无涯℡ 2024-05-20 22:42 采纳率: 0%
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有偿四位数,节约算法和扫描算法

有偿四位数,火烧屁股,有谁会的联系我,找论文数据指导,节约算法和扫描算法,处理一组数据

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-05-20 22:42
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    在解决有偿四位数的问题时,我们可以采用两种主要的搜索策略:节约算法(Save)和扫描算法(Scan)。这两种算法主要用于解决最短路径问题,但可以适应于寻找最优解的场景。

    1. 节约算法: 节约算法是一种启发式搜索方法,它尝试通过存储每个节点的最佳前向代价来减少搜索空间。以下是节约算法的基本步骤:
    def save_algorithm(graph, start, goal):
        # 初始化开放列表、关闭列表和初始状态
        open_list = [[start, 0]]
        closed_list = set()
        
        while open_list:
            # 获取当前成本最低的节点
            current_node, current_cost = min(open_list, key=lambda x: x[1])
            
            if current_node == goal:
                return reconstruct_path(closed_list, start, goal)
            
            # 将当前节点加入到关闭列表
            closed_list.add(current_node)
            
            # 遍历相邻节点
            for neighbor in graph[current_node]:
                tentative_cost = current_cost + cost_function(current_node, neighbor)
                
                # 如果邻居不在开放列表和关闭列表中,或者新的路径成本更低,则更新并加入开放列表
                if neighbor not in closed_list and (neighbor not in open_list or tentative_cost < neighbor_cost[neighbor]):
                    neighbor_cost[neighbor] = tentative_cost
                    parent[neighbor] = current_node
                    open_list.append([neighbor, tentative_cost])
    
    # 重构路径函数
    def reconstruct_path(closed_list, start, goal):
        path = [goal]
        while goal != start:
            goal = parent[goal]
            path.append(goal)
        return path[::-1]
    
    # 假设你有一个cost_function定义了从一个节点到另一个节点的成本
    # 和一个graph表示节点之间的连接
    
    1. 扫描算法: 扫描算法是一种基于宽度优先搜索的策略,它按照节点的距离进行排序,每次只考虑距离更近的节点。以下是扫描算法的基本步骤:
    def scan_algorithm(graph, start, goal):
        distance = {start: 0}
        queue = [(0, start)]
        
        while queue:
            current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)
            
            if current_node == goal:
                return reconstruct_path(distance, start, goal)
            
            for neighbor in graph[current_node]:
                if neighbor not in distance or current_distance + cost_function(current_node, neighbor) < distance[neighbor]:
                    distance[neighbor] = current_distance + cost_function(current_node, neighbor)
                    heapq.heappush(queue, (distance[neighbor], neighbor))
    
    # 与上面一样,这里也需要一个cost_function和graph
    

    以上代码示例展示了如何使用节约算法和扫描算法求解有偿四位数问题。你需要根据实际问题定义cost_function,这个函数应该返回从一个四位数到另一个四位数的"代价"。例如,代价可能基于两个数字之间的差异或其他相关度量。同时,graph应该是一个字典,其中键是四位数,值是一组相邻的四位数。

    如果你需要具体的例子,比如使用这两个算法在迷宫导航中的应用,我可以提供更详细的代码和图形解释。只需告诉我具体的需求,我会尽力提供帮助。

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