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关键词

一、A*

经典研究系列:一、A* 作者:July、二零一一年一月 更多请参阅:十三个经典研究与总结、目录+引。 从此,一种精巧、高效的------A*横空出世了,并在相关领域得到了广泛的应用。 启发式     要理解A*,还得从启发式开始谈起。     A*     A*,俗称A星,作为启发式中的一种,这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的。 常用于游戏中的NPC的移动计,或线上游戏的BOT的移动计上。该像Dijkstra一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的。     通过上图,我们可以看出::A*最为核心的过程,就在每次选择下一个当前点时,是从所有已探知的但未过点中(可能是不同层,亦可不在同一条支路上),选取f值最小的结点进行展开。

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A*(python)

先了解一下什么是A*。 A,俗称A星。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的。 该像Dijkstra一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的。 A是一种启发式,启发式就是在状态空间中的对每一个的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行直到目标。这样可以省略大量无谓的路径,提高了效率。 其他不具有启发策略的,没有做预估处理,只是穷举出所有可通行路径,然后从中挑选一条最短的路径。这也是A星效率更高的原因。 按照八个方位 拐角处无直接到达 (x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1) (x ,y-1)(x ,y)(x ,y

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    --爬山

    参考链接: 不知情的 爬山即是模拟爬山的过程,随机选择一个位置爬山,每次朝着更高的方向移动,直到到达山顶,即每次都在临近的空间中选择最优解作为当前解,直到局部最优解。 爬山是一种局部择优的方,采用启发式方,是对深度优先的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能的一种。  描述  从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。 优缺点  优点  避免遍历,通过启发选择部分节点,从而达到提高效率的目的。  缺点  因为不是全面,所以结果可能不是最佳。 爬山一般存在以下问题: 1)局部最大:某个节点比周围任何一个邻居都高,但是它却不是整个问题的最高点。 2)高地:也称为平顶,一旦到达高地,就无确定最佳方向,会产生随机走动,使得效率降低。 3)山脊:可能会在山脊的两面来回震荡,前进步伐很小。

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    C# Bdf

    本文主要讲C#。 Bdf 是一个模糊的,用在用户在找一个他不确定的文本。 判断文本和匹配的字符是否有相同顺序,如果有,那么就是匹配。 str) { reu = false; for (; i < text.Length; i++) # C# 本文主要讲C#。 --cdsn--> ## Bdf 是一个模糊的,用在用户在找一个他不确定的文本。 判断文本和匹配的字符是否有相同顺序,如果有,那么就是匹配。 数据“aaacbc”,匹配“abc”,也是匹配,因为数据按照“abc”的顺序,不管数据有多长,只要数据存在和匹配相同的顺序,那么就匹配。

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    C#基础

    C#基础 大家好,我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础。 数据是基础的计机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 下面一节中要介绍的比顺序高效得多, 但只能用来有序的数据集合,它就是二叉。 二叉 当要的记录从头到尾有序排列时, 可以执行一种比顺序更加有效的, 称为是二叉. 可以把这种策略作为一种来实现, 即二叉. 为了使用这种, 首先需要 把数据按顺序(最好是升序方式)存储到数组内(当然, 其他数据结构也可行). 递归二叉 尽管上节中的二叉函数可以正确工作, 但它其实不是解决类似问题的常规方案.

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    Boyer-moor 字符串

    Boyer-moor 字符串     最近因为需要从大量的文本中检字符串,于是想比较一下java jdk提供的 indexof ,和其他字符串的效率。 字符串有多种,其中比较有名的是boyer-moore。在Moore 先生的主页上有关于 boyer-moore的详细介绍。     同时还看到:Boyer-Moore串查找JAVA这篇文章 ,可惜是安徽工业大学的内部刊物,无看到文章的详情,真是遗憾。    相关连接: boyer-moore 文档中心 多么乐

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    广度优先(go)

    广度优先(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先,或横向优先,是一种图形。 简单的说,广度优先是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则中止。借助广度优先,可以让你找出两样东西之间的最短距离。 本文通过go语言实现广度优先,使用该从朋友圈中找出关系最近的售货员。 其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先的具体实现,在函数内部,首先取出you的所有朋友,如果朋友数为0,查找失败,返回false。 */ 参考: 《图解》 wiki:广度优先 LEo at 22:32

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    广度优先(go)

