基本算法—BFS

八数码 启发式搜索A*/BFS

八数码题目链接：描述大佬的参考题解：题解#include#defineIOSios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0),cout.tie(0)#defineINF0x3f3f3f3f#definePISpair#definerep(i,l,r)for(inti=l;i=r;i--)#definerep2(i,l,r)for(inti=l;i*ib?b:a#defi
MDDDchen·2022-11-16 17:23

八数码问题【人工智能实验】

本实验采用两种实验方法：盲目搜索算法(队列+BFS)、启发式算法(优先队列+BFS+评价函数)即A*算法。该问题的规模为9!=362880，即有362880种可能的状态。
YouthUpward·2022-11-16 17:53

蓝桥杯2020年第十届C/C++省赛A组第4题-迷宫（bfs）

答案：DDDDRRURRRRRRDRRRRDDDLDDRDDDDDDDDDDDDRDDRRRURRUURRDDDDRDRRRRRRDRRURRDDDRRRRUURUUUUUUULULLUUUURRRRUULLLUUUULLUUULUURRURRURURRRDDRRRRRDDRRDDLLLDDRRDDRDDLDDDLLDDLLLDLDDDLDDRRRRRRRRRDDDDDDRR#include#in
blackcatkiller·2022-11-16 15:41

机器学习-决策树（Decision Tree）基础篇

目录一、决策树是什么1-1、决策树学习基本算法1-2、特征选择1-3、信息熵1-4、信息增益二、决策树的构建2-1、数据处理2-2、信息熵的计算2-3、决策树模型构建2-4、决策树可视化2-5、整体代码一
库里不会写代码·2022-11-16 09:00

基于A星和dijkstra算法的障碍物规避matlab仿真,可以设置行列数,随机产生障碍物

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止（BFS、prime算法都有类似思想）。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。
我爱C编程·2022-11-15 13:11

读书笔记-《机器学习》第四章：决策树

在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性集为空，或是所有样本在所有属性值上的取值相同，无法划分当前结点包含的样本集合为空，不能划分决策树划分选择信息增益
-永不妥协-·2022-11-14 10:20

入门计算机视觉学习路线

机器学习机器学习是深度学习的基础，里面有一些基本算法可以对这个领域有个大致认识，在不少的论文里遇到一些专业名称能很快的反应过来推荐liuyubobobo老师的课程：课程链接这个课程模块清晰，理论结合实践
ruyihen·2022-11-13 14:35

决策树从理论到实践

可以使用BFS或者DFS进行改写。递归的返回终点严格来说分别有4种。第1种，当前的分支结点，我们发现所有样本的类别都相同，那么很简单，
gokingd·2022-11-13 14:34

蓝桥杯2022年java组模拟题第3题

最少次数思路：BFS算法切记1、不要每次操作后进行continue，因为他的一次操作是可以无限制的，只要符合规定，并且没有重复值，那么就能进行+1、-1、/22、上面我们的visit数组就是为了纪录每一个元素的
芒果果。·2022-11-10 20:02

最全迷宫最短路径问题（BFS、DFS）

一、迷宫最短路径问题给你一个m*n的迷宫，迷宫中有障碍物（1表示障碍物），你可以上下左右移动，但不能走走过的迷宫，给出指定的起点（x,y）和指定的终点（x_l,y_l）,求最短路径长度是多少，或者打印其中一个最短路径，输入：nums={0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,};输出：最短路径长度：8最段路径为：10，20，30，40，4
年少荒芜·2022-11-09 07:13

P1825 [USACO11OPEN]Corn Maze S——bfs

[USACO11OPEN]CornMazeS题面翻译奶牛们去一个N×MN\timesMN×M玉米迷宫，2≤N≤300,2≤M≤3002\leqN\leq300,2\leqM\leq3002≤N≤300,2≤M≤300。迷宫里有一些传送装置，可以将奶牛从一点到另一点进行瞬间转移。这些装置可以双向使用。如果一头奶牛处在这个装置的起点或者终点，这头奶牛就必须使用这个装置。玉米迷宫除了唯一的一个出口都被玉
向上的yyy·2022-11-09 04:31

