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相同的元素呢
一种离散化方法 -
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圆心的位置是随机的,于是圆的部分会落到canvas外,那样就显 ...
HTML5 Canvas学习笔记(1)处理鼠标事件 -
hlstudio:
好久没见到sokuban了,这有个java版的,带源码,可以参 ...
求推箱子的最小步数(java) -
肖泽文:
太好了,谢谢你。。有中文注释!
HTML5 推箱子游戏过关演示动画 -
swm8023:
删除操作,将最后一个叶子节点插入后也有可能上浮吧
彻底弄懂最大堆的四种操作(图解+程序)(JAVA)
如果已经知道搜索的开始状态和结束状态,要找一个满足某种条件的一条路径(一般是最短路径),为了避免无谓的“组合爆炸”产生,就可以采取双向广度搜索算法,也就是从开始状态和结束状态同时开始搜索,一个向前搜,一个向后找。 直至在两个扩展方向上出现同一个子结点,搜索结束,这就是双向搜索过程。出现的这个同一子结点,我们称为相交点,如果确实存在一条从初始结点到目标结点的最佳路径,那么按双向搜索进行搜索必然会在某层出现“相交”,即有相交点,初始结点一相交点一目标结点所形成的一条路径即是所求路径。
这样做的好处是什么?
我们不妨假设每次搜索的分支因子是r,如果最短的路径长为L的话(也就是搜了L层),那么,用一般的BFS算法(不考虑去掉重复状态),总的搜索状态数是r^L(^表示乘方运算);而如果采取双向BFS算法,那么,从前往后搜,我们只需要搜索L/2层,从后往前搜,我们也只要搜L/2层,因此,搜索状态数是2*(r^(L/2)),比普通BFS就快了很多了。
双向BFS算法的实质还是BFS,只不过两边同时开始BFS而已。还是可以利用队列来实现:可以设置两个队列,一个用于向前的BFS,另一个用于向后的BFS,利用这两个队列,同时从前、后开始层次遍历搜索树。
结点扩展顺序
双向扩展结点,在两个方向的扩展顺序上,可以轮流交替进行,但由于大部分的解答树并不是棵完全树,在扩展完一层后,下一层则选择结点个数较少的那个方向先扩展,可以克服两个方向结点生成速度不平衡的状态,明显提高搜索效率。
双向广度优先算法编程的基本框架如下:
数据结构:
Queue q1, q2; //两个队列分别用于两个方向的扩展(注意在一般的广度优先算法中,只需要一个队列)
算法流程:
void DBFS(){
1. 将起始节点放入队列q1,将目的节点放入队列q2
2. 当 两个队列都未空时,作如下循环
1) 如果队列q1里的未处理节点比q2中的少,则扩展队列q1,并判断是否出现相交点;
2) 否则扩展队列q2,并判断是否出现相交点;
3. 如果队列q1未空,循环扩展q1直到为空
4. 如果队列q2未空,循环扩展q2直到为空
}
例:再解POJ 1077
题意:8数码问题,给出一个含数字1~8和字母x的3*3矩阵,如:
2 3 4
1 5 X
7 6 8
现在要你移动x的位置(上下左右),使得这个矩阵为:
1 2 3
4 5 6
7 8 x
求出移动步数最少的移动方案。
例如程序中输入:2 3 4 1 5 0 7 6 8(代表要从此状态转为后一状态123456780),则应该输出:ullddrurdllurdruldr(上左左下下右上右下左左上右下右上左下右)
思路:这里用双向bfs。状态可采用全排列的hash函数http://128kj.iteye.com/blog/1699795
运行:
D:\java>java Main
2 3 4 1 5 0 7 6 8
ullddrurdllurdruldr
这样做的好处是什么?
我们不妨假设每次搜索的分支因子是r,如果最短的路径长为L的话(也就是搜了L层),那么,用一般的BFS算法(不考虑去掉重复状态),总的搜索状态数是r^L(^表示乘方运算);而如果采取双向BFS算法,那么,从前往后搜,我们只需要搜索L/2层,从后往前搜,我们也只要搜L/2层,因此,搜索状态数是2*(r^(L/2)),比普通BFS就快了很多了。
双向BFS算法的实质还是BFS,只不过两边同时开始BFS而已。还是可以利用队列来实现:可以设置两个队列,一个用于向前的BFS,另一个用于向后的BFS,利用这两个队列,同时从前、后开始层次遍历搜索树。
结点扩展顺序
双向扩展结点,在两个方向的扩展顺序上,可以轮流交替进行,但由于大部分的解答树并不是棵完全树,在扩展完一层后,下一层则选择结点个数较少的那个方向先扩展,可以克服两个方向结点生成速度不平衡的状态,明显提高搜索效率。
双向广度优先算法编程的基本框架如下:
数据结构:
Queue q1, q2; //两个队列分别用于两个方向的扩展(注意在一般的广度优先算法中,只需要一个队列)
算法流程:
void DBFS(){
1. 将起始节点放入队列q1,将目的节点放入队列q2
2. 当 两个队列都未空时,作如下循环
1) 如果队列q1里的未处理节点比q2中的少,则扩展队列q1,并判断是否出现相交点;
2) 否则扩展队列q2,并判断是否出现相交点;
3. 如果队列q1未空,循环扩展q1直到为空
4. 如果队列q2未空,循环扩展q2直到为空
}
例:再解POJ 1077
题意:8数码问题,给出一个含数字1~8和字母x的3*3矩阵,如:
2 3 4
1 5 X
7 6 8
现在要你移动x的位置(上下左右),使得这个矩阵为:
1 2 3
4 5 6
7 8 x
求出移动步数最少的移动方案。
例如程序中输入:2 3 4 1 5 0 7 6 8(代表要从此状态转为后一状态123456780),则应该输出:ullddrurdllurdruldr(上左左下下右上右下左左上右下右上左下右)
思路:这里用双向bfs。状态可采用全排列的hash函数http://128kj.iteye.com/blog/1699795
