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搜索算法JPS及其优化

本文介绍一种跳搜索算法JPS以及其四个优化算法,其中三个优化是加速跳的寻找,第四个优化是加速寻路失败情况的判断。 为了测试搜索算法的优化性能,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。 基础版本以及四个优化算法;然后解读GPPC2014的比赛,介绍GPPC的比赛地图数据,并从寻路时间、路径长度、消耗内存、失败率等方面比较22个参赛寻路算法的优劣 JPS算法 2.1 算法介绍 JPS又名跳搜索算法 ,并且有可能不能直线到达(因为跳附近有阻挡),此时jpi、jpi+1之间只需要加入一个从jpi出发离jpi+1最近的对角线上的即可(jpi、jpi+1不能水平、垂直、对角线到达,说明jpi、jpi+ 1之间一定存在被剪枝的中间跳,只需要补上离jpi+1最近的一个中间跳充当拐点即可,该拐点即为jpi沿对角线方向走min(dx,dy)步到达的)。

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    计算几何 平面最近对 nlogn分治算法 求平面中距离最近的两

    平面最近对,即平面中距离最近的两 分治算法: int SOLVE(int left,int right)//求解集中区间[left,right]中的最近对 { double ans 当前集合中的最近对,对的两同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离 当前集合最近对中的两分属于不同集合:[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并,找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right 对于temp中的,枚举求所有点中距离最近的距离,然后与ans比较即可。 于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断:一旦枚举到的与py值之差大于ans,停止枚举。最后就能得到该区间的最近对。

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    hdu1007平面最近对分治

    题目大意:给你N对,求这N对点中两队的距离的一半,精确到小数点后两位 暴力显然O(n^2),不能过。 分治即可,对N对对,求中间值,mid。 按照横坐标升序排列,递归求出0到mid以及mid+1到N-1对的最小距离。 分治关键步骤在合并。 我们求出两个最小距离,但是没有考虑一个点在左边,一个点在右边的情况。   先求出两个最小距离中较小的一个,记为mdis   根据mid为分界【mid-mdis,mid+mdis】的闭区间筛选出可能取得最小距离的,因为平面上的还包含纵坐标,所以水平 距离不在这个范围内不可能是最短距离 同理再对进入暂时数组(记为temp)的对按纵坐标分类,再次筛选,并不断更新mdis 的值。

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    一、A*搜索算法

    经典算法研究系列:一、A*搜索算法 作者:July、二零一一年一月 更多请参阅:十三个经典算法研究与总结、目录+索引。 启发式搜索算法     要理解A*搜寻算法,还得从启发式搜索算法开始谈起。     所谓启发式搜索,就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时,可以通过一个启发函数来进行选择,选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上(遇到有一个以上代价最少的结点,不妨选距离当前搜索最近一次展开的搜索进行下一步搜索 A*搜寻算法     A*搜寻算法,俗称A星算法,作为启发式搜索算法中的一种,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算法。 ,最终那个被标注的最小步数既是最短路径,          而反向找跟它相连的步数相继少一个值的连起来就形成了最短路径,当多个相同,则任意取一条即可。

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    原创 | 平面内有N个,如何快速求出距离最近对?

    大家好,我们今天来看一道非常非常经典的算法题——最近对问题。 这个问题经常在各种面试当中出现,难度不低,很少有人能答上来。说实话,我也被问过,因为毫无准备,所以也没有答上来。 题意 我们先来看下题意吧,题意很简单,在一个平面当中分布着n个。现在我们知道这n个的坐标,要求找出这n个当中距离最近的两个的间距。 ? 拆分结束之后,我们只需要分别统计左边部分的最近对、右边部分的最近对,以及一个点在左边一个点在右边的最近对即可。对于前面两种情况都很好解决,我们只需要递归就可以搞定了,但对于第三种情况应该怎么办? 我们来分析一下问题,我们在左侧随便选择一个p,我们来想一个问题,对于p而言,SR一侧所有的都有可能与它构成最近对吗? 要想和p构成最近对,必须在下图这个虚线框起来的范围内。 ? 这个虚线构成的框是一个长方形,它的宽是D,长是2D。这是怎么来的呢?

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    A*搜索算法(python)

    A算法是一种启发式搜索算法,启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。 A星算法核心公式: F = G + H F - 方块的总移动代价 G - 开始点到当前方块的移动代价 H - 当前方块到结束的预估移动代价 G值是怎么计算的? 很显然,在只知道当前,结束,不知道这两者的路径情况下,我们无法精确地确定H值大小,所以只能进行预估。 有多种方式可以预估H值,如曼哈顿距离、欧式距离、对角线估价,最常用最简单的方法就是使用曼哈顿距离进行预估: H = 当前方块到结束的水平距离 + 当前方块到结束的垂直距离 题外话:A星算法之所以被认为是具有启发策略的算法 self.openList.append(node) node.father = self.currentNode #如果在openList中,判断currentNode到当前

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    近邻搜索算法浅析

    另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及,产生的数据呈爆发式增长,如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点,各路前辈专家提出了不同的算法,今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。 改进算法 Best-Bin-First:通过设置优先级队列(将“查询路径”上的结点进行排序,如按各自分割超平面与查询的距离排序)和运行超时限定(限定搜索过的叶子节点树)来获取近似的最近邻,有效地减少回溯的次数 建图流程 计算节点的最大层次l; 随机选择初始入口ep,L为ep所在的最大层; 在L~l+1层,每层执行操作:在当前层找到距离待 插节点最近的节点ep,并作为下一层的输入; l层以下为待插元素的插入层 ,从ep开始查找距离待插元素 最近的ef个节点,从中选出M个与待插节点连接,并将这M 个节点作为下一层的输入; 在l-1~0层,每层执行操作:从M个节点开始搜索,找到距离与待插节点最近的ef个节点,并选出 M个与待插元素连接 查询流程 从顶层到倒数第二层,循环执行操作:在当前层寻找距离查询节点最近的一个节点放入候选集中,从候选集中选取出距离查询节点最近的一个节作为下一层的入口; 从上层得到的最近点开始搜索最底层

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    C#基础搜索算法

    C#基础搜索算法 大家好,我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 下面一节中要介绍的搜索算法比顺序搜索算法高效得多, 但只能用来搜索有序的数据集合,它就是二叉搜索算法。 然后, 通过把上限和下限相加后除以2 的操作就可以计算出数组的中间索引. 接着把存储在中间上的数组元素与要搜索的数值进行比较. 如果要搜索的数值小于中间的值, 那么就通过从中间减去一的操作 计算出新的上限. 否则, 若是要搜索的数值大于中间的值, 那么就把中间加一求出新的下限. 递归二叉搜索算法 尽管上节中的二叉搜索算法函数可以正确工作, 但它其实不是解决类似搜索问题的常规方案.

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    广度优先搜索算法(go)

    广度优先搜索算法(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,广度优先搜索算法是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。 借助广度优先搜索算法,可以让你找出两样东西之间的最短距离。 本文通过go语言实现广度优先搜索算法,使用该算法从朋友圈中找出关系最近的售货员朋友。 下面介绍详细的实现过程。 其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先搜索算法的具体实现,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。 因为这里的朋友名字是按字母顺序排序,所以优先查找了bob的朋友,而不是claire的朋友,即peggy是朋友圈中距离you最近的售货员朋友。

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