poj 2243 bfs Knight Moves

本文介绍了一个使用广度优先搜索(BFS)算法解决骑士在国际象棋棋盘上从起点到终点最少移动次数的问题。通过定义骑士可能的移动方式,并采用队列实现节点扩展,该程序能够有效地找到最短路径。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
struct node
{
    int x,y,step;
};
node s,e;
bool vis[10][10];
int d[8][2]={{1,2},{-1,2},{2,1},{-2,1},{1,-2},{-1,-2},{2,-1},{-2,-1}};
queue<node>q;

int bfs(node s,node e)
{
    node p;
    while(!q.empty()) q.pop();
    int dx,dy;
    while(1)
    {
        if(s.x==e.x&&s.y==e.y)  return s.step;
        for(int i=0;i<8;i++)
        {
            dx=s.x+d[i][0];
            dy=s.y+d[i][1];
            if(dx<0||dx>=8||dy<0||dy>=8||vis[dx][dy])   continue;
            p.x=dx,p.y=dy,p.step=s.step+1;vis[dx][dy]=true;
            q.push(p);
        }
        s=q.front();q.pop();
    }
}
int main()
{
    char a[3],b[3];
    while (scanf("%s%s",a,b)!=EOF) {
        s.x=a[0]-'a';s.y=a[1]-'1';
        e.x=b[0]-'a';e.y=b[1]-'1';
        s.step=0;
        memset(vis,false,sizeof(vis));
        printf("To get from %s to %s takes %d knight moves.\n",a,b,bfs(s,e));
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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