关于走格子的问题

有一个方格子,A点在左下角,B点在右上角,求A点到B点的最短路径数量 博主的第十篇博客,特此标记纪念。 概述 一个8*8的方格子,A点在左下角,B点在右上角,求A点到B点的最短路径有多少条。 B OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO OOOO,OOOO A 思路 思路一: 题目有时会混淆,A和B有没有占用左下角和右上角的方格。这里我们的解题认为没有占用,所以A到B就需要走16步,8步横走,8步竖走。 这在排列组合中,使用公式c(16,8)很容. 阅读详情

dfs: 所有可能的路径,是否存在某一条路径

bfs: 遍历图,最短路径

深度优先搜索利用了栈进行计算,而宽度优先搜索则利用了队列进行计算

1.简单版:从(0,0)走到(n,m),只能往下或往右走,最短的路径。(这里最短路径的意思就是只会走m+n个空格)注意这里的矩阵大小是(m+1)*(n+1)

多少种走法:C(m+n,n),或者用动态规划的方式求解。

记录路径:用dfs

typedef pair<int,int> v;
int m, n;
int cnt = 0;
#define M 100
#define N 100
int dx[2]={1,0};
int dy[2]={0,1};
bool vis[M][N];
void print(vector<v> res){
    for(int i =0 ; i < res.size(); i++){
        cout<<"("<<res[i].first<< ","<< res[i].second<<")";
    }
    cout<<endl;
}
void dfs(vector<v> res, int x, int y){
    if(x <0 || x>= m || y <0 || y >=n) return;
    if(vis[x][y] == true) return;
    if( x == m-1 && y == n-1){
        print(res);
        cnt++;
        return;
    }
   
    vis[x][y] = true;
    res.push_back(v(x,y));
    dfs(res,x+1,y);
    dfs(res,x,y+1);
    vis[x][y] = false;
}
int main(){
    
    cin >> m >> n;
    memset(vis,false,sizeof(vis));
    vector<v> res;
    dfs(res,0,0);
    cout<< "total:"<< cnt<<endl;
}

PS进阶:在如下8*6的矩阵中,请计算从A移动到B一共有多少走法?要求每次只能向上或向右移动一格,并且不能经过P。

首先从A到B总共有c(7+5,5)种走法,从A到P有c(3+3,3)种走法,从P到B有c(4+2,2)种走法。

所以不经过点P得走法共有c(12,5)-(c(6,3)*c(6,2))种,即492种,

2. 走迷宫,可以走两个方向。

3.复杂版走迷宫,中间有些不能走,四个方向都可以走。

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_37703898/article/details/78445787

多少种? 动态规划,对于不能走的地方直接置0。

记录所有路径:dfs

输出最短路径的长度

typedef pair<int,int> v;
queue<v> q;
#define N 3
#define M 3
char a[M][N];
int b[M][N];
bool vis[M][N];
int dx[4] = {-1,1,0,0};
int dy[4]= {0,0,1,-1};
int bfs(int m, int n){
    q.push(v(m,n));
    b[m][n] = 0;
    while(!q.empty()){
        v cur = q.front();
        q.pop();
        if(cur.first == M && cur.second == N){
            break;
        }
        for(int i =0 ; i < 4; i++){
            int x = cur.first + dx[i];
            int y = cur.second + dy[i];
            if(x >=0 && x < M && y >=0 && y < N && a[x][y] != '#' && vis[x][y] != true){
                // b[][]记录的是该坐标上的路径长度;如果是记录路径,则存储的是上一个路径坐标。具体见下一段代码
                b[x][y] = b[cur.first][cur.second] +1; 
                q.push(v(x,y));
                vis[x][y]  = true;
            }
        }
    }
    return b[M-1][N-1];
}
int main(){
    for(int i = 0 ; i < N; i++){
        for(int j = 0; j < N; j++){
            cin>> a[i][j];
        }
    }
    cout<< bfs(0,0);
    
}

记录最短路径:

  • 利用bfs走迷宫,创建两个数组vis[][]和b[][],一个记录当前点是否访问过,另一个记录当前访问点的前一个点是哪个;然后回溯最短路径的点。只要搜索一次,第一次搜索到的结果就是最短的
typedef pair<int,int> v;
queue<v> q;
#define N 3
#define M 3
char a[M][N];
v b[M][N];
bool vis[M][N];
int dx[4] = {-1,1,0,0};
int dy[4]= {0,0,1,-1};
void bfs(int m, int n){
    q.push(v(m,n));
    b[m][n] = v(m,n);
    while(!q.empty()){
        v cur = q.front();
        q.pop();
        if(cur.first == M && cur.second == N){
            break;
        }
        for(int i =0 ; i < 4; i++){
            int x = cur.first + dx[i];
            int y = cur.second + dy[i];
            if(x >=0 && x < M && y >=0 && y < N && a[x][y] != '#' && vis[x][y] != true){
                b[x][y] = cur;
                cout<< x<<y<<"("<<cur.first << "," << cur.second << ")"  << endl;
                q.push(v(x,y));
                vis[x][y]  = true;
            }
        }
    }
}
int main(){
    for(int i = 0 ; i < N; i++){
        for(int j = 0; j < N; j++){
            cin>> a[i][j];
        }
    }
    bfs(0,0);
    int x = M-1, y  =N-1;
    stack<v> s;
    while(1){
        s.push(v(x,y));
        if(x == 0 && y == 0) break;
        int mx = b[x][y].first;
        int my = b[x][y].second;
        x = mx;
        y = my;
    }
 
    while(!s.empty()){
        cout<< "("<<s.top().first << "," << s.top().second << ")" ;
        s.pop();
    }
    return 0;
    
}
  • 利用dfs,主要思想是通过回溯搜索出所有的结果,然后比较得到最小的。但是这种方法比较耗时。

4.复杂版 走迷宫,中间有些不能走,四个方向都可以走,求是否存在一条唯一的路径,达到终点。

这个可以利用回溯法,用一个矩阵来记录当前这个点是否可达。

走格子问题 很简单的一道题,厚颜无耻的贴上来。 有编号1-n的n个格子,机器人从1号格子顺序向后走,一直走到n号格子,并需要从n号格子走出去。机器人有一个初始能量,每个格子对应一个整数A[i],表示这个格子的能量值。如果A[i] > 0,机器人走到这个格子能够获取A[i]个能量,如果A[i] 例如:n = 5。{1,-2,-1,3,4} 最少需要2个初始能量,才能从1号走到5号格子。途中的能量变 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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kotomi_du
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