多目标跟踪匈牙利 - 卡尔曼滤波算法

文章目录介绍背景匈牙利算法NxNvsNxM最大值vs最小值数据获取雷达数据帧间数据关联目标数据预处理BFS划分二分图序列目标密度聚类关联矩阵求解关联矩阵
炫云云·2022-11-08 10:13

跳跃游戏 IV（双向bfs） / 1332. 删除回文子序列 / 2034. 股票价格波动

1345.跳跃游戏IV2022.1.21每日一题题目描述给你一个整数数组arr，你一开始在数组的第一个元素处（下标为0）。每一步，你可以从下标i跳到下标：i+1满足：i+1=0j满足：arr[i]==arr[j]且i!=j请你返回到达数组最后一个元素的下标处所需的最少操作次数。注意：任何时候你都不能跳到数组外面。示例1：输入：arr=[100,-23,-23,404,100,23,23,23,3,
Zephyr丶J·2022-11-08 09:33

计算机专业职业规划模版

计算机专业职业规划专业解析专业解析计算机类专业的学生所要学习的不仅是会使用，而是要学习计算机的基本原理、基本结构、基本算法、基本设计等。
shaozheng0503·2022-11-07 16:10

自动驾驶决策规划研究综述

行为预测）2.1有限状态机模型2.2决策树2.3基于知识的推理决策2.4基于价值的决策模型3运动规划3.1基于搜索的规划算法1)HybridA*算法，2)D*、D*Lite算法3.2基于采样的算法1)基本算法
天马云间·2022-11-07 08:10

协同过滤和推荐引擎简介

东西太多，我也不准备写连载，今天仅从基本算法这个很小的切入点来聊聊推荐引擎的原理。
weixin_33950035·2022-11-06 09:15

洛谷：P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S（bfs，）

题目：分析：与时间有关的变化图，没有任何的思路。只能想到暴力搜:看题解，自己思维的错误点在于：即使有时间点的影响，也不可能重复到达其他的点。代码：#includeusingnamespacestd;intA[605][605];intD1[5]={0,-1,1,0,0};intD2[5]={0,0,0,-1,1};voidf(intx,inty,intc){if(x>m;for(inti=0;i>
cc 提升ing 变优秀ing·2022-11-03 15:12

LeetCode_回溯_BFS_中等_784.字母大小写全排列

目录1.题目2.思路3.代码实现（Java）1.题目给定一个字符串s，通过将字符串s中的每个字母转变大小写，我们可以获得一个新的字符串。返回所有可能得到的字符串集合。以任意顺序返回输出。示例1：输入：s=“a1b2”输出：[“a1b2”,“a1B2”,“A1b2”,“A1B2”]示例2：输入:s=“3z4”输出:[“3z4”,“3Z4”]提示：1res=newArrayListletterCase
星许辰·2022-11-03 15:42

[USACO08FEB]Meteor Shower S（bfs）

思路：简单的bfs，我们可以先将整张图赋值为-1，然后再将陨石砸到的地方和他的周围赋值为砸的时间，要判断一下赋值的边界，记得永远只记录最先砸的时间，意思就是一块地方可能被两个陨石影响，而我们只记录它最早的那个时间
这咋又bug了嘛·2022-11-03 14:04

洛谷：P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S（BFS）

题目描述Bessiehearsthatanextraordinarymeteorshoweriscoming;reportssaythatthesemeteorswillcrashintoearthanddestroyanythingtheyhit.Anxiousforhersafety,shevowstofindherwaytoasafelocation(onethatisneverdestro
Rrrrya·2022-11-03 14:03

洛谷 P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S（BFS与时间）

这类问题可以使用BFS求解（当然也可以使用DFS，一般使用BFS）问题的难点在于，某一点在这一时间点可能可以走，但是下一个时间点可能就不能走了；流星摧毁的不仅是当前的点，还有相邻的点所以
( ?_?)·2022-11-03 14:25

