回溯法求解迷宫问题

(回溯法) 数据结构_回溯法求解迷宫路径 描述:      打印出 阅读详情

利用回溯法求解迷宫问题大致可以这样理解:

1.确定迷宫大小,确定迷宫格可走阻塞已走过的标志,确定入口出口;

2.想清楚如何走,如何找到出口(走到每一个格子都考虑其上下左右相邻能否走通,根据格子状态判断)

3.在找到下一步走的一个方向后,就去执行;其他可走路线等回溯后验证;

4.在四个方向都验证不通后,就会回溯到上一个格子,验证下一个方向的可行性。

5.在走到的单元格坐标和出口相同后,即可输出所保存路径;

6.再回溯寻找下一个解;

7,直到验证所有解。

//实现迷宫解运用回溯法的代码如下:

#include<iostream>

#include"conio.h"
using namespace std;


#define MAX_H  80
#define MAX_W  50


//迷宫格状态有阻塞(block),空白(empty),经过(pass)三种状态。
typedef enum
{
Block,
Empty,
Pass
}MazeCellStatus;


//迷宫单元格坐标,定义到结构体中
typedef struct
{
int x;
int y;
}CellCoor;


//迷宫走过路径的路径保存记录,定义为一个结构体
typedef struct
{
CellCoor way[MAX_H * MAX_W];
int Distance;
}WayRecord;


//对迷宫未探索前状态描述
MazeCellStatus maze[MAX_H][MAX_W]={
{Empty,Block,Block,Block,Block,Block,Block,Block,Block,Block},
{Empty,Block,Empty,Empty,Block,Empty,Empty,Empty,Block,Block},
{Empty,Empty,Empty,Block,Block,Empty,Block,Empty,Empty,Block},
{Empty,Block,Block,Empty,Empty,Empty,Block,Block,Empty,Block},
{Empty,Empty,Empty,Empty,Empty,Empty,Empty,Empty,Empty,Block},
{Empty,Block,Block,Block,Block,Block,Block,Block,Empty,Empty},
  };
void OutputSolution(WayRecord MWR);
void TryMazeSolution(int MazeHigh,int MazeWeight,CellCoor entry,CellCoor exit,WayRecord MWR);


//寻找迷宫答案的函数体
void MazeSolution(int MazeHigh,int MazeWeight,CellCoor entry,CellCoor exit)
{
WayRecord MWR;
MWR.Distance = 0;


MWR.way[MWR.Distance].x = entry.x;
MWR.way[MWR.Distance].y = entry.y;


MWR.Distance++;
TryMazeSolution( MazeHigh,MazeWeight,entry,exit,MWR);


}


//寻找迷宫答案(回溯法)的可能解


void TryMazeSolution(int MazeHigh,int MazeWeight,CellCoor cur,CellCoor exit,WayRecord MWR)
{
int xshift[4]={0,0,-1,1};  //相邻位置相对于当前位置x的坐标
int yshift[4]={-1,1,0,0};  //相邻位置相对于当前位置y的坐标
CellCoor adjCell;          //当前位置的相邻位置


if(cur.x==exit.x && cur.y==exit.y)
{ //已达到出口,输出解
OutputSolution(MWR);   
}
else
{
for(int i=0;i<4;i++)
{
adjCell.x=cur.x + xshift[i]; //求相邻位置的x坐标
adjCell.y=cur.y + yshift[i]; //求相邻位置的y坐标


if(adjCell.x>=0&&adjCell.x<=MazeWeight && adjCell.y>=0&&adjCell.y<=MazeHigh && (maze[adjCell.y][adjCell.x]==Empty))
{
//相邻位置在迷宫内并且为空白,将相邻位置存于路径中
MWR.way[MWR.Distance].x = adjCell.x;
MWR.way[MWR.Distance].y = adjCell.y;
MWR.Distance++;
maze[adjCell.y][adjCell.x] = Pass;
TryMazeSolution(MazeHigh,MazeWeight,adjCell,exit,MWR);  //对相邻位置进行递归


MWR.Distance--;  //从路径中去掉adjCell,路径长度将自减1
       maze[adjCell.y][adjCell.x] = Empty;
}
}
}
}


void OutputSolution(WayRecord MWR)
{
static int num=0;
int i;


printf("第%d条路径:",++num);  //num表示当前以求的解得个数
for(i=0;i<MWR.Distance;i++)
{
printf("(%d,%d) ",MWR.way[i].x,MWR.way[i].y);
}
printf("\n");
getch();
}


void main()
{
int MazeHigh = 6;
int MazeWeight = 10;


CellCoor entry = {0,0};
CellCoor exit = {9,5};


MazeSolution(MazeHigh,MazeWeight,entry,exit);


getch();
}
迷宫问题(MazePath)的求解——利用回溯法(backtracking) 迷宫问题(MazePath)的求解——利用回溯法(backtracking) 1. 迷宫问题的提法 迷宫问题是典型的图的搜索问题。 假设一个迷宫,只有一个入口和一个出口。如果从迷宫的入口到达出口,途中不出现行进方向错误,则得到一条最佳路线。 为此,用一个二维数组maze[m][n]来表示迷宫。 (1)当数组元素maze[i][j]=1 (0≤i≤m-1,1≤j≤n-1),表示该位置是墙壁,不能通行。 (2)当 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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山农
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