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寻找矩阵中的路径

前言 给定一个矩阵和一个字符串，如何从矩阵中寻找出这个字符串在矩阵中的路径？本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...2,2 位置的元素是e，与目标值匹配，所有字符寻找完毕，该路径存在与矩阵中 保存每一步已找到元素在矩阵中的索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置 最终路径为：[0][1]...实现代码 我们分析出思路后，接下来我们来看下实现代码，代码分为2部分： 主函数，用于参数规则判断、寻找切入点、返回找到的路径 寻找路径函数，用于在矩阵中寻找每一个字符 主函数 主函数接受2个参数：路径矩阵...、目标字符串 我们需要先对参数进行判空 遍历矩阵从0,0位置开始寻找路径 路径找到则返回路径索引，否则返回目标路径不存在 代码实现如下： export default class Backtracking..."); return this.pathIndex; } } 寻找路径函数 寻找路径函数接受5个参数：路径矩阵、目标字符串、要寻找的行、要寻找的列、要寻找的字符索引 首先，我们需要判断下要寻找的行

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最大得分的路径数目

---- 最大得分的路径数目题解集合 记忆化搜索--DFS 动态规划 总结 ---- 记忆化搜索–DFS 首先我们来看看递归的结束条件应该是什么: 再来看看如何求解当前位置的最大贡献值: 注意：...0，到达终点说明得到一个方案 if (i==0&&j==0) return {0,1}; //如果当前位置遇到障碍物，那么当前位置的最大贡献值为0，方案数为0，因为当前路径为无效路径...= 'X') { //第一列上每一个位置的路径和等于它前面一个的路径和加上自身 dp[i][0].first += (board[i][0] - '0' + dp[i - 1][0...= 'X') { //第一行上每一个位置的路径和等于它前面一个的路径和加上自身 dp[0][i].first += (board[0][i] - '0' + dp[0][i-1]....char cur = board[i][j]; if (cur == 'X')//如果当前格子放置了障碍物，那么不管，障碍物处的路径和默认为0，方案数为0 continue;

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golang刷leetcode：到达角落需要移除障碍物的最小数目

现在你需要从左上角 (0, 0) 移动到右下角 (m - 1, n - 1) ，返回需要移除的障碍物的 最小 数目。...示例 1： 输入：grid = [[0,1,1],[1,1,0],[1,1,0]] 输出：2 解释：可以移除位于 (0, 1) 和 (0, 2) 的障碍物来创建从 (0, 0) 到 (2, 2) 的路径...可以证明我们至少需要移除两个障碍物，所以返回 2 。 注意，可能存在其他方式来移除 2 个障碍物，创建出可行的路径。...，位置为0的地方我们认为路径的最大代价是0，有障碍物的地方代价是1 3，是一个简化版本的dijstra算法 A，我们到达任意节点最多m*n步，可以作为最大路径长度初始化我们的图 B，从起始点出发，我们将距离为...0的路径到达的，数组1是经过距离为1的点到达的，每到达一个点加入到对应数组末尾。

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leetcode刷题（130）——最大得分的路径数目

在每一步移动中，你可以向上、向左或者左上方移动，可以移动的前提是到达的格子没有障碍。 一条路径的 「得分」 定义为：路径上所有数字的和。...请你返回一个列表，包含两个整数：第一个整数是 「得分」 的最大值，第二个整数是得到最大得分的方案数，请把结果对 10^9 + 7 取余。 如果没有任何路径可以到达终点，请返回 [0, 0] 。...，同时存在「障碍物」的格子的动规值为 INF（负数）。...，如果是在最后一格（起点）： // g[idx] = 1 : 代表到达起点的路径只有一条，这样我们就有了一个「有效值」可以滚动下去 //...} // 如果该位置是「障碍点」，那么对应状态为： // g[idx] = 0 : 「障碍点」不可访问，路径为

