贪心算法从来不关注整体，而总是选择基于当前状态下的最优解，贪心可以看成A*的一种特殊情况 在上一篇博客中，已经知道A*算法的综合优先级为f(N)=g(N)+h(N)，这里的只需要令g(N)=0，f(N)...便是当前状态下的预计花费，只需要每次都选择h(N)最小的路径，便是当前状态下的最优解 迷宫问题 贪心算法从不关注g(N)，因此只需要每次都比较相邻节点里的h(N)即可 贪心算法得到的路径为: A-C-H-I-J-P...回溯算法 算法原理 回溯算法是DFS的扩展，在DFS的基础上多了剪枝函数，剪枝函数包括约束函数和限界函数，用于判断当前节点是否符合题意，如果不符合，则原路返回。...由于多了判断，因此遍历的节点比DFS更少，速度也更快 通常情况下，可以把问题的解转化成多叉树，当一个节点满足题意时，才会继续遍历它的子树，否则直接跳过当前节点 约束函数 约束函数用来排除不可能存在解的情况...例如在路径规划，已经找到了一条长度为10的通路，而当前节点的g(N)已经大于10，那么当前节点的子树中不可能存在比10更短的通路，因此跳过该节点 n皇后问题 问题描述 将n个皇后放在n×n的方格纸上，
什么是Web3.js Web3.js是一套用JavaScript实现的API，用于与以太坊节点进行通信，并通过以太坊节点操作以太坊网络。...Web3.js内部使用JSON-RPC协议与以太坊节点（geth和其他类型的节点）进行通信。 JSON-RPC是一个无状态且轻量级的远程过程调用（RPC）协议。...Web3.js可以与所有种类的、支持JSON-RPC协议的以太坊节点通信。 2....而调用myWeb3.version.api属性没有任何问题，因为获取Web3.js的版本号与以太坊节点无关，所以不需要连接以太坊节点。 4....HttpProvider与IpcProvider Web3.js不仅可以通过HTTP与以太坊节点连接，还可以通过ICP（Inter-Process Communication，进程间通信）方式与以太坊节点连接
问题分析： 要解决这个问题，最直接的想法是把给定的点进行两两组合，计算每个组合中两个点的距离，从中找出距离最小的一对。...这个算法的计算量非常大，没有任何优化的痕迹，时间复杂度妥妥的O(n^2)，即使充分发挥Python语言函数式编程技巧和标准库对象的优势也无法弥补算法本身效率低下的问题。...接下来我们考虑采用分治法，时间复杂度可以达到O(nlogn)，核心思路为：1）对所有点按x坐标升序排列，x坐标相同的按y坐标升序排列；2）按x坐标把原始点集左右等分为两个子集，分别寻找两个子集内部距离最小的点对...让我们再回过头来深入分析一下这个问题的枚举法求解过程，如果有一个点B与当前点A的距离最小，那么B点一定在A点的邻域内，如果我们只计算A点与很小邻域内的其他点的距离，而不用计算A点与整个点集中所有点的距离...通过这样的改进，甚至可以使得时间复杂度接近于O(n)，也会深刻理解一个问题，数据结构是算法的基础，脱离了数据结构的支撑，算法就是空中楼阁。 最后，填写几行代码来测试和比较一下几种方法的效率。
关键词：EDNS；权重调度；比例调度；CDN调度；ECS0 引言（研究背景及意义）内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）的作用是将数字内容智能分发到离用户最近的节点，从而减少网络延迟...1 总体思路及技术方案1.1 目标功能和使用场景传统的DNS权重调度是指权威DNS针对递归DNS访问总次数来进行比例解析，这种权重分配方式只能以递归DNS服务器为分配颗粒度而不是最终用户，造成CDN业务节点的用户访问量与所期望的分配比例不一致...当CDN GSLB同时收到带有这两项扩展功能的DNS请求时，在处理逻辑上，GSLB首先根据ECS扩展选项选择出相应的边缘节点视图，其次再对该视图下的各个节点下发权重信息。...详细pdf文档见《江苏通信》2023年第3期 第66页至73页 《基于DNS权重扩展协议实现CDN比例调度的探索与研究》下载链接 http://www.jsic.cn//uploads/20230714...宗序梅,刘怀彦,巫俊峰,等.运营商部署ECS关键技术研究与实践[J].江苏通信.2018,034(001):82-86.
