实验3-栈和队列——深度优先搜索——走迷宫（2449）

2024-02-19 09:48

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数据结构实验之栈与队列十：走迷宫

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http://www.chinasem.cn/article/724297。 23002807@qq.com

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种：1、广度优先搜索；2、深度优先搜索；更多搜索方法： 3、双向广度优先搜索； 4、启发式搜索（包括A*算法等）；搜索通常会用到的知识点：状态压缩（位压缩，利用hash思想压缩）。

hdu1240、hdu1253（三维搜索题）

1、从后往前输入，（x，y，z）; 2、从下往上输入，（y , z, x）; 3、从左往右输入，（z，x，y）； hdu1240代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#inc

hdu1180（广搜+优先队列）

此题要求最少到达目标点T的最短时间，所以我选择了广度优先搜索，并且要用到优先队列。另外此题注意点较多，比如说可以在某个点停留，我wa了好多两次，就是因为忽略了这一点，然后参考了大神的思想，然后经过反复修改才AC的这是我的代码 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<

poj 3190 优先队列+贪心

题意：有n头牛，分别给他们挤奶的时间。然后每头牛挤奶的时候都要在一个stall里面，并且每个stall每次只能占用一头牛。问最少需要多少个stall，并输出每头牛所在的stall。 e.g 样例： INPUT: 51 102 43 65 84 7 OUTPUT: 412324 HINT: Explanation of the s

poj 2449 第k短路 A* + spfa

poj 2449：题意：给一张有向图，求第k短路。解析： A* + spfa。一下转自：http://blog.csdn.net/mbxc816/article/details/7197228 “描述一下怎样用启发式搜索来解决K短路。首先我们知道A*的基础公式：f(x)=g(x)+h(x);对h(x)进行设计，根据定义h(x)为当前的x点到目标点t所需要的实际距

poj 2431 poj 3253 优先队列的运用

poj 2431：题意：一条路起点为0，终点为l。卡车初始时在0点，并且有p升油，假设油箱无限大。给n个加油站，每个加油站距离终点 l 距离为 x[i]，可以加的油量为fuel[i]。问最少加几次油可以到达终点，若不能到达，输出-1。解析：《挑战程序设计竞赛》： “在卡车开往终点的途中，只有在加油站才可以加油。但是，如果认为“在到达加油站i时，就获得了一

hdu 4517 floyd+记忆化搜索

题意：有n（100）个景点，m（1000）条路，时间限制为t（300），起点s，终点e。访问每个景点需要时间cost_i，每个景点的访问价值为value_i。点与点之间行走需要花费的时间为g[ i ] [ j ] 。注意点间可能有多条边。走到一个点时可以选择访问或者不访问，并且当前点的访问价值应该严格大于前一个访问的点。现在求，从起点出发，到达终点，在时间限制内，能得到的最大

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五)：Blender锥桶建模

前言本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车，并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯，达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础，Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程：第一期：基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

韦季李输入法_输入法和鼠标的深度融合

在数字化输入的新纪元，传统键盘输入方式正悄然进化。以往，面对实体键盘，我们常需目光游离于屏幕与键盘之间，以确认指尖下的精准位置。而屏幕键盘虽直观可见，却常因占据屏幕空间，迫使我们在操作与视野间做出妥协，频繁调整布局以兼顾输入与界面浏览。幸而，韦季李输入法的横空出世，彻底颠覆了这一现状。它不仅对输入界面进行了革命性的重构，更巧妙地将鼠标这一传统外设融入其中，开创了一种前所未有的交互体验。想象

AI基础 L9 Local Search II 局部搜索

Local Beam search 对于当前的所有k个状态，生成它们的所有可能后继状态。检查生成的后继状态中是否有任何状态是解决方案。如果所有后继状态都不是解决方案，则从所有后继状态中选择k个最佳状态。当达到预设的迭代次数或满足某个终止条件时，算法停止。 — Choose k successors randomly, biased towards good ones — Close

实验3-栈和队列——深度优先搜索——走迷宫（2449）

数据结构实验之栈与队列十：走迷宫

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