本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有,分而治之,深度搜索,动态规划,回溯,贪心等,结合这些思想再去思考如今很火的大数据,云计算和机器学习,是不是也别有一番风味呢? 踏上算法之路,风景这边独好! 01 — 通过这篇文章,你学到什么 通过这篇文章,我们可以进一步体会到深度优先搜索算法在具体问题中的应用,通过详细地示意图,深刻明白递归调用时的进栈,出栈过程;最后通过Leetcode 相似解法的题目进一步加深对深度搜索算法的理解。 02 — 搜索算法 搜索算法,常见的几种形式,深度优先,
本系列为C++算法学习系列,会介绍 算法概念与描述,入门算法,基础算法,数值处理算法,排序算法,搜索算法,图论算法, 动态规划等相关内容。本文为搜索算法部分。
递归(Recursion)是一种编程技术,其中函数或方法直接或间接地调用自身。递归通常用于解决可以分解为更小、更简单的子问题的问题。递归的基本思想是将大问题分解为小问题,然后解决小问题,最后通过组合小问题的解来得到大问题的解。
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:
分治法更注重将问题分解成独立的子问题,并通过将子问题的解合并来得到原问题的解,时间复杂度较低;而回溯法更注重尝试和回溯的过程,在解空间中搜索符合条件的解,可能需要遍历所有的可能解,时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时,需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
前言:你好,欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人,特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中,我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目,包括它们的原理,代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识,也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议,欢迎在评论区留言,我会尽快回复你。让我们开始吧!
不知何时起,江湖上出现了一个门派,名曰“计算机技术”。其以功法多样、内功高深以及有教无类而闻名江湖。各路侠客,闻名而至。然,多数人只热衷于功法,而畏怯其内功难度,避而不修。殊不知,功法和内功乃相辅相成。。。
回溯法是一种通过尝试所有可能的解来找到问题解的算法设计方法。它通常应用于组合问题、排列问题、子集问题等。在本文中,我们将深入讲解Python中的回溯法,包括基本概念、算法思想、具体应用场景,并使用代码示例演示回溯法在实际问题中的应用。
局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法(Approximate algorithms)。
数据结构和算法是程序的 2 大基础结构,如果说数据是程序的汽油,算法则就是程序的发动机。
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回溯算法 主要思想 回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。八皇后问题就是回溯算法的典型,第一步按照顺序放一个皇后,然后第二步符合要求放第2个皇后,如果没有位置符合要求,那么就要改变第一个皇后的位置,重新放第2个皇后的位置,直到找到符合条件的位置就可以了。回溯在迷宫搜索中使用很常见,就是这条路走不通,然后返回前一个路口,继续下一条路。回溯算法说白了就是穷举法。不过回溯算法使用剪枝函数,剪去一些不可能到达 最终状态(即答案状态)的节点,从而减少状态空间树节点的生成。回溯
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库? 问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好的特性: 1、它是纯Python编写的,没有第三方依赖,只使用内置模块!(如果你想把动画嵌入图片,那么你需要PI
问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看)
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学。
标准模板库 STL 算法 都定义在 <algorithm> , <numeric> 和 <functional> 三个头文件中 ;
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。
本题是新加入我们的大虾Gabriel童鞋写的,他是一个刚入大学的大一新生,孺子如虎也,赞!
今天是LeetCode专题第48篇文章,我们一起来看看LeetCode当中的第79题,搜索单词(Word Search)。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
策略迭代是马尔可夫决策过程(MDP)中的一种求解方法,当然也是强化学习常用求解方法。
递归算法是一种自引用的算法,它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解,直到达到基本情况,然后逐层返回结果,最终解决原始问题。
早在2008年他们在中佛罗里达大学计算机系做科研时,他就和乔尔·雷曼一起发明了一种新的算法叫做新奇性搜索算法,这个故事被写入了最近畅销的《为什么伟大不能被计划》一书中。
在本系列的文章中已经写了二叉树(Binary Tree)、深搜(DFS)与广搜(BFS)、哈希表(Hash Table)等等,计划接下来要写的是动态规划(Dynamic Programming,DP),它算得上是最灵活的一种算法。回忆笔者学习动态规划的时候,最开始接触的是经典的 “01背包” 问题;不过现在想起来,以“01背包问题”作为初次接触的动态规划算法的问题并不友好;花费了不少时间才慢慢感悟到动态规划算法的核心思想。
1 引言 在信息技术的飞速发展,计算机,通讯、消费电子三种技术合一的后PC的时代,虽然计算机和网络已经全面渗透到日常生活的每一个角落,但各种各样的新型嵌入式接入设备已经成为当前的主流产品。任何一个普通人都可能拥有几十种嵌入式技术的电子产品,小到手表、手机、mp3播放器、PDA等微型数字化产品,大到智能家电、网络家电、车载电子设备等都离不开嵌入式技术。作为嵌入式技术的一个重要的研究分支——机器人技术,目前在国内外研究的如火如荼,各种各样的工业机器人和服务机器人已经开始应用到人们的生产和生活当中,使用机器
本文和大家聊聊搜索算法,计算机解决问题的抽象流程是,先搜索,或完全搜索后得到答案,或边搜索边找答案。所以,对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索,无问题。
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