    广度优先(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先,或横向优先,是一种图形。简单的说,广度优先是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。 如果所有节点均被访问,则中止。借助广度优先,可以让你找出两样东西之间的最短距离。 本文通过go语言实现广度优先,使用该从朋友圈中找出关系最近的售货员朋友。 其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先的具体实现,在函数内部,首先取出you的所有朋友,如果朋友数为0,查找失败,返回false。 如果该朋友不是售货员,将该朋友的所有朋友又添加到待查找朋友列表中,继续查找,直到结束,实现一种类似Z字形的路径。 由示例中可以看到,查找到的售货员是peggy,而不是jonny。 */ 参考: 《图解》 wiki:广度优先

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    A*--游戏寻路

    解析 这是一个非常典型的问题。起点是当下位置,终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍,并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走,是最优解。 Dijkstra 在回溯基础上,利用动态规划思想,对回溯进行剪枝,只保留起点到某个顶点的最短路径,继续往外扩展。 套用A* 。 2. 总结 A* 属于一种启发式(Heuristically Search Algorithm)。 启发式还有很多其他,比如 IDA* 、蚁群、遗传、模拟退火等。 启发式利用估价函数,避免“跑偏”,贪心地朝着最有可能到达终点的方向前进。 找出的路线,并不是最短路线。 实际软件开发中的路线规划问题,并不需要非得找最短路线。鉴于启发式能很好地平衡路线质量和执行效率,它应用更加广泛。

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    Java二分实现

    前提:有序 无序是没用二分进行查找的 package com.day1; public class 二分 { public static void main(String[] args low=mid+1; mid=(low+high)/2; } } return -1; } } 二分查找的时间复杂度 : 按照最不理想的情况:每次遍历会去掉一半注定不会到的数据 如果是N条数据,则一共需要过滤Log2 N次 即二分查找时间复杂度为O(log2 N)

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    博弈之最大-最小

    #字棋,这样计机只需要很少的深度,就能选择最佳方案,因此一个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢不了的,除非你也有同他那样的穷举能力,那么输赢就要取决于谁先走了 扯远了,回头再谈最大最小,这显然是一个对立的概念 ,但是再考虑一下,机器也是有限的,对于象棋这样棋盘较大的游戏,穷举完博弈树在当前科技下不可能,因此我们的最大最小需要一个深度即向前走几步,计机能在这个指定的比较小的整数能对博弈树进行穷举 接着上面 ,如果走会产生合局,就返回一个0左右的数;如果由于当前博弈树深度没办判断局面,那么评价函数会返回一个启发值,至于这个启发值怎么,百度一下你就知道,好吧我还是提供一片基于中国象棋的启发值计(目测这个公式是作者自己使用的 (); //撤销着   if (val > best) {    best = val;   }  }  return best; } 另别看depth说得这么轻巧,六层的就接近是二十亿 ,而十层的就超过两千万亿,所以由此产生了以后会说的alpha-beta

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    跳点JPS及其优化

    本文介绍一种跳点JPS以及其四个优化,其中三个优化是加速跳点的寻找,第四个优化是加速寻路失败情况的判断。 为了测试的优化性能,实验中设置游戏场景使得起点和终点差距200个格子,需要寻路10000次。 介绍 JPS又名跳点(Jump Point Search),是由澳大利亚两位教授于2011年提出的基于Grid格子的寻路。 规则一,JPS跳点的过程中,如果直线方向(为了和对角线区分,直线方向代表水平方向、垂直方向,下文所说的直线均为水平方向和垂直方向)、对角线方向都可以移动,则首先在直线方向跳点,再在对角线方向跳点 首先计Grid网格的连通区域,如表三所示,只能采用宽度优先,深度优先的递归层次太深,会导致栈溢出。

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    变邻域(Variable Neighborhood Search,VNS)

    先说一下局部: 局部是解决最优化问题的一种启发式。 对于某些计起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发式来退而求其次寻找次优解,是一种近似(Approximate algorithms 局部就是其中的一种方。 变邻域的主要思想是:采用多个不同的邻域进行系统。首先采用最小的邻域,当无改进解时,则切换到稍大一点的邻域。 变邻域的特点是利用不同的动作构成的邻域结构进行交替,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。其思想可以概括为“变则通”。 过程描述如下: ? 每变换一次邻域,相对于切换了的地形(landscape)。效果如下: ? 下面提供两个版本的伪代码: 伪代码: ? ?

