.它们跟本期的荐书栏目也是强关联,下面就给大家说道说道. 上图标出了中国队成绩最好的三名队员.前