如果我们有一个Roomba扫地机器人,我们或许可以利用乌龟探索迷宫这个问题的解决方法对扫地机器人进行重新编程.
堆栈的访问规则被限制为Push和Pop两种操作,Push(入栈或压栈)向栈顶添加元素,Pop(出栈或弹出)则取出当前栈顶的元素,也就是说,只能访问栈顶元素而不能访问栈中其它元素。 现在我们用堆栈解决一
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前:1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中,克里特岛国王米诺斯的儿子,半人半牛怪物的弥诺陶洛斯,就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫,也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间,圆明园里仿照欧洲的迷宫,用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园:万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅,描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里,我将介
先看效果图(在线电脑尝试地址http://biggsai.com/maze.html):
当处理数据结构时,你将经常遇到类似于另一种结构的结构。Stack类似于练习13中的SingleLinkedList,以及Queue类似于练习14中的DoubleLinkedList,唯一区别是Stack和Queue限制了可能的操作,以简化它们的使用方式。这有助于减少缺陷,因为你不能意外地像Queue那样使用Stack并导致问题。在Stack中,节点被“压入”“栈顶”,然后从顶部“弹出”。在队列中,节点压入“尾部”,之后从“头部”弹出。这些操作都是SingleLinkedList和DoubleLinkedList的简化,其中Stack只允许push和pop操作,Queue只允许shift和unshift。
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。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-161 Abbott’s Revenge(C++写法)
然而,当数据达到一定程度,我们使用简单的方法肯定会爆炸的,各种TLE(超时),不分析原因还会一直提交一直TLE。就可能需要一些特殊的巧妙方法处理,比如各种剪枝、优先队列、A*、dfs套bfs,又或者利用一些非常厉害的数学方法比如康托展开(逆展开)等等。而今天,我们谈谈双向bfs。(通常可以将时间复杂度优化为原时间的根号级别)
选择排序很简单,遍历所有元素,查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程,可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。
1.如果采用堆栈进行迷宫探测,则称之为深度优先搜索(DFS),它和递归的探测思路是基本一致的,可以看成是递归方式的非递归版本;
今天外面的阳光好大好大,虽然温度很低,但是看着午后的阳光就让人想起小时候的和煦、悠闲。
我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器(内存)中,
在本章中,你将编写自己的递归程序,根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序,但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办?例如,如果你需要找到所有具有偶数字节的文件,或者文件名包含每个元音字母的文件?
寻找起始节点与目标节点之间路径的算法,常用于搜索逃出迷宫的路径。主要思想是,从入口开始,依次搜寻周围可能的节点坐标,但不会重复经过同一个节点,且不能通过障碍节点。如果走到某个节点发现无路可走,那么就会回退到上一个节点,重新选择其他路径。直到找到出口,或者退到起点再也无路可走,游戏结束。当然,深度优先算法,只要查找到一条行得通的路径,就会停止搜索;也就是说只要有路可走,深度优先算法就不会回退到上一步。
从这篇文章开始介绍图相关的算法,这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
1、图的遍历 和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 注意: 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0..n-1]的设置 图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。为此,可设一布尔向量visited[0..n-1],其初值为假,一旦访问了顶点Vi之后,便将visited[i]置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1.图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时,若x不是源点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过,若图G是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。 3、深度优先遍历的递归算法 (1)深度优先遍历算法 typedef enum{FALSE,TRUE}Boolean;//FALSE为0,TRUE为1 Boolean visited[MaxVertexNum]; //访问标志向量是全局量 void DFSTraverse(ALGraph *G) { //深度优先遍历以邻接表表示的图G,而以邻接矩阵表示G时,算法完全与此相同 int i; for(i=0;i<G->n;i++) visited[i]=FALSE; //标志向量初始化 for(i=0;i<G->n;i++) if(!visited[i]) //vi未访问过 DFS(G,i); //以vi为源点开始DFS搜索 }//DFSTraverse (2)邻接表表示的深度优先搜索算法 void DFS(ALGraph *G,int i){ //以vi为出发点对邻接表表示的图G进行深度优先搜索 EdgeNode *p; printf("visit vertex:%c",G->adjlist[i].vertex);//访问顶点vi visited[i]=TRUE; //标记vi已访问 p=G->adjlist[i].firstedge; //取vi边表的头指针 while(p){//依次搜索vi的邻接点vj,这里j=p->adjvex if (!visited[p->adjvex])//若vi尚未被访问 DFS(G,p->adjvex);//则以Vj为出发点向纵深搜索 p=p->next; //找vi的下一邻接点 } }//DFS (3)邻接矩阵表示的深度优先搜索算法 void DFSM(MGraph *G,int i) { //以vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索,设邻接矩阵是0,l矩阵 int j; printf("visit vertex:%c",G->vexs[i]);//访问顶点vi visited[i]=TRUE; for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索vi的邻接点 if(G->edges[i][j]==1&&!vi
