争取做到

最新推荐文章于 2024-04-12 21:21:42 发布
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争取做到不吹牛，不撒谎，好好做人，认真做事,努力奋斗，好好赚钱，父母安康，朋友多多。

冷风
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leetcode双人赛-leetcode:caobuzheng'sleetcodeanswers.争取做到最优解!
06-30
以及周赛还是无法做到全部AC. 与大神的差距还是较大的. 2019.12.05 更新，进度353，周赛全部AC了，但是排名比较丑，在100名。 2019.12.16 更新，进度390，周赛、双周赛全部ac了，周赛排名终于进前100了。从即日起，...
KotlinLearn,这是一个关于 Kotlin 一系列的学习教程、文章。学好 Kotlin 从这里开始，争取做到最全、最详细。让没有编程经验的朋友也能通过这个系列教程用 Koltin 语言来开发项目.zip
10-11
Kotlin 是一种现代的、面向对象的编程语言，由 JetBrains 公司开发并开源，主要应用于 Android 开发、服务器端编程以及Web开发等多个领域。它以其简洁、安全和互操作性等特点，迅速在开发者社区中获得了广泛的认可。...
鏖战字符串
Mi-Queen
06-09 522
C: 鏖战字符串 时间限制:1 Sec内存限制:128 MB 题目描述 Abwad在nbc即将完成她的程序的时候，急中生智拔掉了她电脑的电源线，争取到了宝贵的时间。作为著名论文《论Ctrl-C与Ctrl-V在信息学竞赛中的应用》的作者，他巧妙地使用了这种上古秘术，顺利扳回一城。 在决胜局中，Abwad决定和nbc鏖战字符串，比的是谁能更快地将一个“量子态的字符串”删除。
网络安全建设的题中应有之义
weixin_33725515的博客
07-03 142
今天，网络安全已成为国家安全战略的核心内容，尤其是随着美国等西方发达国家组织网络战部队之后，网络威胁已成为未来最主要的威胁之一，网络空间的争夺日趋激烈。因而，加强网络安全建设刻不容缓。 加强网络技术创新和安全管理。建设网络强国和强化网络安全的前提和基础，是强化信息技术的自主创新。在全球信息技术发展日新月异的背景下，我国的网络技术创新，需要网络关键设备和关...
图站Ubuntu20.04安装3090显卡驱动，争取做到超详细，一站式操作
qq_49973861的博客
02-07 6193
陆陆续续也装了好几次显卡驱动了，这次也整理一下操作步骤，只有自己整理了，印象才深刻。
Android (争取做到)最全的底部导航栏实现方法
scdnzhoulu的博客
12-15 1万+
本文(争取做到)Android 最全的底部导航栏实现方法. 现在写了4个主要方法. 还有一些个人感觉不完全切题的方法也会简单介绍一下. 方法一. ViewPager + List + PagerAdapter 先看activity_main.xml [html] view plain copy LinearLayo
知道做到 一篇总结学习方法的笔记
细节处有神明的博客
04-12 1540
这是一本讲如何学习的书，不厚，很多老生常谈的东西，但对我有用就是好书。结合自身经验分享学习方法总结。
第八章：如何争取项目相关部门的支持
weixin_40235184的博客
06-29 1105
如何争取相关部门的支持呢？ 项目管理其实就是资源的调动艺术， 那么如何争取项目资源就是尤为重要的事情。 资源大致分为两种，一种是不可共享资源，例如项目资金，你花了别人花不到，不可再生、不可重复使用；另一种是可共享资源，例如公司的人力资源、公司政策的支持、办公设备等可以通过不断的争取、施压榨取更多的价值，需要在组织内部争取的。 伴随着人力资源的是核心的技术资源和经验，这些都重复利用的资源，需要和其他项目或工作分享，其实，传统的办公室战争无非是组织之间抢夺资源的行为艺术罢了。 团队当中需要同外部挣夺的资
中文写代码？开始不信后来用中文写了剧情小游戏！嗯，真香~
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你还不知道可以用中文编写脚本制作游戏？那还不赶紧点进来看看~
苗圩 争取新能源汽车电池能做到与整车同寿命.pdf
09-01
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如何做到高效的谈判技巧培训.pptx
10-14
以下是对如何做到高效谈判技巧的深入解析： 首先，了解谈判人员的特质至关重要。优秀谈判者通常具备在冲突中保持冷静的能力（1），他们能够控制情绪，不让情绪影响决策。此外，他们愿意妥协（2），明白谈判的本质是...
