简单地说，就是给定一组点，给定每个点间的距离，求出点之间的最短路径。举个例子，乘坐地铁时往往有很多线路，连接着不同的城市。每个城市间距离不一样，我们要试图找到这些城市间的最短路线。
在远距离送货，物资派发、急救服务和邮递等服务中，经常需要在一次行程中同时访问多个站点（收货方、邮件主人、物资储备站等），如何寻找到一个最短和最经济的路径，保证访问到所有站点，同时最快最省地完成一次行程，这是很多机构遇到的问题。为解决这类问题，我们需要学习基于ArcGIS网络分析功解决实际路径问题，掌握网络分析基本技能。
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
想必大家在刚开始学习运筹学模型时，会觉得有些茫然不知所措吧？比如一大堆神奇的名词，各种各样的约束。。。反正我一开始是很懵的状态。
Python算法设计篇(8) Chapter 8 Tangled Dependencies and Memoization
奇偶剪枝学习笔记 描述 现假设起点为(sx,sy)，终点为（ex,ey），给定t步恰好走到终点， s | | | + — — — e 如图所示（“|”竖走，“—”横走，“+”转弯），易证abs(ex-sx)+abs(ey-sy)为此问题类中任意情况下，起点到终点的最短步数，记做step，此处step1=8； s — — —
在一个连通图中，从一个顶点到另一个顶点间可能存在多条路径，而每条路径的边数并不一定相同。如果是一个带权图，那么路径长度为路径上各边的权值的总和。两个顶点间路径长度最短的那条路径称为两个顶点间的最短路径，其路径长度称为最短路径长度。
机器之心报道 机器之心编辑部 内置大模型的机器人，在不看地图的情况下，学会了按照语言指令到达目的地，这项成果来自强化学习大牛 Sergey Levine 的新作。 给定一个目的地，在没有导航轨迹的情况下顺利到达，有多难？ 对于方向感不好的人类来说，这个任务也是很有挑战性。但在最近的一项研究中，几位学者只用三个预训练模型就把机器人「教会了」。 我们都知道，机器人学习的核心挑战之一是使机器人能够按照人类的高级指令执行各种各样的任务。这就要求机器人能够理解人类的指令，并配备大量不同的动作，以便在现实世界中执行这
1引言 多目标决策在现实生活中有着普遍的应用。解决一个多目标最优化问题需要同时考虑多个往往会相互冲突的目标。在大多数情况下，想要同时达到每个目标的最优情况是不现实的。因此，解决多目标最优化问题的目标是找到尽可能多的、权衡各个目标的解，以此方便决策者在发现的解中做出合理的抉择。 假设我们研究的多目标优化问题可以表示如下： 最小化 其中 表示个需要同时最小化的实值函数，决策空间在函数上的映射为目标空间，记为。由此，每一个可行解就对应一个M维目标向量. 若对向量和向量，对所有的 ,有，且对若干 ,有，则称绝对
Dijkstra是图论中经典的算法，可以计算图中一点到其它任意一点的最短路径。 学过数据结构的应该都接触过，因此具体的演示这里不再赘述。 完整的演示可以参看 图论最短距离(Shortest Path)算法动画演示-Dijkstra(迪杰斯特拉)和Floyd(弗洛伊德) 算法的缺点：不能处理带负权重的图。
给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, …）使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。
如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。
在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。
快速随机搜索树（RRT）算法是基于随机采样的路径规划算法，它相比于其他算法的一个优势在于可以有效地将非完整约束考虑在算法内部，从而避免了复杂的运动学约束的考虑，使得路径规划问题简单化。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
所谓最短路径问题是指：如果从图中某一顶点（源点）到达另一顶点（终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边的权值总和（称为路径长度）达到最小。最短路径问题一直是图论研究的热点问题。例如在实际生活中的路径规划、地图导航等领域有重要的应用。
人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。
前言 1.141. 环形链表 给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。注意：pos 不作为参数进行传递 。仅仅是为了标识链表的实际情况。 如果链表中存在环 ，则返回 true 。 否则，返回 false 。 📷 /** * Definition for singly-linked list. * st
作者：51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示： 如上图(
时间过得真快！转眼间一年又过去了，我记得上一次写推文还是在去年。前段时间一直在做Label Setting相关的研究，今天趁着有空了，赶紧来聊一下吧~
看过好几篇关于梯度下降的算法，也就下面这篇讲的比较明白，原文：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e?utmcampaign=haruki&utmcontent=
去年的圣诞节假期里，在美国圣母大学计算机系任职终身副教授，博士生导师，兼任电子系终身副教授史弋宇，经历了一场好莱坞式的寻车事件。
