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A*算法简介及例题

A*算法和一个例题 A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。今天小编就为大家演示一遍A*算法的运算过程并用A*求解SCIO2005骑士精神的例题。...A*算法 「A *(A-star)」算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是许多其他问题的常用启发式算法。...小编将用先图示演示一遍A*算法的运行过程,再介绍一段A*算法的代码,帮助小伙伴们更好地理解和运用A*。 如下图所示,需要找到从绿色方块出发,到红色方块的最短路径。蓝色区域为不可通行区域,需要绕道。...「第一步:开始搜索」 将起点周围的7个点纳入一个待检查列表A(起点正下方的点不能经过,因此忽略),这里的思想与前文介绍的BFS算法的思路类似。...所以本题我们给普通的BFS加上一个估价函数成为A*,让我们的搜索更加具有「方向性」,就可以大大减少算法的耗时。

1.1K20

4-1.页面置换算法

三、最近一段时间最久未使用(LRU)置换算法 1.作用 根据页面调入内存的使用情况进行决策,把最近一段时间最久未使用的页面予以淘汰。...最近最久未使用(LRU)的页面置换算法,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策的。因为根据程序的局部性原理,刚刚被访问过页面,可能很快还被访问到。...由于无法预测各个页面将来的使用情况,只能利用“最近的的过去”作为“最近的将来”的近似,因此,LRU置换算法是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。...根据最近一段时间最久未使用(LRU)置换算法最近一段时间最久未使用的页面予以淘汰。页号7在最近一段时间内(也就是在页号之前运行的时间里)页号7最久没被使用,所以就淘汰页号7。...但因该算法只有一位访问位,只能用它表示该页是否已经使用过,而置换时是将未使用过的页面换出去,故又把该算法称为最近最久未使用算法NRU(Not Recently Used)。

3.3K10

常用进程调度算法_进程调度算法例题

(FCFS) 3.短进程优先调度算法(SPF) 4.优先级调度算法 5.时间片轮转调度算法 6.高响应比优先调度算法 7.多级反馈队列调度算法 正文开始 1.前导知识简述 【问】:为什么要进行处理机调度...2.先来先服务调度算法(FCFS) FCFS 调度算法是一种最简单的调度算法,它既可用于作业调度,又可用于进程调度。...3.短进程优先调度算法(SPF) 短作业(进程)优先调度算法是指对短作业(进程)优先调度的算法。...6.高响应比优先调度算法 高响应比优先调度算法是对FCFS调度算法和SPF调度算法的一种综合平衡,同时考虑了每个作业的等待时间和估计的运行时间。...7.多级反馈队列调度算法 多级反馈队列调度算法是时间片轮转调度算法和优先级调度算法的综合与发展,如下图所示。通过动态调整进程优先级和时间片大小,多级反馈队列调度算法可以兼顾多方面的系统目标。

1.3K11

Python算法——最近公共祖先

Python中的最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)算法详解 最近公共祖先(Lowest Common Ancestor,LCA)是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中,我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q,找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中,节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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MATLAB 粒子群算法例题与常用模版

算法优势: 相较于传统算法计算速度非常快,全局搜索能力也很强; PSO对于种群大小不十分敏感,所以初始种群往往设为500-1000,不同初值速度影响也不大; 粒子群算法适用于连续函数极值问题,对于非线性...在粒子群算法的每次迭代中,每个粒子的位置和速度都会更新。...算法的运行参数 PSO算法一个最大的优点是不需要调节太多的参数,但是算法中少数几个参数却直接影响着算法的性能和收敛性。...基本粒子群算法有下述7个运行参数需要提前设定: r r r:粒子群算法的种子数,对粒子群算法中种子数值可以随机生成也可以固定位一个初始的数值,要求能涵盖目标函数的范围内。...; 100:MATLAB命令窗口进行显示的间隔数 2000:最大迭代次数 24:初始化种子数,种子数越多,越有可能收敛到全局最优值,但算法收敛速度慢 2:算法的加速度参数,分别影响局部最优值和全局最优值

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Python基础算法解析:K最近算法

K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近算法? K最近算法是一种基于实例的学习方法,其核心思想是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即最近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。...选择最近邻:选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类(或回归):对于分类问题,通过投票机制确定测试样本的类别;对于回归问题,通过求取k个最近邻样本的平均值确定测试样本的输出。...选择最近邻:选取与测试样本距离最近的k个训练样本。 进行分类(或回归):对于分类问题,采用多数表决法确定测试样本的类别;对于回归问题,采用平均值确定测试样本的输出。...y_train) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_regression) print("Mean Squared Error:", mse) 总结 K最近算法是一种简单而强大的监督学习算法

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每周算法练习——最近对问题

一、最近对问题的解释     看到算法书上有最近对的问题,简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。...二、最近对问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个点之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为:"); System.out.println...三、最近对问题的分治解法     分治的思想是将一个问题划分成几个独立的子问题,分别对子问题的求解,最终将子问题的解组合成原始问题的解。...在最近对问题中,首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间,如下图: ?

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协同过滤推荐算法代码实现(rsa算法例题)

大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 换句话说,就是借鉴和你相关人群的观点来进行推荐,很好理解。...协同过滤的实现 要实现协同过滤的推荐算法,要进行以下三个步骤: 1)收集数据 2)找到相似用户和物品 3)进行推荐 1 收集数据 这里的数据指的都是用户的历史行为数据,比如用户的购买历史,关注,...收藏行为,或者发表了某些评论,给某个物品打了多少分等等,这些都可以用来作为数据供推荐算法使用,服务于推荐算法。...算法存在的问题 这个算法实现起来也比较简单,但是在实际应用中有时候也会有问题的。

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每周算法练习——最近对问题

一、最近对问题的解释     看到算法书上有最近对的问题,简单来讲最近对问题要求出一个包含 个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离,返回距离最小的点的坐标,以及最小距离。...二、最近对问题的蛮力解法     蛮力法是最直接的方法,就是求解任意两个点之间的距离,返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...i < length; i++) { System.out.println(i + "\t" + p[i].getX() + "\t" + p[i].getY()); } // 计算出最近对...double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为:"); System.out.println...((int) result[0] + "\t" + (int) result[1] + "\t" + Math.sqrt(result[2])); } } 最终的结果 三、最近对问题的分治解法

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数据结构KMP_rsa算法例题

KMP算法配图详解 前言 KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练,但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。...而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂,很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。...文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬,懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。...KMP算法的时间复杂度 现在我们分析一下KMP算法的时间复杂度: KMP算法中多了一个求数组的过程,多消耗了一点点空间。我们设主串s长度为n,子串t的长度为m。...为什么KMP算法这么强大了还需要改进呢?

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k最近邻kNN算法入门

k最近邻(kNN)算法入门引言k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类,并且没有显式的训练过程。...算法原理k最近算法的原理非常简单:给定一个未知样本,将其与训练集中的实例进行距离度量,取距离最近的k个实例,根据这k个实例的类别进行投票,将未知样本归为票数最多的类别。...结论k最近邻(kNN)算法是一种简单而强大的分类算法,它不需要显式的训练过程,只需根据实例之间的距离进行分类。本文介绍了k最近算法的基本原理和应用步骤,并通过示例代码演示了算法的具体应用过程。...希望读者通过本文对k最近算法有更深入的理解,能够在实际问题中灵活运用该算法进行分类任务。...k最近邻(kNN)算法是一种简单而有效的分类算法,但它也存在一些缺点。下面将详细介绍k最近算法的缺点,并列出一些与kNN类似的算法

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