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广度优先搜索和深度优先搜索的实现

前言 ---- 广度优先搜索和深度优先搜索都是对图进行搜索的算法 广度优先搜索 广度优先搜索广泛搜索子节点，将其子节点放进候选节点中；操做候选节点时是按顺序取出候选节点，因此使用队列存储候选节点。...关于队列的实现可参考队列的实现 声明广度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点 实例化队列，声明目标节点的深度，初始化0 遍历队列 获取队列第一个元素，判断是否和目标节点相等，相等返回深度...深度优先搜索 深度优先搜索将当前节点的直接子节点作为候选节点；操作候选节点时，采用最后加入的子节点，因此使用栈存储候选顶点；栈的实现 声明深度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点 数组模拟栈...，压栈 stack.push(...[...stack.children].reverse()) } return false } } 广度优先搜索和深度优先搜索的区别...深度优先搜索：选择最新成为候补的顶点，沿着一条路径搜索到底 广度优先搜索：选择最早成为候补的顶点，沿着边搜索

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如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序？

实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...下面是使用递归实现的深度优先搜索算法： class Graph { // ......下面使用深度优先搜索实现图的拓扑排序： class Graph { // ......四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class

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算法-邻接矩阵图的广度和深度优先遍历的PHP实现

1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去...深度优先遍历DFS: DFSTravserse G for i=0;i<G.xNum;i++ if !...visited[j] DFS(G,j) 图的物理存储的实现: 邻接矩阵 邻接链表 十字链表 邻接多重表 有向图的存储方法:十字链表 无向图存储的优化:邻接多重表 图的遍历: 1.从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点...,且使每个顶点仅被访问一次 2.需要给访问过的顶点打上标记,设置个数组visited[n],访问过后设置为1 3.遍历次序:深度优先遍历和广度优先遍历 深度优先遍历DFS: 1.类似走迷宫右手定则,走一个做标记...,一直往右走,直到重复了,就退回上一个顶点 2.从某个顶点v出发访问和v有路径相通的顶点,递归调用 <?

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PHP实现二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）和广度优先遍历（层次）

前言： 深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。...深度优先遍历： 前序遍历：10 8 7 9 12 11 13 中序遍历：7 8 9 10 11 12 13 后序遍历：7 9 8 11 13 12 10 广度优先遍历： 层次遍历：10 8 12 7 9...11 13 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。...2、pre_order2方法中，在使用栈的过程中，我使用的是PHP标准库SPL提供的splstack，如果你们习惯使用数组的话，可以使用 array_push() 和array_pop() 模拟实现。...，如果你们习惯使用数组的话，可以使用 array_push() 和array_shift() 模拟实现。

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PHP实现二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）和广度优先遍历（层次）…

前言： 深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。...例如对于一下这棵树： 深度优先遍历： 前序遍历：10 8 7 9 12 11 13 中序遍历：7 8 9 10 11 12 13 后序遍历：7 9 8 11 13 12 10 广度优先遍历： 层次遍历...：10 8 12 7 9 11 13 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。...2、pre_order2方法中，在使用栈的过程中，我使用的是PHP标准库SPL提供的splstack，如果你们习惯使用数组的话，可以使用 array_push() 和array_pop() 模拟实现。...，如果你们习惯使用数组的话，可以使用 array_push() 和array_shift() 模拟实现。

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五大常用算法简述

分治法 基本思想 将一个问题，分解为多个子问题，递归的去解决子问题，最终合并为问题的解 适用情况 问题分解为小问题后容易解决 问题可以分解为小问题，即最优子结构 分解后的小问题解可以合并为原问题的解...最优化原理：问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，即最优子结构 无后效性：某个状态一旦确定，就不受以后决策的影响 有重叠子问题 说明 递推关系是从次小的问题开始到较大问题的转化，往往可以用递归来实现...，可以利用之前产生的子问题的解来减少重复的计算 ---- 回溯法 基本思想 选优搜索法，走不通就退回重选，按照深度优先搜索的策略，从根节点出发，深度搜索解空间 步骤 确定解空间 确定节点的扩展搜索规则...深度优先方式搜索解空间，用剪枝法避免无效搜索 ---- 分支界限法 基本思想 与回溯法类似，也是在解空间里搜索解得算法，不同点是，回溯法寻找所有解，分支界限法搜索一个解或者最优解 分支：广度优先策略或者最小耗费...（最大效益）优先 分支搜索方式：FIFO、LIFO、优先队列式、分支界限搜索算法 ---- 贪心算法 基本思想 不从总体最优考虑，仅考虑局部最优解，问题必须具备后无效性 步骤 将问题分解为多个子问题