（因此可以找到一条最短的路径） DFS深搜：每次扩展第一个点。 BFS中常见问题，迷宫问题。 模板 1.判重 入队时判重，保证每个边只会入队一次，从而保证时间复杂度是线性的。...// 拓展t得到的新节点 if(!...，它最擅长的就是走各种各样的迷宫。...今天它要挑战一个非常大的迷宫，研究员们为了鼓励阿尔吉侬尽快到达终点，就在终点放了一块阿尔吉侬最喜欢的奶酪。 现在研究员们想知道，如果阿尔吉侬足够聪明，它最少需要多少时间就能吃到奶酪。...算法复杂度为 O(n) ，因为每个点被遍历常数次。
该算法不好的另一个原因是排序需要O（n lg n）时间，使得它显著地慢于只需要O（n）时间的Fisher-Yates算法。但是速度缺陷比偏差缺陷小。...该算法然后跟踪迷宫可以扩展的所有可能的方式（以红色标示）。在每个步骤，随机挑选这些可能的扩展中的一个，只要这不重新连接它与另一个部分的迷宫，该迷宫就会延伸扩展。...在每个步骤中，Prim的算法使用连接到现有迷宫的最低加权边缘（潜在方向）扩展迷宫。如果该边缘将形成环路，则其被丢弃，然后考虑次最低加权边缘。...因为随机遍历通过从边界随机采集来扩展迷宫，路径从来没有被给予很多蜿蜒的自由 - 它们最终与增长的边界碰撞并且由于对循环的限制而终止。 另一方面，随机深度优先遍历都是关于蜿蜒的： ?...上面的树的深度分别为315和1338。在用于颜色洪水的更大的480000节点的迷宫中，随机深度优先遍历产生的树深10到20倍！ 利用视觉来思考 本文重点研究算法。
广度优先算法的核心思想是：从初始节点开始，应用算符生成第一层节点，检查目标节点是否在这些后继节点中，若没有，再用产生式规则将所有第一层的节点逐一扩展，得到第二层节点，并逐一检查第二层节点中是否包含目标节点...若没有，再用算符逐一扩展第二层的所有节点……，如此依次扩展，检查下去，直到发现目标节点为止。...即 ⒈从图中的某一顶点V0开始，先访问V0； ⒉访问所有与V0相邻接的顶点V1，V2，…，Vt； ⒊依次访问与V1，V2，…，Vt相邻接的所有未曾访问过的顶点； ⒋循此以往，直至所有的顶点都被访问过为止...} } }while(head<tail); //队列为空 } 迷宫问题 问题 现在有一个4*4的迷宫，李雷在迷宫的左上角，迷宫出口在右下角...下一个节点的坐标 // 下一个节点坐标不超出迷宫范围，未被走过，且不是障碍 if(nx>=1 && nx=1 &&ny<=4 &&
BFS广度优先搜索解决迷宫问题 1、题目描述 2、解题思路 3、代码实现 1、题目描述 给定一个 N\times M 的网格迷宫G。...输入描述 输入第1行包含两个整数N,M，分别表示迷宫的大小 接下来输入一个 N \times M 的矩阵。若 G_{i,j}=1 表示其为道路，否则表示其为障碍物。 ...然后不断地从队列中取出队首节点，然后再扩展它的邻居节点，再将它的邻居节点入队列(需要做一些条件判断)。如果扩展到终点节点，则搜索结束，返回step即可。 ...我们每从队列中取出一个节点的时候，将它的所有扩展结点(不包括墙和被访问过的)加入队列，同时更新这些扩展节点的step，改成当前节点的step+1,并将访问状态设置为true。...如果扩展到终点节点，则搜索结束。如果队列为空的时候仍未扩展到终点节点，则搜索失败，没找到终点。 手动模拟队列进出过程如下，第一个图中标的数字为step。
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步，且每一步的解决方法又可能有M种，那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法，一旦某一步的所有方法都失效，那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法...结果发现向左或向右都走不通，则再次退回到节点 4 向前，沿南走到节点 5。如此继续下去，则可以终到达出口 10 的位置。下面给出了求解迷宫问题的示例程序。 ? 迷宫 ? ? ? ? ?...当以上准备完成之后就从出发点开始，以深度优先的方式对整个解空间进行搜索。该出发点随即被更新为当前的扩展节点。也就是从一个可能的路径进行深入以产生下一个新的节点，并将新的节点更新为扩展节点。...一旦当前的扩展节点既不能得出整个问题的一个解，也不能再继续向更深的方向进行搜索，那么就返回上一个节点并将上一个节点重新更新为新的扩展节点，再尝试另一种可能性。...之后陆续有数学家对其进行研究，其中包括德国数学家卡尔•弗里德里希•高斯（Karl Friedrich Gauss）和格奥尔格•康托（Georg Cantor），该文是这样描述的：在 8 行 8 列的国际象棋棋盘上摆放着