import java.util.*; public class Main { private int[][] arr1,arr2;//保存中间过程的数组 private String [] bb1=new String[362882];//9!=362880,最大状态9!,标记访问过的结点,同时记录操作动作 private String [] bb2=new String[362882]; private Queue< my> qu1=new LinkedList< my>();//用于向前向后的两个队列 private Queue< my> qu2=new LinkedList< my>(); static final int fac[] = {1,2,6,24,120,720,5040,40320}; //用于计算全排列的Hash值 public Main(int[][] arr1,int[][] arr2){ this.arr1=arr1; this.arr2=arr2; } public static void main(String[] args){ Scanner in=new Scanner(System.in); int[][] arr1=new int[5][5];//起点 int[][] arr2={{0,0,0,0,0},//目标 {0,1,2,3,0}, {0,4,5,6,0}, {0,7,8,0,0}, {0,0,0,0,0}}; String s; for(int i=1;i< 4;i++){ for(int j=1;j< 4;j++){ s=in.next(); if(s.equals("x"))arr1[i][j]=0; else arr1[i][j]=Integer.parseInt(s); } } Main m=new Main(arr1,arr2); int from=m.getNum(arr1);//数组表示的状态转为用整数表示 int to=m.getNum(arr2);//数组表示的状态转为用整数表示 m.Dbfs(from,to); } private void Dbfs(int from,int to){ int ha=0; qu1.offer(new my("",from)); //起点入队列1 qu2.offer(new my("",to)); //目标入队列2 while(!qu1.isEmpty()&&!qu2.isEmpty()){ if(!qu1.isEmpty()){//从起点向目标广度优先搜索搜索 my h=qu1.poll(); int u=h.u; String s=h.s; ha=hash(u,9); if(bb2[ha]!=null){//双向搜索出现相交点,输出结果 System.out.println(s+bb2[ha]); return; } if(bb1[ha]!=null) continue;//此状态已访问过 bb1[ha]=s;//记录操作动作,标记为已访问 int i=-1,j=-1,p=u; //从整数表示的状态转为数据组表示状态,并找出“0”的位置,应该写成一个方法. for(int u1=3;u1>0;u1--){ for(int u2=3;u2>0;u2--){ arr1[u1][u2]=p%10; if(arr1[u1][u2]==0){ i=u1; j=u2; } p/=10; } } //从四个方向访问当前状态的邻接点 change(arr1,i,j,i-1,j);//向上一步 int y=getNum(arr1); qu1.add(new my(s+"u",y));//邻接点入队 change(arr1,i-1,j,i,j);//复位 change(arr1,i,j,i+1,j); y=getNum(arr1); qu1.add(new my(s+"d",y)); change(arr1,i+1,j,i,j); change(arr1,i,j,i,j+1); y=getNum(arr1); qu1.add(new my(s+"r",y)); change(arr1,i,j+1,i,j); change(arr1,i,j,i,j-1); y=getNum(arr1); qu1.add(new my(s+"l",y)); change(arr1,i,j-1,i,j); } if(!qu2.isEmpty()){////从目标向起点广度优先搜索搜索 my h=qu2.poll(); int u=h.u; String s=h.s; ha=hash(u,9); if(bb1[ha]!=null){//双向搜索出现相交点,输出结果 System.out.println(bb1[ha]+s); return; } if(bb2[ha]!=null) continue; bb2[ha]=s; int i=-1,j=-1,p=u; for(int u1=3;u1>0;u1--){ for(int u2=3;u2>0;u2--){ arr2[u1][u2]=p%10; if(arr2[u1][u2]==0){ i=u1; j=u2; } p/=10; } } change(arr2,i,j,i,j+1); int y=getNum(arr2); qu2.add(new my("l"+s,y)); change(arr2,i,j+1,i,j); change(arr2,i,j,i,j-1); y=getNum(arr2); qu2.add(new my("r"+s,y)); change(arr2,i,j-1,i,j); change(arr2,i,j,i-1,j); y=getNum(arr2); qu2.add(new my("d"+s,y)); change(arr2,i-1,j,i,j); change(arr2,i,j,i+1,j); y=getNum(arr2); qu2.add(new my("u"+s,y)); change(arr2,i+1,j,i,j); } } System.out.println("unsolvable"); } private int hash(int num,int k){//全排列的哈西函数 int n[]=new int[k]; for(int i = k-1; i >=0; i--){ n[i] = num % 10; num /= 10; } int key = 0; int c; for(int i = 1; i <k; i++){ c=0; for(int j = 0; j < i; j++) if(n[j] > n[i]) c++; key += c * fac[i-1]; } return key; } private int getNum(int[][] arr){ int t=0; for(int i=1;i< 4;i++) for(int j=1;j< 4;j++){ t*=10; t+=arr[i][j]; } return t; } private void change(int[][] arr,int x1,int y1,int x2,int y2){ arr[x1][y1]=arr[x2][y2]; arr[x2][y2]=0; } } class my{ String s=""; int u; public my(String s,int u){ this.s=s; this.u=u; } }
运行:
D:\java>java Main
2 3 4 1 5 0 7 6 8
ullddrurdllurdruldr
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