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五类常见算法小记 （递归与分治，动态规划，贪心，回溯，分支界限法）

最小生成树（Prim和Kruskal算法） 回溯法 （DFS搜索解空间） 回溯法是以深度优先方式搜索问题解的算法。...的计算时间。 搜索实现能够递归。也能够用树的非递归深度优先遍历算法来实现（用到 栈Stack）。...典型样例：八皇后（找出全部的解）， N 皇后 分支界限法（BFS搜索解空间） 分支界限法的求解目标是找出满足约束条件的一个解。...（分支界限法与回溯法求解目标不同） 分支界限法以广度优先或以最小耗费（最大收益）优先的方式搜索解空间。所谓“分支”就是在扩展节点处，先生成其全部儿子节点（分支）。...然后在从当前的活结点表中选择下一个扩展节点。继续搜索。过程中能够用约束条件，进行剪枝。 常见的扩展节点的常见方式： 先进先出FIFO队列 和 优先队列分支界限法。

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分支限界法

2）搜索方式不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则 以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。 三.分支界限法的边界 用分支界限法解决问题的关键是找边界，上界或下界。...四.分支界限法的分支 1）在当前树的未中止（活的）叶子节点中，选择其中最有希望的结点， 并生产它的所有子女。 2）比较活叶子结点的上界/下界，把具有最佳上界/下界的结点作为最有 希望的结点。...五.查找路径的中止条件 1）该结点的边界值不能超过目前最佳解的值。 2) 该结点无法代表任何可行解，因为它已经违反了约束条件。...3）该结点代表的可行解的子集只包含一个单独的点 (因此无法给出更多的选择)。 六。 例子 image.png 求最小值，找下界。 那么，下界如何找呢？     我们可以按照行优先和列优先。...答案是否定的，因为其他三个是在未被安排的工作取最小值的情况下求的和，可能违反约束条件（每个工作派一个人）， 在这种情况下都比别的小，没有必要扩展了， 接下来对第二个点扩展 image.png image.png

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算法设计的方法

当然也有例外，在某些领域也需要研究不终止的算法。 （2）确定性。算法的每一步，必须具有确切的定义。也就是说，对于每步需要执行的动作必须严格和清楚地给出规定。 （3）可行性。...这自然导致递归过程的产生。分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。 如二路归并排序就用到分治法。二路归并的具体实现可参见本人blog:归并排序及其并行化。...回溯法的基本思想是采用深度优先策略，一步一步向前试探的方法，当某一步有多种选择时，可以先任意选择一种，继续向前试探。...2.7分枝界限法 分枝界限法（Branch and Bound）与回溯法相似，也是一种在全部问题解的空间中进行系统搜索的方法。所不同的是，回溯法使用深度优先策略，而分支界限法可以采用广度优先策略。...与此同时，分支界限法在搜索过程中，还利用最优解属性的上下界来控制搜索的分支，剪去不必再花时间搜索的部分，从而提高搜索的效率。 该方法在人工智能中使用比较广泛。利用分支界限法，可以设计背包问题的算法。

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《算法设计与分析》期末不挂科的原因_算法设计与分析重点

（2）搜索方式不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。...2）回溯法和分支限界法都是在解空间树上搜索问题解的方法。 3）回溯法和分支限界法都可以用来解决组合优化问题。 优先队列通常用以下堆数据结构来实现。 算法分析中，记号 O 表示 渐进上界。...) 实现大整数的乘法是利用的分治策略算法 0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n) 拉斯维加斯算法找到的解一定是 正确解 实现最大子段和利用的算法是 动态规划法 优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是...活结点表的组织方式不同，分支界限法包括 队列式分支界限算法和优先队列式分支界限算法。 分支界限按 广度优先搜索或最小耗费优先 搜索解空间。...（2）搜索方式不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。