P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S 【BFS】

题目描述Bessiehearsthatanextraordinarymeteorshoweriscoming;reportssaythatthesemeteorswillcrashintoearthanddestroyanythingtheyhit.Anxiousforhersafety,shevowstofindherwaytoasafelocation(onethatisneverdestro
ln2037·2022-11-03 14:50

洛谷 P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S

题意翻译输入输出样例输入#14002212112035输出#15分析：这道题很明显是一道BFS搜索题。但是有很多注意事项坐标不能小于0，但可以大于300一个位置被流星烧焦的时间按最早被烧焦的时间算。
追随光、成为光·2022-11-03 14:10

洛谷 P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S C++ BFS 广搜

题目描述Bessiehearsthatanextraordinarymeteorshoweriscoming;reportssaythatthesemeteorswillcrashintoearthanddestroyanythingtheyhit.Anxiousforhersafety,shevowstofindherwaytoasafelocation(onethatisneverdestro
Prudento·2022-11-03 14:40

luogu P2895 [USACO08FEB]Meteor Shower S（bfs）

题解：bfs，知道mp[i][j]=-1(从未被污染过)就ok了。注意很多小细节。。。。（mad之前想的什么东西，快被这一题耗尽了热情）。代码：#include#def
I_have_a_world·2022-11-03 14:08

【机器学习】西瓜书_周志华，python实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法

首先摘取一些书上比较关键的理论知识：1.决策树学习基本算法显然，决策树是一种递归算法，递归最重要的一点是return条件的设置，这里主要有三种情况会产生return：当前结点包含的样
六六六六神·2022-11-02 23:11

机器学习课后习题——第4章 决策树

答：从原书p74的图4.2的决策树学习的基本算法
稚嫩的劢劢·2022-11-02 23:38

八数码问题（python实现）

为实现BFS和DFS搜索算法，我们需要实现一些辅助函数：①Cal_sameNum(self,state)：传入一个状态state，返回当前节点”在位“的棋格数。②NeedS
路过的风666·2022-11-01 22:55

机器学习笔记(2)-决策树

决策树是基于树的结构进行决策的，如下图：二.决策树学习的基本算法三.实现算法决策树最核心的问题就是如何选择出最优的划分属性，即上述算法中的第8行，一般而言，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能的属于同
yyHaker·2022-11-01 14:55

人工智能导论笔记（持续更新）

研究领域全貌人工智能主要理念浅析Learning（学习）连结主义符号主义AI进化计算群体智能新兴智能人工智能发展历程（待补）搜索算法与问题求解搜索概述问题表示（表征）——状态空间/与或图搜索——图（树）搜索基本算法
亦梦亦醒乐逍遥·2022-10-31 21:25

广度优先遍历算法的java实现

广度优先遍历算法，又称为广度优先搜索，简称BFS。
jakiechaipush·2022-10-31 21:53

关于数据结构和图论的一些入门攻略

（日常菜的抠脚不想去刷题）首先，相比数据结构，图论入门要简单一些，要入门图论，先要学会dfs和bfs，题目的话每一样入门题10道，中档题10道，难题5,6道就差不多懂了，dfs就是要学习回溯和强枝剪的思想
i-unique·2022-10-31 18:42

Conda 以及 Snakemake 安装及使用

biomarker.com.cn)参考自conda安装与使用-知乎(zhihu.com)1.Conda的安装及使用1.1Conda的下载从国内的清华源下载Conda的安装文件wget-chttps://mirrors.bfsu.edu.cn
懒惰的蚂蚁·2022-10-31 10:32

【数据结构/C语言版】【图】基于邻接矩阵和邻接表的BFS

BFS广度优先搜索广搜类似于二叉树的层序遍历，利用队列先进先出的性质扩充一个结点相邻的所有结点，为了避免重复搜索通常对搜过的结点进行标记，入队时进行标记可以避免重复入队。
智子、·2022-10-30 18:22

全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』

但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank等算法应用到这些任务上。
ShowMeAI·2022-10-29 12:12

