Alex_McAvoy的博客

【概述】启发式搜索算法，就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。有时我们会遇到这样的一类题：题目描述的是一道时间复杂度很高的 NP 问题，我们要找到其中的最优解，显然不可能在短时间内找到最优解。此时我们可以利用启发式搜索算法，来进行求解。在程序设计竞赛中，启发式搜索的题目并不是很多，但启发式搜索算法在数据建模竞赛中应用的比较广...

【概述】A*（A-Star）算法是一种在静态路网中，求解最短路的最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法之一。A* 算法实际上是对 Dijkstra 算法的优化后得到的，关于 Dijkstra 算法：点击这里A*算法在程序设计竞赛中，一般用于解决 k 短路问题，关于 k 短路问题：点击这里【原理】在 Dijkstra 算法中，我们借助优先队列来实现，每次从优先队列中...

【概述】模拟退火（Simulated Annealing，SA），其类似于物理学上金属退火的过程，故称为模拟退火，其是一个随机化与贪心结合的算法，在你 RP 较好或数据范围比较小的时候，可以轻松解决许多难题。模拟退火的原理与金属退火的原理近似：将热力学的理论套用到统计学上 将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子 搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有动能，其用于表示该点对命题的合适...

【概述】爬山法（Hill Climbing，HC）是一种局部择优的贪心搜索算法，是对深度优先搜索的一种改进。该算法每次从当前的节点开始，与周围的邻接点进行比较：若当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 若当前节点是最小的，就用最高的邻接点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的如此循环往复，直到达到最高点为止。但该算法的主要问题是：局部最大，即某个节点会比周围任何一...

题目描述如图：有n个重物，每个重物系在一条足够长的绳子上。每条绳子自上而下穿过桌面上的洞，然后系在一起。图中X处就是公共的绳结。假设绳子是完全弹性的（不会造成能量损失），桌子足够高（因而重物不会垂到地上），且忽略所有的摩擦。问绳结X最终平衡于何处。注意：桌面上的洞都比绳结X小得多，所以即使某个重物特别重，绳结X也不可能穿过桌面上的洞掉下来，最多是卡在某个洞口处。输入输出格式...

Problem DescriptionEach person had do something foolish along with his or her growth.But,when he or she did this that time,they could not predict that this thing is a mistake and they will want thi...