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08-10
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幼儿园助理工作总结.doc
08-10
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八数码问题的A星搜索算法实现 要求：设计估价函数，并采用c或python编程实现，以八数码为例演示A星算法的搜索过程，争取做到直观、清晰地演示算法，代码要适当加注释。 八数码难题：在3×3方格棋盘上，分别放置了标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的八张牌，初始状态S0可自己随机设定，使用的操作有:空格上移，空格左移，空格右移，空格下移。试采用A*算法编一程序实现这一搜索过程。目标状态是【1,2,3,8,0,4,7,6,5】，也就是空格在中间，1~9围绕空格顺时针围一圈
03-22
<think>嗯，用户想了解八数码问题的A*算法实现，特别是估价函数的设计和Python或C的示例代码。首先，我需要回顾一下A*算法的基础。A*算法结合了Dijkstra算法的确保最优路径和贪心搜索的高效性，通过启发式函数来引导搜索方向。八数码问题是一个经典的路径寻找问题，适合用A*来解决。 接下来，用户提到需要估价函数的设计。常见的估价函数有曼哈顿距离和错位数。曼哈顿距离计算每个数字当前位置到目标位置的水平和垂直距离之和，而错位数则是统计有多少个数字不在正确位置上。我需要详细解释这两个函数的区别，以及它们在A*算法中的应用。 然后，代码示例部分需要用Python实现，可能包括状态表示、优先队列的使用、邻居节点的生成等。需要注意代码的结构，比如节点类包含状态、父节点、g值和h值。优先队列通常用堆结构来实现，每次取出f值最小的节点。 还要考虑如何避免重复访问同一状态，可能需要记录已访问的状态。对于八数码问题，状态的唯一性可以通过将数码板转换为元组或字符串来判定。此外，生成邻居状态时，需要处理空格的移动，确保不越界。 用户可能对启发函数的选择有疑问，比如何时使用曼哈顿距离，何时用错位数。需要说明曼哈顿距离更适合八数码问题，因为它更接近实际剩余步数，而错位数可能低估导致搜索效率下降。同时，需要确保启发函数是可采纳的，即不会高估实际代价，否则A*无法保证找到最优解。 最后，检查是否有相关引用可以支持内容。例如，引用中提到的A*算法在游戏寻路中的应用，以及八数码问题的求解思路，可以适当引用。确保代码示例的正确性，可能需要测试一下示例代码是否能正确运行，并处理可能的边界情况，比如无解的情况。</think>### 八数码问题A*算法实现详解 #### 一、算法核心思想 A*算法通过评估函数$f(n)=g(n)+h(n)$选择最优路径，其中： - $g(n)$：从初始状态到当前状态的实际步数 - $h(n)$：启发函数估计当前状态到目标状态的最优路径长度[^2] #### 二、估价函数设计 1. **曼哈顿距离**：计算每个数字当前位置与目标位置的横向、纵向距离之和 $$h_1(n) = \sum_{i=1}^{8} |x_i - x'_i| + |y_i - y'_i|$$ 2. **错位数统计**：统计不在目标位置的数字数量 $$h_2(n) = \sum_{i=1}^{8} (d_i \neq d'_i)$$ #### 三、Python实现示例 ```python import heapq class Node: def __init__(self, state, parent, g, h): self.state = state # 状态矩阵（元组存储） self.parent = parent self.g = g # 实际代价 self.h = h # 启发值 self.f = g + h # 评估值 def __lt__(self, other): return self.f < other.f # 优先队列比较规则 def astar(start, target): open_list = [] closed = set() heapq.heappush(open_list, Node(start, None, 0, heuristic(start, target))) while open_list: current = heapq.heappop(open_list) if current.state == target: return get_path(current) closed.add(current.state) for neighbor in get_neighbors(current.state): if neighbor in closed: continue g = current.g + 1 h = heuristic(neighbor, target) new_node = Node(neighbor, current, g, h) heapq.heappush(open_list, new_node) return None # 无解情况 def heuristic(state, target): # 曼哈顿距离实现 distance = 0 for i in range(9): if state[i] == 0: continue x1, y1 = i // 3, i % 3 x2, y2 = target.index(state[i]) // 3, target.index(state[i]) % 3 distance += abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) return distance ``` #### 四、关键实现要点 1. 状态表示使用**不可变元组**确保可哈希 2. 优先队列采用`heapq`实现最小堆结构 3. 空格移动需检查边界条件（0≤x,y≤2） 4. 路径回溯通过parent指针实现[^1]
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