基于matlab指纹识别论文,毕业论文-基于Matlab的指纹识别

摘摘要要随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程
猩蕉硕·2022-10-29 10:10

matlab声波描述开题报告,开题报告-基于Matlab的指纹识别

的指纹识别随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程
weixin_39608657·2022-10-29 10:10

列出叶节点 (二叉树的建立和BFS)

描述：阿伟在网吧玩一款叫做“逃离地下室”的密码游戏，游戏规则是这样的：地下室有多层，编号为0,1,2,…,n（nusingnamespacestd;typedefunsignedlonglongull;typedeflonglongll;constllmaxx=1e18;constintN=1e6+10;constintp=1e4;constdoubleeps=1e-8;//二叉树的层序遍历//二
.Ashy.·2022-10-25 12:59

飞蛾-火焰优化算法（MFO）

%MFOfunction[OBFSBFS]=MFOAlgo()T=10;lb=-1;ub=1;n=15;d=5;M=unifrnd(lb,ub,n,d);iteration=1;whileiterationub
LuoooBo·2022-10-25 12:54

比较DFS和BFS的优点和缺点及名称词汇

dfs和bfs用邻接表和邻接矩阵存储图，时间复杂度为O(NE)和O(N2)，若遍历整个图，空间复杂度均为O(N)如果已经知道解离根节点比较近，那么BFS更好如果整体上每个节点的边很多，那么BFS消耗的内存会很大如果一棵树很深而解很少
一二熊猫·2022-10-25 12:21

Go - 数据结构与算法(持续更新中...)

即避免所有冗余计算，消耗尽可能少的资源求出答案，一些耳熟能详的非递归算法技巧，都可以归在这一类如何刷算法题:先刷数组、链表相关的基本算法掌握基本算法之
·2022-10-21 18:41

【刷题日记】BFS 经典题目

文章目录前言BFS经典题目1.N叉树的层序遍历2.腐烂的橘子3.单词接龙4.最小基因变化5.打开转盘锁后记前言广度优先搜索（BreadthFirstSearch）简称广搜或者BFS，概念相对于深度优先搜索
白晨并不是很能熬夜·2022-10-21 14:16

DFS BFS

BFSgraph={"A":["B","C"],"B":["A","C","D"],"C":["A","B","D","E"],"D":["B","C","E","F"],"E":["C","D"],"
hehehehe·2022-10-17 15:22

人工智能实验：A*算法解决15Puzzle&SuperQueenPuzzle

A*算法感觉A*和bfs区别不大，关键就在于H值，当我们在写bfs时，从可用列表决定当前拓展哪个节点是按照fifo原则，即取出列表第一个元素，有些bfs会根据该节点的历史成本来决定（选择历史成本最低的节点进行拓展
树里的熊·2022-10-16 00:26

数据结构之———树

结构逻辑1.3树的种类A类（概念清晰）B类（带图解析）二、相关算法2.1二叉树遍历2.2深度优先搜索（depth-firstsearch-DFS）2.3广度优先搜索（breadth-firstsearch-BFS
哈啦曼·2022-10-15 01:41

408计算机先学哪个,408计算机统考各科难度分析

只有熟练掌握了这些基本算法以
吴 元·2022-10-14 03:20

集成学习——提升法Boosting（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容熟知集成学习方法的概念和基本算法思想；掌握提升法的算法原理；掌握提升法的设计及Python
唯见江心秋月白、·2022-10-13 07:04

集成学习——随机森林 Random Forest（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容熟知集成学习方法的概念和基本算法思想；掌握随机森林的算法原理；掌握随机森林的设计及
唯见江心秋月白、·2022-10-13 07:04

集成学习——装袋法Bagging（机器学习）

目录一、实验内容二、算法原理1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容熟知集成学习方法的概念和基本算法思想。掌握装袋法的算法原理。
唯见江心秋月白、·2022-10-13 07:34

集成学习——梯度提升法GDBT（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想：2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、实验总结一、实验内容熟知集成学习方法的概念和基本算法思想；掌握梯度提升法的算法原理；掌握梯度提升法的设计及Python
唯见江心秋月白、·2022-10-13 07:49
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