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能,比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天,我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的,就是布尔查询,也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前,就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法,我们得先来学会它的使用。
队列(queue)又被称为队,也是一种保存数据元素的容器。队列时一种特殊的线性表,只允许在表的前端(front)进行删除操作,只允许在表的后端(rear)进行插入操作,进行删除操作的一端叫做对头,进行插入操作的一端称为队尾。
前言 大家好,今天提供不相交集合的笔记(即union/find). 不相交集合有实现简单,证明困难的特点,若有想证明的可以自行查阅相关文献。我就不做赘述啦! 用途 不相交集类解决动态等价类问题,即: 查找find一个元素属于哪个等价类, 合并union 两个等价类为一个新的等价类。 也就是常说的union/find算法 基本概念介绍 等价类定义 一个元素a属于S的等价类是S的一个子集合,它包含所有与a有等价关系的元素。 等价类对S进行划分:S中的每一个成员恰好出现在一个等级类中。 等价关系定义 自反性 a
概率问题对于人脑来说很多时候都是反直觉的,所以有时候得到的结果并不是这么完美。首先来看一个分钱问题。假设房间里面有100个人,每个人都有100元钱,他们在玩一个游戏,每一个人拿出一元钱随机给另一个人,最后这100人的财富分布是怎么样的。按照常规思维,其实无论怎么分应该大家都是差不多钱的。
图Graph是由顶点(图中的节点被称为图的顶点)的非空有限集合V与边的集合E(顶点之间的关系)构成的。 若图G中的每一条边都没有方向,则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向,则称G为有向图。
迷宫求解 从入口进入开始, 向不同方向试探,走到死胡同就退回。 找迷宫通路需要使用回溯法,找迷宫通路是对回溯法的一个很好的应用,实现回溯的过程用到数据结构—栈! 回溯法: 对一个包括有很多个结点,每个结点有若干个搜索分支的问题,把原问题分解为若干个子问题求解的 算法;当搜索到某个结点发现无法再继续搜索下去时,就让搜索过程回溯(回退)到该节点的前一个结点,继续 搜索该节点外的其他尚未搜索的分支;如果发现该结点无法再搜索下去,就让搜索过程回溯到这个结点的前一 结点继续这样的搜索过程;这样的搜索过程
相关代码:https://github.com/taishan1994/golang_data_structure/tree/master
假如你从来都没有学过Java,也没有其它编程语言的基础,上来就啃《Core Java》,那样是很难有收获的,尤其是《深入Java虚拟机》这类书,或许别人觉得好,但是未必适合现在的你。
此博客旨在帮助大家更好的了解图的遍历算法,通过Flutter移动端平台将图的遍历算法运用在迷宫生成和解迷宫上,让算法变成可视化且可以进行交互,最终做成一个可进行随机迷宫生成和解迷宫的APP小游戏。本人是应届毕业生,希望能与大家一起讨论和学习~
软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)
python究竟有多强大?Python代码能实现哪些功能?众所周知,Python入门简单、功能强大,是人工智能时代最佳的编程语言。但很多人好奇Python究竟有多强大,为什么那么受欢迎?下面就来给大家
广度优先搜索的基本思想是从起始节点开始,先访问所有相邻节点,然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推,层层推进。其基本步骤如下:
从数学角度想了一下,以我的数学水平肯定搞不定,为了预防自己老年痴呆,于是决定编程来解决之。
栈是一种特殊的线性表,其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶,另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO(Last In First Out)的原则。
要解决的问题,大体是在一副“图”中,找到从起点start 到 终点target 的最近距离。
并查集这种数据结构,可能出现的频率不是那么高,但是还会经常性的见到,其理解学习起来非常容易,通过本文,一定能够轻轻松松搞定并查集!
本文介绍了迷宫问题以及广度优先搜索算法。迷宫由一个二维矩阵表示,其中0表示可以通行的道路,1表示墙壁。起点和终点用两个坐标列表表示。广度优先搜索从起点开始,每次从当前道路的所有可行走法中选择一个未探索过的方向进行探索,直到找到终点或者无法继续探索为止。相比深度优先搜索,广度优先搜索在求解迷宫问题时可以更快地找到最短路径,但需要更多的内存空间。
在这篇博客http://blog.csdn.net/hacker_zhidian/article/details/54774013中的问题我们采用了深度优先搜索(dfs)来解决,其实还有另外一种方法也可以解决并且速度比dfs更快,这就是宽度优先搜索,让我们一起来看看吧:
胜利大逃亡 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 29528 Accepted Submission(s): 11136
栈(stack) 是一个特殊的线性表,是限定仅在一端(通常是表尾)进行插入和删除操作的线性表。表尾的一端有其特殊含义,称为 栈顶(top) ,相应地,表头称为 栈底(bottom) 。
栈是一种受限的数据结构,要求在存储数据时遵循先进后出(Last In First Out)的原则。可以把栈看成只有一个口子的桶子,进和出都是走的这个口子(也称为栈顶),封闭的另一端称为栈底。
深度优先搜索(depth-first search)是对先序遍历(preorder traversal)的推广。”深度优先搜索“,顾名思义就是尽可能深的搜索一个图。想象你是身处一个迷宫的入口,迷宫中的
选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而,这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间:数学公式、动态系统、过程等。基本上,任何需要理解代码的地方。 那么,为什么要可视化算法呢?甚至为什么要去可视化呢?这篇文章将告诉你,如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化,我们不只是将数据拟合到图表中,况且也
在有向图和无向图中,如果节点之间无权值或者权值相等,那么dfs和bfs时常出现在日常算法中。不仅如此,dfs,bfs不仅仅能够解决图论的问题,在其他问题的搜索上也是最基础(但是策略不同)的两种经典算法。
引言 《像程序员一样思考》是一本训练程序员编程思想的指导书。本书以向个经典难题开篇,提出一些编程中常用的思想方法,如重述、类比、划分、消减等。同时也提供一些具体的技巧,如利用数组、指针动态内存、类
算法是对特定问题求解步骤的一种描述,是执行的有限序列,其中每个指令都表示一个或多个操作。
手头有 109 张头部 CT 的断层扫描图片,我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一,就是要把这些图片数据读出来,组织成一个三维的数据结构(实际上是四维的,因为每个像素有 RGBA 四个通道)。
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