[V1.0]小木虫路径搜索问题C语言处理方案

本文详细介绍了使用C语言实现从顶点C出发,寻找所有可能到达的路径的方法,包括节点定义、数据构造及路径搜索打印。

发问帖:如何通过C语言得出从1到顶点C所有路径

代码上传至http://git.oschina.net/baghnac/pane_one_path_search

照着从上往下是单向的去理解,结果路径应该如下:

搜索结果路径为:
(c)---1---(left_a)---1---[1]
(c)---1---(left_a)---0---(b)---1---[1]
(c)---0---(right_a)---1---[1]
(c)---0---(right_a)---0---(d)---1---(b)---1---[1]

结点定义

typedef enum{
	FALSE,
	TRUE,
}BOOL;
typedef struct T_Data{
	struct T_Data* pathOneData;
	struct T_Data* pathZeroData;
	char   nodeName[NODE_NAME_LEN];
	BOOL isPaneOne;
}T_Data;

构造数据

T_Data* ConstructSingle(T_Data* pathOneData, T_Data* pathZeroData, BOOL isPaneOne, char* nodeName)
{
	T_Data* ptData = (T_Data*)Malloc(sizeof(T_Data));
	memset((void*)ptData, 0, sizeof(T_Data));
	ptData->pathOneData = pathOneData;
	ptData->pathZeroData = pathZeroData;
	ptData->isPaneOne = isPaneOne;
	if(NULL != nodeName)
	{
		strcpy(ptData->nodeName, nodeName);
	}
	return ptData;
}

void ConstructorData()
{
	// 构造公用的1方框
	T_Data* ptData_pane_one = ConstructSingle(NULL, NULL, TRUE, "pane_one");
	// 构造公用的0方框
	T_Data* ptData_pane_zero = ConstructSingle(NULL, NULL, FALSE, "pane_zero");
	// 构造b结点
	T_Data* ptData_b = ConstructSingle(ptData_pane_one, ptData_pane_zero, FALSE, "b");
	// 构造d结点
	T_Data* ptData_d = ConstructSingle(ptData_b, ptData_pane_zero, FALSE, "d");
	// 构造左a结点
	T_Data* ptData_left_a = ConstructSingle(ptData_pane_one, ptData_b, FALSE, "left_a");
	// 构造右a结点
	T_Data* ptData_right_a = ConstructSingle(ptData_pane_one, ptData_d, FALSE, "right_a");
	// 构造c结点
	T_Data* ptData_c = ConstructSingle(ptData_left_a, ptData_right_a, FALSE, "c");
	gptFisrtData = ptData_c;
}

搜索并打印合法路径

void SearchPaneOne(const char* prefix, T_Data* ptData)
{
    #define MAX_PATH_LEN 500
	char acPath[MAX_PATH_LEN] = "";
	if(NULL == ptData || NULL == prefix)
	{
		return;
	}
	if(TRUE == ptData->isPaneOne)
	{
	    printf("%s[1]\n", prefix);
		return;
	}
	Snprintf(acPath, MAX_PATH_LEN, "%s(%s)---1---", prefix, ptData->nodeName);
	SearchPaneOne(acPath, ptData->pathOneData);
        Snprintf(acPath, MAX_PATH_LEN, "%s(%s)---0---", prefix, ptData->nodeName);
	SearchPaneOne(acPath, ptData->pathZeroData);
}






内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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