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贪心算法+回溯算法

，是通过求解小问题取解决 如果理解了最优子结构，则会发现贪心算法和动态规划都利用了最优子结构的性质 实现该算法的过程 从问题的某一初始解出发 while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素...，并不保证最优解，所以有时会配合随机算法（算法导论第三版第五章有讲）使用  一般来说贪心算法的代码比动态规划简单的多 ---- 回溯算法 回溯法概念 通常采取深度遍历的形式，按照某种规则的能够避免某些不必要搜索的穷举式搜索...利用回溯法解决该类问题步骤 1、针对所给问题，定义问题的解空间； 2、确定易于搜索的解空间结构； 3、以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。...常用剪枝函数（这里明白概念就行，具体在分支界限算法讲） 用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树； 用限界函数剪去得不到最优解的子树。...具体例子，0-1背包问题和TSP问题，将在下一章结合分支界限介绍，这章只介绍概念

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【C++】STL——容器适配器 stack和queue 深度剖析及模拟实现 & 适配器模式的了解

2. stack的模拟实现 那接下来我们就来模拟实现一下stack： 首先大家回想一下，stack就是我们数据结构学的栈，是一种操作受限制的线性表，所以它可以用链表实现，也可以用顺序表（数组）实现，不过我们当时只实现了数组栈...2.1 适配器模式的了解 那关于适配器模式，大家可能不了解： 不过说到适配器的话，大家应该不陌生，电源适配器大家应该都见过 就是这个，只不过我们平时可能不这么叫。...那deque是个啥呢，我们一起来了解一下。 6. deque的简单介绍(了解) 6.1 deque的原理介绍 deque叫做双端队列，怎么理解它呢？...我们来简单了解一下： 6.2 deque的底层结构 deque(双端队列)：是一种双开口的"连续"空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector...因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。 7.

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学界 | 学习顶级玩家Replay，人工智能学会了星际争霸的「大局观」

选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 学会了哥的运营，剩下的就是 A 了——「F91」孙一峰。 神经网络是机器学习的一个重要分支，近年来随着深度学习的兴起展现了强大的能力。...此前，一些组织和机构发起过如 AIIDE StarCraft AI Competition 这样的星际争霸 AI 比赛。...训练神经网络使用的 Replay 数据集采集自 GosuGamers、ICCup 和 TeamLiquid 等网站，其中包含大量职业玩家之间的比赛。 ? 图 2....这些层之后是使用 softmax 激活函数的输出层，网络的输出是接下来在给定状态下生成的每个构建动作的预测。 ? 表 2....尽管目前手动设定的策略仍然表现最佳，但深度神经网络的方法可以展现出多种不同策略，而使用深度强化学习则是未来的一个研究方向。我们认为，最终这种方法可以引出无需大量手工编程策略的强大星际争霸 AI。

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专访阿里研究员袁全：从 AI 玩《星际争霸》谈认知智能的现状与趋势

不同于以提升点击率和转化率等优化指标为主的机器学习模型，认知计算以实现算法和智能化为核心，训练智能体的自主学习能力，以及多个智能体之间的协作和配合能力，和原来优化大数据和算法具有很大的区别。...他们与伦敦大学学院计算机系汪军教授紧密配合，发布并开源了Gym StarCraft https://github.com/alibaba/gym-starcraft 框架，探索新的训练智能体的方式，而不再像以前那样仅以提升学习指标为目标...应用于《星际争霸》游戏中的双向协调网络（BiCNet） 深度学习作为认知学习中重要推动力和实验工具，也已演化成研究智能的一个非常重要的平台，包括越来越多的国内外高校都在用深度学习去模拟人脑结构，尤其是深度神经网络对人脑的罗列和实现能力...袁全表示，在应用过程中，团队不断改进算法等技术，以期实现更佳的效果和用户体验。...在此之上，再根据个人的特点选择分支：甚至是一些偏深入研究的方向，例如，受脑神经科学启发的认知学习机制；或者选择通用智能领域，很多做通用智能的人都具有扎实的机器学习、强化学习背景；最后是非常重要的工程和系统架构能力

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Deepmind的星际争霸2强化学习教程（1）：建立环境与训练模型