今天更新的是广联达0913秋招笔试真题中的一题。 作者：猛哥 题目描述 小明在梦中困在一个迷宫里了。迷宫太难了，小明发动特殊能力让迷宫变得简单起来。...迷宫变成了一张有n个节点的有根树（根为1号节点）的结构，只能在一个节点往其儿子节点走，而当没有导向其他节点的路径存在时，即该节点没有儿子节点时，便走出了迷宫。...输入描述 第一行3个整数分别为n,m和q表示迷宫节点数量，迷宫路径数量和询问数量。...而当u没有节点时，ans[u] = 1。我们可以直接通过一次DFS预处理出ans数组，对于每次查询直接输出答案即可，时间复杂度为O(n)。...return leaf_num # 输入节点个数n，边的个数m，询问数量q n, m, q = map(int, input().split()) # 输入父节点列表和子节点列表 parent_list
string op_o; while(op_ss >> op_o) op[idx ++] = op_o; //将操作转化为整数 int Game_Play_Menu_Choose_Atoi...否则我们利用循环遍历偏移量数组，以该点为基础扩展搜索四个方向。...每次搜索时取出队头，然后利用循环遍历偏移量数组，以该点为基础扩展搜索四个方向。 对于每个搜到的点，在迷宫地图界内不能是墙壁，且之前未走过，满足条件则继续判断是否为迷宫出口，若为出口则提前返回。...否则说明是可走的路径，那么我们需要判断这个格子是否已经走过，检查MapVis的值若为false，则说明该处之前未走过，然后判断与上一个格子的相对位置并输出对应的箭头表示当前所在的位置，否则说明已经走过该格子...stringstream op_ss(op_s); string op[N]; //存储用户的操作 int idx = 0; string op_o; while
01 故事起源 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？ ?...又称广度优先搜索，优先向四周扩展子节点，是最简便的图的搜索算法之一，一般通过队列来实现。 ? 4.1 队列 ?...如果head=tail时，无法判断是队空还是队满，所以占用一个空间，通过tail+1与head的关系来判断是否队满。 ? 4.3 队列实现BFS 实现步骤如下： 将起点加入队列。...从队首取出一个节点，通过该节点向4个方向扩展子节点，并依次加入队尾。 重复以上步骤，直至队空或已找到目标位置。 回归迷宫问题，到起点的距离为1,2,3...的点会依次入队。 ?...当head指针遍历到距离为2的点时，向4周扩展距离为3的节点，并继续入队。 ?
3.反向BFS: 例如，在一个迷宫中有N个人，请找出最快走出迷宫的那个人？...那么我们正向考虑问题，对于N个人那么他们快走出迷宫的话需要求N次BFS，比较步数，那么当N大到一定程度时，爆栈，不需要很大图就会爆栈，那么反向考虑，我们换种问法，迷宫中有一个人，有N个出口，请问他最快从哪个出口中走出...Dis还无解，一定无解，跳出，通过不断搜索的不断更新最优解的方式搜索复杂度应该在 O（MIN（N，M）*ans）——O（MIN（N，M）*dis first）之间，那么遍历图上的任何点的时间为（N+M）...^2，在乘以min（N，M），那么时间复杂度最大是个（N+M）^2*Min(n,m)，对于时间复杂度一定优于第一种，对于其他的方法可以使使用队列优化的dijkstra，O（（N+M）*Log（N+M）*...无论从ans还是从start开始扩展，都以几何的趋势增长无论从哪一方开始搜索都会爆栈，但是ans与start之间的路很少，通过双向搜索找到中间点这种方式绝对会更加快速，图比较丑也不太形象，但大体的思想还是表现出来
1.2 启发式搜索算法 在启发式搜索中，有两个核心概念： 开放列表（ Open List ）： 包含待扩展的节点。节点根据启发式函数的值排列，最有希望的节点在前面。...否则，将该节点从开放列表移到闭合列表，并扩展它的邻居节点。 3 . 如果开放列表为空且未找到目标节点，则问题无解。 2....A *算法的原理 A *算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划和图搜索问题。它使用两个估价函数来指导搜索过程： g ( n )： 从起始节点到节点 n 的实际代价。...h ( n )： 从节点 n 到目标节点的估计代价，由启发式函数提供。 A *算法的评估函数为 f ( n ) = g ( n ) + h ( n )。...它尝试从开放列表中选择 f 值最小的节点进行扩展，期望能够找到最优解。
蓝色的节点已经在记忆内存中，绿色的节点可以在 k=2 步内从记忆内存中到达（不新颖），橙色的节点距离较远—需要超过 k 步才能到达（新颖）。 本文方法的工作原理如下。...在 t 时刻，基于观察环境空间 O，环境提供给 agent 一个观察值 o_t，以概率策略π(o_t)从一系列动作 A 中采样到动作 a_t，同时收获奖励 r_t、新的观察结果 o_t+1 以及周期结束的标识...作者表示，本文尚未证明 SQIL 是否与专家的状态占有率相匹配，作者未来工作的将会尝试验证 SQIL 是否具有这一特性。此外，后续研究的另一个方向是使用 SQIL 来恢复奖励函数。...蚂蚁迷宫、游泳者迷宫和蚂蚁聚集任务的成功率或平均回报率的学习曲线。 为了进一步展示 HAAR 与其他最先进的 HRL 方法相比是如何取得如此优异的性能，作者对上述实验结果进行了更深入的研究。...., Cesa-Bianchi, N., and Garnett, R.