随着生活水平的不断发展，我们出行的需求越来越高，需要到达的目的地也越来越远，很多地方都是我们不熟悉的地方。在那些地方怎么才能从一个点到达另一个点？在这么多可能的路径中哪一条才是最短的？或者说，车流量最少的、速度最快的、花费时间最少的、途径收费项目最少的……
k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
DAG上一定存在拓扑排序，且若在有向图 G 中从顶点 u -> v有一条路径，则在拓扑排序中顶点 u 一定在顶点 v 之前，而因为在DAG图中没有环，所以按照DAG图的拓扑排序进行序列最短路径的更新，一定能求出最短路径。
在上一篇博文里，我记录了最小生成树的算法实现，而在这篇里，我们来讲讲查找最短路径的算法，Dijkstra算法。
返回长度为 n 的数组 answer，其中 answer[i] 是树中第 i 个节点与所有其他节点之间的距离之和。
动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度，由于每次发言，每个字母发音的长短不同，会导致两条语音不会完全的吻合，动态时间调整算法，会对语音进行拉伸或者压缩，使得它们竟可能的对齐。
最短路问题分为俩个模块，单源最短路和多源最短路问题，而单源最短路中又分为4种算法，分别总结一下
这次的题目总体来说难度不大，尤其是前两题。有同学在赛后调侃说这次的题目适合熬夜之后的脑子，不得不说是很形象了。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-ii/
这是全文第四章拓展阅读，也是全篇的最后一个章节。在前三章的内容里，我们详细介绍了最短路问题及其数学模型、最短路径求解算法以及单源、多源Label Correcting Algorithms的核心内容。本章将介绍如何利用前文介绍的算法求解多目标最短路径问题以及如何处理大规模网络。点击下方链接回顾往期内容：
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
最短路算法：最短路径算法是图论研究中，一个经典算法问题；旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。
1. 两数之和(1)# 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 示例 1： 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1] 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。 示例 2： 输入：nums = [3,2
学习过 路径 DP 专题 的同学应该知道，通常确定 DP 的「状态定义」有两种方法。
网络工程师这个职业经过了几十年的发展，在行业内其实并没有一个成文的规范与规则。很多培训机构为了商业炒作，单方面地强调“证书高薪论”；而在一些用人单位，面试机构，能“量化”衡量一个网络工程师基础水平的，却又是一些平时“用不着”，但又晦涩难懂的题目。比如臭名昭著的“生成树协议试题”，用明显有“风险”的配置来考你……
前阵子用Unity3d做的那个模拟收费的动画，主要是模拟了一个项目中的场景，让人看到更直观一些，最主要的目的还是最近在学习Unity3d，直接以实际项目应用的方式去学 习，这样掌握的会更快，本篇就是来拆解讲一下实现动画中车辆自动行驶的实现方法。
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。
一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由 M x N 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
继一对多的距离计算服务后，腾讯位置服务近日再次升级，推出更为强大的距离矩阵（多对多）距离服务。从计算性能上来看，多对多矩阵最高支持25×25矩阵（一次请求计算路面距离625对），一对多最多支持1×200批量计算，批量计算能力达到业内领先水平。
转向行为(steering behaviors)这一术语，指的是一系列使对象行动起来像似长有智商的算法。这些行为都归于人工智能或人工生命一类，是让对象呈现出拥有生命一般，对如何移动到目的地、捕捉或逃避其它对象、避开障碍物、寻求路径等做出因地适宜的决定。 介绍行为，了解行为，展示一个实现这些行为的框架。一些行为根据复杂度不同，实现起来有多种不同方式。所有行为都不存在一个标准或者正确的做法，实现上给出的也是很简单的样式。换句话说，仅从介绍和展示的角度去考虑实现。要是用于产品开发的话，提供的代码需要根据要求做大量
算法 无源汇上下界可行流 先强制流过l的流量 从s到每个正权点连流量为l的流量 从每个负权点向t连-l的流量 如果容量为0，则不连边 有源汇上下界最大流 去掉下界 先求出可行流 再求S到T的最大流
本文章并非面向零基础的人，而是面对黄金段位的 LOL 大神。本文同样适合出门在外没有导航，就找不到家的孩子。
我们同时可以假设这座山最陡峭的地方是无法通过肉眼立马观察出来的，而是需要一个复杂的工具来测量，同时，这个人此时正好拥有测量出最陡峭方向的能力。所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。这是一个两难的选择，如果测量的频繁，可以保证下山的方向是绝对正确的，但又非常耗时，如果测量的过少，又有偏离轨道的风险。所以需要找到一个合适的测量方向的频率，来确保下山的方向不错误，同时又不至于耗时太多！
昨天给大家详细介绍了静态路由，以及思科、华为、h3c、锐捷、瞻博网络等厂商静态路由的配置命令：
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