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【静态时序分析】如何寻找时序路径的起点与终点

先看 如下电路图： 左边的电路图是需要分析的电路，我们的目的是要对此电路进行时序分析，那首先要找到该电路需要分析的时序路径，既然找路径，那找到时序分析的起点与终点即可。...寻找时序路径的起点和终点的原则如下： 起点： 设计边界的数据输入端口或信号输入端口；如上图右边的I0，I1； 时序元件（一般指DFF）的输出，例如上图右边的11，13，15； 存储单元的数据输出，其实这和第...2条一致，时序单元也是存储单元，例如DFF，但这里的存储单元一般指存储器，例如RAM等； 终点： 时序单元的数据输入，例如上图右边的10，12，14； 存储单元的数据输入，类似于时序单元，但更多指存储器等...，例如RAM等； 设计边界的输出Q0，Q1，Q2； 根据上述原则即可得到，时序分析的起点（最左边）和终点（最右边）： 时序路径 中间经过的节点都可认为是延迟单元。...实际进行时序分析时，可不必每次都这么转换，但是不得不说，这种理论化的方式可以让你的分析更具理论支撑，见多了熟悉了之后便可更快速的识别时序路径。这是分析的第一步，祝入门快乐。 - END -

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【数据结构】10分钟教你用栈求解迷宫老鼠问题超详细教程附C++源代码

迷宫内部包含不能穿越的墙壁或者障碍物。这些障碍物沿着行和列放置，与迷宫的边界平行。迷宫的入口在左上角，出口在右下角。...问题分析 首先要有一张迷宫地图，地图由两部分组成：     （1）一是迷宫中各处的位置坐标，     （2）二是迷宫各位置处的状态信息，即该处是墙还是路 所以，该迷宫地图可由一个二维数组来表示。...数组的横纵坐标表示迷宫各处的位置坐标，数组元素表示各位置处的状态信息。 2.在这里，假定： （1）迷宫地图是m*n的，即二维数组是m行n列的。 （2）在迷宫中用1表示墙，用0表示路。...然后在新的位置上重新开始寻找出口。如果不能走，就尝试下一个相邻位置。 如果所有的相邻位置都不能走了，则回退到上一个位置，重新选择上一个位置的其他相邻位置，继续探索。...2 表示该位置处在找到的路径上面。 3 探索过程中放置的障碍物。这个障碍物和1表示的障碍物不同的是，这个障碍我们放置的，和生成地图时的固定障碍物不同。因此还是要区分开来的。

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一个强化学习案例：Q-learning！！

案例概述：Q-learning解决迷宫问题 使用Q-learning算法来训练一个智能体，让它在一个迷宫中找到出口。迷宫是一个2D网格，其中包含障碍物、起始点和目标点。...智能体将学习如何在迷宫中移动，以找到最短路径到达目标。 算法原理 Q-learning是一个值迭代算法。 通过学习Q值来选择在每个状态下采取的最佳动作。...，其中1表示障碍物，0表示可通过的区域。...使用Q-learning算法进行训练，迭代多个周期，每个周期中智能体在迷宫中选择动作，并根据奖励和下一个状态来更新Q值。 最后，我们打印训练后的Q表格和最优策略。...案例演示了如何使用Q-learning算法解决迷宫问题，以找到最佳路径。通常，Q-learning可以应用于许多强化学习问题，如机器人导航、游戏策略等。

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【数据结构】10分钟教你用栈求解迷宫老鼠问题超详细教程附C++源代码

迷宫内部包含不能穿越的墙壁或者障碍物。这些障碍物沿着行和列放置，与迷宫的边界平行。迷宫的入口在左上角，出口在右下角。...问题分析 首先要有一张迷宫地图，地图由两部分组成： （1）一是迷宫中各处的位置坐标， （2）二是迷宫各位置处的状态信息，即该处是墙还是路 所以，该迷宫地图可由一个二维数组来表示。...数组的横纵坐标表示迷宫各处的位置坐标，数组元素表示各位置处的状态信息。 2.在这里，假定： （1）迷宫地图是m*n的，即二维数组是m行n列的。 （2）在迷宫中用1表示墙，用0表示路。...然后在新的位置上重新开始寻找出口。如果不能走，就尝试下一个相邻位置。 如果所有的相邻位置都不能走了，则回退到上一个位置，重新选择上一个位置的其他相邻位置，继续探索。...2 表示该位置处在找到的路径上面。 3 探索过程中放置的障碍物。这个障碍物和1表示的障碍物不同的是，这个障碍我们放置的，和生成地图时的固定障碍物不同。因此还是要区分开来的。

