Adb failed to restart! Make sure the plugin is properly configured.

本文介绍了解决手机助手干扰Eclipse调试的问题。当手机无法连接到Eclipse时,通常是因为手机助手抢占了链接。文章提供了手动关闭手机助手中的adb进程的方法来解决这个问题。

错误提示:

今天我在运行项目的时候发现自己的手机连不上Eclipse,进入DDMS,adb reset之后出现了如下提示:

错误提示

产生原因:

出现这个错误的原因是因为电脑上的各种手机助手抢占了手机链接,用自己的adb进程启动,导致我们开发用的sdk abd无法启动。


解决办法:

知道原因后,解决办法就是手动在任务管理其中将各种手机助手的进程关闭(仅仅关闭退出他们的软件是不行的,必须杀掉他们的进程才可以的)。我们可以右键点击window下面的任务栏,然后选择“启动任务管理器”,然后在任务管理器中找到响应手机助手的进程,我的电脑上面装的是金山的手机助手,它的进程是:tadb.exe
金山手机助手进程
选中并结束这个进程即可
结束手机助手进程
最后我们在eclipse的DDMS中重新reset adb即可使手机连接上eclipse,over~


<think>好的,我现在要回答用户关于如何在麻将游戏中应用宽度优先搜索BFS算法的问题。首先,我需要回忆BFS的基本原理和应用场景。BFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法,它从根节点开始,逐层访问所有相邻节点。这种特性使得BFS适合寻找最短路径或者最少步骤的解决方案。 接下来,我需要思考麻将游戏中有哪些场景可能需要用到BFS。麻将涉及大量的排列组合和状态变化,比如听牌检测、和牌判断、牌型生成等。用户可能想知道在这些具体环节中如何应用BFS。例如,在听牌检测中,玩家需要知道当前手牌通过摸牌或打牌后,可能形成的有效组合,这时候BFS可以用来遍历所有可能的牌型变化,找到最短路径达成听牌状态。 然后,我需要考虑具体的实现步骤。比如,如何将麻将的牌面转化为图结构,节点代表什么,边代表什么。每个节点可能是一个特定的牌面状态,边则是合法的操作(如摸牌、打牌、吃、碰、杠)。BFS可以遍历这些操作生成的状态,寻找符合条件(如和牌)的状态路径。 同时,要注意麻将的规则复杂性,比如不同的麻将变种规则不同,可能需要调整算法。例如,日本麻将和广东麻将的胡牌规则不同,BFS的条件判断也会有所差异。此外,麻将中的吃、碰、杠等操作会改变牌局的公共信息,这些操作也需要作为状态转移的一部分。 还需要考虑性能问题。BFS的时间复杂度较高,尤其是在状态空间大的情况下。麻将的可能状态数量极大,直接应用BFS可能会导致效率低下。因此可能需要结合剪枝策略,或者启发式方法,限制搜索的深度或宽度,优先搜索更可能的路径。 然后,我需要验证这些思路是否正确。例如,查阅是否有相关论文或资料提到在麻将AI中使用BFS。根据已有的知识,麻将AI通常使用搜索算法结合概率模型,而BFS可能用于特定局部问题的解决,如听牌检测中的最短步骤查找。 最后,要确保回答结构清晰,分点说明应用场景、实现步骤、优化方法,并给出示例代码。同时,生成相关问题,引导用户进一步学习。</think>### 宽度优先搜索BFS)在麻将游戏中的实现与应用场景 #### 1. 应用场景 - **听牌检测**:快速遍历当前手牌的所有可能操作(如替换、吃碰杠),找到最短路径达成听牌状态[^1]。 - **和牌路径搜索**:判断当前牌型是否存在合法胡牌组合时,BFS可枚举所有牌型排列可能性。 - **AI决策优化**:通过遍历对手可能的操作路径(如防守型弃牌),为AI提供最优策略参考。 #### 2. 实现步骤 以**听牌检测**为例: ```python from collections import deque def detect_ready_hand(hand_tiles): queue = deque([(hand_tiles, [])]) visited = set() while queue: current_tiles, path = queue.popleft() if is_ready_hand(current_tiles): # 判断是否听牌 return path # 返回达成路径 if tuple(sorted(current_tiles)) in visited: continue visited.add(tuple(sorted(current_tiles))) # 生成所有可能的下一状态(打出一张牌) for i in range(len(current_tiles)): new_tiles = current_tiles[:i] + current_tiles[i+1:] queue.append((new_tiles, path + [f"discard {current_tiles[i]}"])) return None ``` #### 3. 优化方法 - **状态压缩**:将牌型编码为哈希值(如$[0,0,3,1,...]$表示各牌的数量),提升比较效率 - **剪枝策略**:优先丢弃孤立牌(如单张非字牌),减少无效搜索分支 - **分层搜索**:先检查常见听牌型(如两面听、双碰听),再处理复杂情况 #### 4. 复杂度分析 - 最坏时间复杂度:$O(b^d)$,其中$b$为分支因子(平均约4-6),$d$为搜索深度(通常≤4) - 空间复杂度:$O(b^d)$,可通过迭代加深优化
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