有了邻接矩阵我们就可以对数组vertex中的顶点元素进行操作。 如果通过邻接矩阵表示具有n个顶点的图，则需要占用n×n个存储单元保存顶点之间边的信息，所以空间复杂度为 O(n^2) 。...具体来讲，要为图中每个顶点分别建立一个链表，具有n个顶点的图的邻接表包含n个链表。 每个链表前面设置一个头节点，称为顶点节点。...就是与该顶点连接的边 。 所以在无向图的邻接表中，顶点 v_i 的度恰好是第 i 个链表中边节点的数量。 在有向图的邻接表中，第 i 个链表中边节点的数量只是顶点 v_i 的出度。...它的遍历顺序是先访问顶点 v_0 ，再访问离顶点 v_0 最近的顶点 v_1 、 v_n ，然后再访问离顶点 v_1 、 v_n 最近的顶点，这样就形成以 v_0 为中心，一层一层向外扩展的访问路径。...这个过程与走迷宫的过程十分相似，当在迷宫中“碰壁”时，就相当于走到了图中的顶点A，此时就要回退到之前的分岔路口，然后沿着另外的路径继续寻找迷宫出口。
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。...不进行路径压缩，M次操作，容易出现最差情况O（MlogN），其中N为节点个数 如何实现？...路径压缩用于find与union无关 设操作find（x），此时路径压缩的效果是： 从x到根的路径上的每个节点都使其父节点为该树的根。...: O(Mlog*N) 写在最后 什么你觉得太简单了，建议你试着证明！...什么代码没有难度，可以实现各迷宫试试啊！
这不可扩展。 如果你想计算 1001 的阶乘，递归的factorial()函数必须进行 1001 次递归函数调用。...由于(3 × 3 × 3)与 3³是相同的，我们可以确定 3⁶与(3³)²是相同的。这是数学所称的幂规则的一个例子：(a(*m*))(n) = a(*mn*)。...在第五章中，我们将研究使用分而治之策略的递归求和函数，在第八章中，我们将研究使用尾调用优化的递归函数。这些替代的递归方法解决了本章中求和函数的一些问题。...遍历树图的任务与许多递归算法紧密相关，例如本章中的解迷宫算法和第十一章中的迷宫生成程序。我们将研究树遍历算法，并使用它们来在树数据结构中查找特定名称。我们还将使用树遍历算法来获取树中最深的节点的算法。...图 4-3 显示了存储单词HELLO中字符的链表。 线性树图有五个节点。根节点“H”有一个子节点“E”，它有一个子节点“L”，它有一个子节点“L”，它有一个子节点“O”。
A*在增量构建的迷宫场景、阻断的道路场景和停车场狭窄停车位场景的实际表现。...1、搜索空间离散化 传统的开放空间(Open Space)中的A*路径搜索的算法，一般将空间划分为小网格，使用网格中心作为A*路径规划的节点，在这些节点中寻求一条规避障碍物的路径。...在(X,Y, )三个维度上进行搜索树(Search Tree)扩展时，Hybird A*将车辆的运动学约束引入其中，路径节点可以是二维小网格内的任意一点，保证了搜索出的路径一定是车辆实际可以行驶的。...yaw)是车辆的当前姿态；distance是车辆在当前行驶方向上前进的距离；steer是方向盘与车辆行驶方向的夹角；函数返回的是满足车辆运动学约束的下一个姿态点。...如何对规划出的路径进行继续优化下周继续研究！To Be Continued...
可以想象，走迷宫方式就是经典的“穷举”，沿着一个方向走，到达一个交叉点时，先选择一条路，当无路可走时，就退回上一个交叉点，选择接下来的一条路，这个方法就是典型的“回溯算法”，寻找迷宫出口的路，就是搜索路径...回溯算法的基本思想与一般步骤 通过上面迷宫的例子，我们可以看出来，所谓的回溯算法实际上就是沿着图的深度优先搜索的策略进行遍历，从一个节点到达另一个节点，而在每个节点，都需要一个方法来判断当前是否是有效结果...物品 i 的重量是 wi，其价值为 pi，背包的容量为 C。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 图的着色问题 解迷宫问题 解数独问题 5....当当前节点无法找到可行解，即出栈并回溯到上一节点，继续寻找上一节点的下一个可行解。...rm -f main main.o function/function.o 8.2.
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