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使用Python语言实现走迷宫小游戏

其实迷宫游戏也是一种令人着迷的智力游戏，通过解决迷宫中的难题来寻找出口，那么在本文这个课题中，将继续使用Python编程语言实现一个简单而有趣的走迷宫小游戏。...关于走迷宫游戏 先来介绍关于走迷宫游戏的介绍，迷宫游戏是一种引人入胜的智力游戏，通过在迷宫中寻找路径并避开障碍物，玩家需要运用逻辑推理和空间感知来找到通往出口的道路，直到走出出口，到达了终点算胜利。...3、实现玩家移动 玩家将根据输入的指令在迷宫中移动，可以使用输入函数获取玩家的移动指令，并根据指令来更新玩家的位置，还需要确保玩家在移动时不越过墙壁或迷宫边界，并且能够判断玩家是否到达了终点。...4、游戏交互和提示 为了增加游戏的趣味性，还可以在游戏中提供一些提示信息，帮助玩家找到正确的路径，比如可以通过打印迷宫地图，并在玩家位置周围显示可行的移动方向，还可以计算玩家到终点的距离，并根据距离给出一些提示...希望通过本文的学习，你对Python编程语言有了更深入的了解，并且体验到了编程的乐趣和创造力，继续探索编程世界的精彩，挑战更多有趣的项目，让我们的编程技能不断成长！

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强化学习的应用领域和案例

你好，我是zhenguo(郭震) 今天总结强化学习第四篇：强化学习的应用领域 第一：游戏领域。 强化学习在游戏领域有很多应用，如围棋、象棋、扑克等游戏的AI对战。...AlphaGo在对阵李世石的第二局中做出的传奇落子动作。这手落子震惊了许多职业棋手。...v=6qbW7Ki9NUc 第三：自动驾驶 强化学习可以用于自动驾驶领域，使自动驾驶车辆在复杂的交通环境中做出最优决策。例如，让自动驾驶车辆学习如何避让障碍物、规划最佳路径等。...这也是这个强化学习系列课程想要给大家解决的一个问题：如何在迷宫中训练智能机器人，寻找最佳路径。 第四：资源管理 强化学习可以用于资源管理的优化，例如电力系统调度、网络流量管理等。...通过学习最优的资源分配策略，可以提高资源利用效率。 比如车间的资源调度，可以使用强化学习。 第五：金融交易 强化学习可以用于金融领域的交易决策，例如股票交易、期权交易等。

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第一篇：强化学习基本原理通俗介绍

这是官方化的定义，初学者如何更好理解这个定义呢。 我们看看下面这幅图，智能体就是下面的红点。 环境是什么呢？就是智能体（红点）所处的这个迷宫，迷宫中黑格子表示障碍物，它是无法穿过的。...强化学习的目标就是让红点变得足够智能，智能到什么程度呢？让它能够顺利的找到从红格子（起始点）到绿格子（迷宫出口）的路径，并且学习到最后：让它能够从任意一个起始点找到一条合适的路径从出口出去。...如果学习一段时间，最终智能体几乎很快就能找到：从任意起点到出口的路径。 你看，这足够有意思吧！ 它是如何做到的？答案是强化学习。 进一步说是靠奖励做到的。...简单来说，你走对了，我奖励你；走到障碍物那里，我惩罚你；找到出口我大大的奖励你，这就是一个简单明了的奖励机制。 不断重复下去，不断尝试和试错，最终红点就变为真正的智能体。...这条路径中，它只犯过这样的错误，圆圈所示，它尝试走到这里，但是发现两侧都是障碍物，无法越过，然后马上回退到上一步，并且准确走出迷宫。 以上就是强化学习的一个基本原理介绍。

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【小白学游戏常用算法】一、随机迷宫算法

现在的很多游戏中的地图一般采用格子的方式，虽然在表面地图上无法看到实际的格子，但是在地图的结构中专门有一个逻辑层，这个层和地图大小相等，划出很多小的格子，然后在可以通过的地方使用0表示，在有障碍的且不能通过的地方用...有了这个逻辑层之后，实际上自动寻路就转换成了如何在一个二维数组中找出一条从逻辑值为0的地点移动到目标的路径。在寻路之前，我们首先要随机生成这些地图。 ?...在随机生成的迷宫中要求任意两点，都可以找到一条路径相通，所以在图论中可以认为迷宫就是一个连通图。...（1）如上图所示为一个6x6的迷宫，先假设迷宫中所有的通路都是完全封闭的，黄色的格子表示可以通过，黑色的格子表示墙壁或者障碍不能通过。 　　...通过以上的迷宫生成算法，可以生成一个自然随机的迷宫、 　　下面使用代码实现一个R行N列大小的随机迷宫，R行表示的是刚开始空白格子的行数，而格子之间还有墙壁和障碍物，所以最终产生的二维数组大小实际为2R+