我这篇文章将利用星际争霸2写一份建立环境和训练一些模型的入门教程。...在文章中，我们将运行训练脚本，以使用深度Q-Network来解决CollectMineralShards的迷你游戏。 当我们运行训练脚本时，你可以在如下视频中看到训练结果。...pip3 install tensorflow pip3 install baselines 我使用OpenAI的基线库实现了增强模型。...因为OpenAI的基线库依赖于Tensorflow，所以我们需要安装Tensorflow。 我认为OpenAI的基线是Deep Q-Network的最好的实现，这也是我使用它的原因！...未来的教程 了解Deep Q-Network算法 了解星际争霸2的环境(观察和行动) 在星际争霸2的迷你游戏中，开发Deep Q-Network

2.4K80

【加入星际2征程】DeepMind星际争霸2开源机器学习平台入门

【新智元导读】DeepMind此前开源了《星际争霸2》机器学习训练平台，这个平台对于state-of-the-art的深度强化学习算法来说是极好的测试平台。希望下面这份教程能帮你更快更好地上手。...DeepMind 之前开源了《星际争霸2》的深度强化学习平台，这是个很好的训练环境，学起来也很有趣。下面是一份有关设置环境和训练模型的教程，基于Mac环境。...4）下载《星际争霸2》的任务地图 在运行训练脚本之前，我们必须下载mini-game的游戏地图，并将这些地图保存到星际争霸2D的地图目录StarCraft II/Maps。...Linux用户请将地图保存在~/StarCraft II/Maps/mini_games 5）安装Tensorflow和baseline库 我们需要更多库！...我认为OpenAI的基线是Deep Q-Network实现里最漂亮的，这也是我用它的原因！

1.2K50

【算法学习】分枝限界法

因为这两种方法有很多的类似点。关于回溯法，不了解的同学可以康康往期的内容，一些提到过的定义就不再讲解了： 【算法学习】再谈回溯法 回溯法和分支限界都是以构造一颗解空间树为基础的。...回溯法通过深度优先搜索的思想，选择一条可行的路径，一路走下去；而分支限界法可以根据多种规则生成节点，如广度优先搜索，再结合剪枝函数（我们在回溯法里也可以使用）进行剪枝，得出最优解。...在大致了解分支限界的流程后，我们发现，主要的难点在于： （1）解空间树的构造，即节点的生成顺序 （2）剪枝函数的确定，即如何判断是否可能得到最优解 下一个扩展节点的选择（或者说对树的搜索方法）一般有如下方式...： 队列式（FIFO）分支界限法（广度优先）：按照队列先进先出原则选取下一个结点为扩展结点。...优先队列法方法和FIFO方法类似，区别在于优先队列每次取队列元素中最优的解先进行拓展，我们在接下来的例子中具体说明。 02 FIFO实现 我们先来介绍一下基于广度优先搜索实现的分枝限界法。

1.2K10

Java常用的五大算法详解

许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。 2、基本思想 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。...（2）确定结点的扩展搜索规则 （3）以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。...回溯法以深度优先的方式搜索解空间树T，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树T。...分支限界法常以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树。问题的解空间树是表示问题解空间的一棵有序树，常见的有子集树和排列树。...回溯法和分支限界法的一些区别： 方法对解空间树的搜索方式 存储结点的常用数据结构结点存储特性常用应用 回溯法深度优先搜索堆栈活结点的所有可行子结点被遍历后才被从栈中弹出找出满足约束条件的所有解

1.7K20

DeepMind星际争霸2 AI首秀即将上演，旭东老仙奶一口？

星际争霸 2：最复杂的 RTS 游戏 星际争霸和星际争霸 2 是人类游戏史上最困难、最成功的两款游戏，玩家们在其中彼此竞赛已超过 20 年。...论文中写道：DeepMind 的深度强化学习方法可以通过结构化感知和关系推理提高常规方法的效率、泛化能力和可解释性。...在 6 个小游戏中的 4 个实现了超越人类大师级玩家水平，DeepMind 是故意没有展现出自己的全部实力吗？...去年 9 月份，腾讯 AI Lab 等机构利用深度强化学习开发出了能在《星际争霸 II》全场游戏中打败「疯狂」内置 AI 的智能体（深海暗礁地图，虫族 1 对 1），「疯狂」AI 在视野和采集资源速度上具有不平衡的优势...参考内容： https://news.blizzard.com/en-gb/starcraft2/22640608/recap-starcraft-ii-what-s-next-2019-panel

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