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    A(python)之八数码问题

    什么是启发式 启发式(Heuristically Search)又称为有信息(Informed Search),它是利用问题拥有的启发信息来引导,达到减少范围、降低问题复杂度的目的 ,这种利用启发信息的过程称为启发式。 启发式包括A和A*。 A和A*的差异 A是由f(x)=g(x)+h(x)决定,g(x)是这一步的代价函数,h(x)是这一步的预估函数; A是f(x)=g(x)+h(x)这个是决定,在A的基础上添加了约束条件 ,组成评判函数,都是A的实现,现在取从集合中一个函数h∗(x),使得它比集合中任意的函数都优秀,这样的叫A

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    业界应用概览(v.2019)

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    人工智能基础-局部

    爬山 概念 爬山类似于贪心,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只能找到局部的最优解,而非整体最优解 问题示例 以最高点为例,已知山坡的高度 f(x,y)满足 给定初始地点,找到最高点 显然x和y的范围是无穷大的,无遍历全部结果,因此采用爬山找到局部最优解 #include <iostream> #include <cmath> lf\nHeight: %lf\n", node.x, node.y, node.height); return 0; } 初始位置为(0.5, 0.5) 初始位置为(5, 5) 模拟退火 通过图像可以看出该函数拥有多个极小值点 如果使用爬山会在其中一个极小值点结束 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std } printf("x: %lf\nh: %lf\n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局的最优解,而是局部最优解 现使用模拟退火的思路改良爬山

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    TypeScript实现八大排序与

    本文将详解经典的八大排序以及三种,并用TypeScript将其实现,欢迎各位对上述问题迷惑的开发者阅读本文。 接下来,我们来学习分为两种:顺序(线性)和二分。 文章传送门:数组查找: 线性查找与二分查找 本文示例代码地址:SearchArithmetic.ts 顺序 顺序是最基本的,他会将每一个数据结构中的元素和我们要找的元素做比较。 它也是最低效的一种。 实现思路 选择数组的中间值 如果选中值是待值,那么执行完毕 如果待值比选中值要小,则返回步骤1并在选中值左边的子数组中寻找(较小) 如果待值比选中值要大,则返回步骤1并在选中值右边的子数组中寻找

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    益智游戏克星:BFS暴力

    东哥带你手把手撕力扣 点击下方卡片即可 这是 labuladong 第 100 篇原创 滑动拼图游戏大家应该都玩过,下图是一个 4x4 的滑动拼图: 拼图中有一个格子是空的,可以利用这个空着的格子移动其他数字 但是我们今天不来研究让人头秃的技巧,这些益智游戏通通可以用暴力解决,所以今天我们就学以致用,用 BFS 框架来秒杀这些游戏。 首先回答第一个问题,BFS 并不只是一个寻路,而是一种暴力,只要涉及暴力穷举的问题,BFS 就可以用,而且可以最快地找到答案。 你想想计机怎么解决问题的? i在二维数组中的的相邻引为neighbor[i],: 至此,我们就把这个问题完全转化成标准的 BFS 问题了,借助前文 BFS 框架套路详解 的代码框架,直接就可以套出解代码了: int slidingPuzzle 很多益智游戏都是这样,虽然看起来特别巧妙,但都架不住暴力穷举,常用的就是回溯或者 BFS ,感兴趣的话我们以后再聊。

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    iOS开发中使用之二分

    最近在找工作,面试官就会提到一些,由于不常用也就很难很好地回答面试的问题。由于之前学习过C以及数据结构现在再看看一些常用还是能很快理解并掌握的,下面就说说常用的--二分。 为什么要使用? 不会的程序猿只会蛮干一起,最后可能也无实现目的,即时实现了也是暴力实现,效率并不怎么高,而这就是我们要学习使用的原因。 在没使用之前时间复杂度是O(N),而在使用之后,时间复杂度就变成了O(logN),大大节省了时间,提高了开发效率。 二分使用的前提是的数据是有序的,如:升序。 当然如果数据是无序的我们也可以先利用冒泡将无序的数据变成有序的数据,然后再利用二分进行。 二分的思路:首先我们需要获取三个值,分别是第一个数据、最后一个数据、中间数据。

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    Kafka竟然也用二分查找引!

    引应用二分查找快速定位查询引项。 难得的是,Kafka的引组件中应用了二分查找,而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。 引类图及源文件组织架构 ? 二分查找 到目前为止,从已排序数组中寻找某个数字最快速的就是二分查找了,它能做到O(lgN)的时间复杂度。Kafka的引组件就应用了二分查找。 如果要查找最新引项,原版二分查找将会依次访问Page #0、7、10、12和13。 基于这个问题,社区提出了改进版的二分查找策略,也就是缓存友好的。 总体的思路是,代码将所有引项分成两个部分:热区(Warm Area)和冷区(Cold Area),然后分别在这两个区域内执行二分查找,如下图所示: 乍一看,该并没有什么高大上的改进,仅仅是把寻区域分成了冷

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