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2万字报告：寻找数字化转型的最小阻力路径 | 附全文下载

2020年世纪疫情的爆发对全球经济造成严重冲击，进一步加强了全球利用数字经济应对不确定性的认识。数字经济全部潜力的发挥，有赖于数字技术的全方位扩散，推动传统产业的数字化转型。...但是，这些优秀的品质只是成为领先者或成功者的必要条件，并不能保证一定会成功。落后者经常投入与领先者规模相当的资源，但投资重点与路径选择的不同导致了结果的差异。领先者往往选择沿着最小阻力方向和路径前进。...数字化转型主要围绕产品、生产、营销、管理等四个基本方向进行，不同路径上的阻力并不一样，企业需要对沿着阻力最大还是最小的路径推进转型作出抉择。...经验研究表明，沿着最小阻力路径进行转型，将会事半功倍地推动转型进程，提高转型的成功率。商业模式数字化是阻力最小的路径。...研究所表明的是，沿着商业模式数字化的路径，将会提高转型成功的概率，而企业微信等数字化工具则提供了恰当的工具。扫描下方二维码查看/下载《寻找数字化转型的最小阻力路径》

41410

【未完成】7-7 迷宫寻路 (30 分)

，"1"表示障碍物，无法通行。...在迷宫中只允许在水平或上下四个方向的通路上行走，走过的位置不能重复走。...至右下角（5，8）的最短路径为： 1,1--》2,1--》2,2--》2,3--》3,3--》3,4--》3,5--》4,5--》5,5--》5,6--》5,7--》5,8 题目保证每个迷宫最多只有一条最短路径...请输出该条最短路径，如果不存在任何通路，则输出"NO FOUND". 输入格式: 第一行，输入M和N值，表示迷宫行数和列数。 接着输入M行数值，其中，0表示通路，1表示障碍物。每列数值用空格符间隔。...当输入M的值为-1时结束输入。 输出格式: 按行顺序输出路径的每个位置的行数和列数，如 x,y 如果不存在任何路径，则输出"NO FOUND". 每组迷宫寻路结果用换行符间隔。

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只要你的AI算法能比小白鼠聪明，DeepMind的这20万奖金请拿走

实际情况是，机器学习算法一般都是在给定条件的任务中有较好的表现，但现实情况则要复杂很多。举例来说，一个老鼠在迷宫中或有遮挡的环境中寻找食物的表现要比一个AI好得多。...竞技场中包含各种物体，包括正负奖励（绿色、黄色和红色球体）、障碍物、雷区、不同的地形等。你的AI任务是在场地中收集正激励（黄绿球）。...路径下运行： pip install -r requirements.txt 启动jupyter notebook并运行environment和training。...测试实例 这里测试的算法是在2019年Animal-AI Olympic大赛中获得第一名的算法。 一个简单的寻找食物的任务： ?...更进一步，在一个有静止负激励的复杂环境中寻找食物，AI面对复杂环境时直接卡死在场地右下角： ? 让红色的球（负面激励）动起来，AI需要在动态环境中寻找食物： ?

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一种嵌入式智能寻迹机器人设计

上电后，通过传感器采集迷宫挡板的信号来控制端口P0的低五位，实现左右电机的正/反转，从而使机器人做左转、右转、直线前进等动作，完成在迷宫中从入口到出口的行进过程。 　...本文采用了一种称为左手(或右手)法则的迷宫路径搜索策略，即在迷宫中一直沿着左侧（或右侧）的墙寻找，就可以找到出口。 　　...相对于深度优先搜索法，左手（或右手）法则的空间占用与迷宫复杂程度无关，机器人搜索路径的选择只与当前结点有关，不需要回溯。...当P0.7=1时，表示左方没有障碍物，依据“右手”遍历算法，机器人将调用右转子程序；当P0.7=0并且P0.5=0时，机器人将调用左转子程序；否则机器人直线前进，如此反复检测并调整机器人的动作，直至机器人走出迷宫为止...创新点在于通过光电传感器自动感知障碍物，并利用软件控制机器人左/右转以及直线行走,对复杂路径探测是一种尝试，特别适合人无法到达的环境路径探测，系统成本低，可靠性高，反应灵敏，对智能玩具的设计与开发也具有一定的参考价值

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