搬家

在新浪上写了一些SQL SERVER 2000学习的文章,感觉自己干瘪的文章和新浪上的眼花缭乱很不搭调,所以换到这儿。

写的技术很旧了,也没想到会有很多人看,就当自己的读书笔记吧。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
蚂蚁搬家是一种常见的自然现象,通常出现在天气变化、巢穴环境改变或资源需求增加等情况下。蚂蚁通过集体协作将整个蚁群从一个巢穴迁移到另一个新巢穴,过程中展现出高度的组织性和分工合作。 蚂蚁搬家的主要原因包括: - **环境湿度与降雨**:蚂蚁对湿度非常敏感,下雨前空气湿度升高,土壤中水分增多,可能导致原有巢穴进水或不适宜居住,因此提前迁移至更高或更干燥的地方。 - **巢穴受损或受干扰**:当原有巢穴被破坏(如被人踩踏、动物挖掘)时,蚂蚁会迅速组织搬家。 - **食物资源减少**:当周围食物不足时,蚁群为寻找新的食物来源而整体迁移。 - **种群扩张**:随着蚁群数量增长,原有空间无法容纳,需扩展领地或建立新巢。 蚂蚁搬家的特点: - 由工蚁主导搬运任务,负责携带卵、幼虫、蛹和食物。 - 蚂蚁依靠信息素(pheromone)进行通信,在行进路线上留下化学痕迹,引导其他成员跟随。 - 搬家过程井然有序,通常在夜间或清晨进行,以避开高温和天敌。 - 蚂蚁列队前行,形成明显的“蚂蚁长龙”,有时可达数米甚至更长。 民间有谚语“蚂蚁搬家蛇过道,明日必有大雨到”,说明人们常将蚂蚁搬家视为即将下雨的征兆,这与其对气压和湿度变化的敏感性有关。 此外,观察蚂蚁搬家可用于教育场景,帮助儿童理解社会性昆虫的行为模式、团队协作与生态系统中的角色。 ```python # 模拟蚂蚁信息素路径选择的简化模型 import random class Ant: def __init__(self, nest): self.nest = nest self.has_food = False self.path = [] def move(self, environment): direction = random.choice(['left', 'right', 'forward']) self.path.append(direction) if environment[direction] == 'food' and not self.has_food: self.has_food = True return self.path ``` $$ \text{Pheromone}_{\text{deposit}} = \frac{1}{\text{Distance} + 1} $$ 该公式表示蚂蚁在路径上释放的信息素量与行走距离成反比,距离越短,信息素浓度越高,后续蚂蚁更倾向于选择此路径。
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