通过上一篇文章《return None来看递归函数流程解析》了解了递归函数的调用及执行之后,来看看如何应用吧。本篇文章将以DFS算法实现全排列为例,加深对递归的理解,顺便看看DFS算法中回溯(回退)机制的原理。
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
一、问题引入 有一天,小哈一个人去玩迷宫。但是方向感不好的小哈很快就迷路了。小哼得知后便去解救无助的小哈。此时的小哼已经弄清楚了迷宫的地图,现在小哼要以最快的速度去解救小哈。那么,问题来了... 二、
本文实例讲述了PHP实现广度优先搜索算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 广度优先搜索的算法思想 Breadth-FirstTraversal 广度优先遍历是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名。 广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历。对于无向连通图,广度优先搜索是从图的某个顶点v0出发,在访问v0之后,依次搜索访问v0的各个未被访问过的邻接点w1,w2,…。然后顺序搜索访问w1的各未被访问过的邻接点,w2的各未被访问过的邻接点,…。即从v0开始,由近至远,按层次依次访问与v0有路径相通且路径长度分别为1,2,…的顶点,直至连通图中所有顶点都被访问一次。 只要按一定的次序访问各层顶点,方便程序实现,广度优先搜索的整体层次顺序一定,各层访问顺序不是唯一的。 具体描述如下: 设图G的初态是所有顶点均未访问,在G 中任选一顶点i作为初始点,则广度优先搜索的基本思想是: (1)从图中的某个顶点V出发访问并记录。 (2)依次访问V的所有邻接顶点; (3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到。 (4)第(3)步。 依此类推,直到图中所有顶点都被访问完为止 。 广度优先搜索在搜索访问一层时,需要记住已被访问的顶点,以便在访问下层顶点时,从已被访问的顶点出发搜索访问其邻接点。所以在广度优先搜索中需要设置一个队列Queue,使已被访问的顶点顺序由队尾进入队列。在搜索访问下层顶点时,先从队首取出一个已被访问的上层顶点,再从该顶点出发搜索访问它的各个邻接点。 SearchInterface.php:
前 排 最近这个春节又快到了,虽然说什么有钱没钱回家过年。但也有部分小伙伴早已经备好了盘缠和干粮,准备在这个难得的假期来一场说走就走的旅行了。毕竟世界这么大我想去看看呵……等等,醒醒吧各位 但是,作为21世纪的新一代青年,即使咱穷,梦想还是要有的,对吧。那么,问题来了,如何用最少的钱,环绕中国各大城市走一波?咳咳,今天小编就是为解决此问题而来的。顺带提一波,最近天冷了。小编在这里给大家送上最真切的关心…… * 内容提要: *旅行商问题介绍 *模拟退火算法 *旅行商问题的解决 我想用最少的钱环游中国一圈 01
有一只蚂蚁出去寻找食物,无意中进入了一个迷宫。蚂蚁只能向上、下、左、右4个方向走,迷宫中有墙和水的地方都无法通行。这时蚂蚁犯难了,怎样才能找出到食物的最短路径呢?
https://leetcode.cn/problems/n-ary-tree-level-order-traversal/description/
你问一个人听过哪些算法,那么深度优先搜索(dfs)和宽度优先搜索(bfs)那肯定在其中,很多小老弟学会dfs和bfs就觉得好像懂算法了,无所不能,确实如此,学会dfs和bfs暴力搜索枚举确实利用计算机超强计算大部分都能求的一份解,学会dfs和bfs去暴力杯混分是一个非常不错的选择!
在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法。
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法,而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理,介绍 A *算法的工作方式,以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释,以帮助你理解算法的实现。
描述 在图像编码的算法中,需要将一个给定的方形矩阵进行 Z 字形扫描(Zigzag Scan)。
近日浙江乌镇的 AlphaGo 人机围棋大战打的轰轰烈烈,AlphaGo 背后的蒙特卡罗树搜索算法也炒得沸沸扬扬。今天我们介绍几个跟围棋(Go)有关的 Wolfram 演示项目。 围棋起源于中国,迄今已有数千年历史,传说为 "尧帝" 所发明,在春秋战国时已有记载。后来,"琴棋书画" 被称为中国古代的 "四艺",其中的 "棋",就指围棋。到了现代,围棋依然是重要的中国文化符号之一,也被认为是世界上 "最复杂的棋艺"。 下面是 José Luis Gómez-Muñoz 用 Wolfram 语言编写的围棋游
近日浙江乌镇的 AlphaGo 人机围棋大战打的轰轰烈烈,AlphaGo 背后的蒙特卡罗树搜索算法也炒得沸沸扬扬。今天我们介绍几个跟围棋(Go)有关的 Wolfram 演示项目。
迷宫问题是一种常见的计算机科学问题,通常需要在二维网格上找到从起点到终点的路径,同时避开所有障碍物。这种问题经常涉及到计算机图形学、人工智能和路径规划等领域。如何寻找从起点到终点的路径并避开所有障碍物是一个经典的问题,那么该使用什么方法解决此类问题呢?
但它与 “二分查找” 、 “线性查找” 等 “查找问题” 不同的是,“搜索问题” 完成一件事情有可能多种方法,而每一种方法又有多个步骤,回溯算法就是在不断尝试,以得到待求问题的全部的解。
导读:本文内容主要源自德语大学中发起的科普活动,初衷是让高中生领会算法和计算机科学的奇妙与魅力。阅读本文不需要任何关于算法和计算的预备知识。我们希望不仅学生,而且包括希望了解迷人的算法世界的成年人都能从本书中得到启发与乐趣。
最近好多事情,最近前端分享会也如期而至,有幸这次分享会,正好周末有时间,做个总结吧。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念:无向图、有向图、带权图;顶点(vertex);边(edge);度(degree)、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型,主算法程序,调用程序,输入数据,调用方法如下: 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同,然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。也可以自行修改算法程序,来适用于自己的使用场景。 18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法,在others的包中涉及聚类,分类,图算法,搜索算等等,没有具体分类。
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
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