Travor Philip的blog

CSP CSP回溯算法流程 如果变量都已完全赋值，返回。 否则选择一个未赋值的变量 v。 给 v 赋值。 如果不冲突，寻找下一个未赋值变量。 如果冲突，尝试 v 的另一种赋值。 当 v 的所有可能取值都冲突时，回溯到 v 的前一个变量 u。 给 u 重新赋值。 优化 在选择未赋值变量时：优先选择剩余值少的，也就是取值范围小的。 在赋值时，优先选择约束少的，也就是对其他变量取值影响小的。 提前预判，在调用下一层之前就知道下层调用有没有必要做（根据约束进行推论，inference函数）？ Min-Con

局部搜索 local search 不是系统的探索从初始状态开始的路径，考虑对某个或某些状态评价和修改 适用于关注solution的状态，而不是路径的代价 algorithm： simulated annealing模拟退火，genetic algorithm遗传 通常不保留搜索路径 内存占用小，在系统算法难以解决的大型的甚至无限的问题找到合理解 状态空间地形图：横轴是状态空间，纵轴是启发式代价函数或目标函数。代价函数：找到最低点。目标函数：找到最高点。 爬山法 hill-climbing 以八皇后问题

Influence Maximization Problems Problem Description Social network and influence spread 社交网络可以被模型化为有向图G = V，E 每个个体作为V中的结点 每条边有一个[0, 1]的权重，代表被影响的可能性 初始化一个子结点集S，称作seed set，作为影响扩散开始的群体 随机扩散模型（stochastic diffusion model）描述了从S开始的随机扩散过程 $ \sigma(S) $ 是预期被S影响的结点

八数码问题 描述： 3*3的棋盘有八个数字（1-8）和一个空位，数字可以滑动。问题研究的是从一个棋盘状态到另一个状态。 是否有解的判定 1 2 3 4 5 6 7 8 对于上面的棋盘状态，我们可以表示为一个一维的序列 1，2，3，4，5，6，7，8，9，0 （空位表示为0） 。 现在，对这个序列定义逆序，即在某个数字的前面比它大的数字个数。 我们再来看滑动对逆序的影响： 左右：逆序不变。 上下：逆序加2或减2。 也就是说，一个棋盘状态无论怎么滑动，它的逆序和的奇偶性是不会变的。