在数字化转型中,选择合适的跨平台开发框架不仅能提高效率,还有助于确保数据安全与合规性。
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2022-11-20
IDA*
A* 和 IDA* 听起来高大上
简单来说就是搜索的一个优化,通过一个估值函数让搜索不往不必要的地方发展
A*是用在BFS上的
IDA*是用在DFS上的
A*=优先队列+估价函数
IDA=迭代加深+估价函数
如果当前深度+估计还要的深度>限制深度 那就直接return 了
估价函数要区好,要尽量接近实际深度且不超过实际深度
迭代加深
例题 埃及分数
描述
在古埃及,人们使用单位分数的和(形如1/a的, a是自然数)表示一切有理数。如:2/3=1/2+1/6,但不允许2/3=1/3+1/3,因为加数中有相同的。对于一个分数a/b,表示方法有很多种,但是哪种最好呢?首先,加数少的比加数多的好,其次,加数个数相同的,最小的分数越大越好。
如:19/45=1/3 + 1/12 + 1/180 19/45=1/3 + 1/15 + 1/45 19/45=1/3 + 1/18 + 1/30, 19/45=1/4 + 1/6 + 1/180 19/45=1/5 + 1/6 + 1/18. 最好的是最后一种,因为1/18比1/180,1/45,1/30,1/180都大。
给出a,b(0计算最好的表达方式。
输入:a b 输出:若干个数,自小到大排列,依次是单位分数的分母。
样例1
样例输入1
19 45
样例输出1
5 6 18
1. 1/n=1/(n+1)+1/n*(n+1) (小学奥数)
所以对于答案,深度是无法得知的,因为可以永远拆分下去
就是说,你不知道答案由多少个分数组成
2.题目要求用最少的个数来表示分数
这对应搜索树中最小的层数
这也对应了迭代加深的条件
1.它搜索时可能会达到极大的深度,而这样的答案是没用且费时的
2.它是个最优解问题,最优的答案深度最小
于是我们可以限制搜索层数,本题也就是限制分数的个数
我们从1开始枚举深度,当有解时就直接退出(因为一定是最优解)
本题,深度为1,2都无解,当为3时,最优解为5 6 18
当同一深度有多个解时,判断一下就好了
当然,当深度为d时,会把1-d-1层重新搜索一遍
但对于第d层新增的节点,1-d-1层的就显得微不足道了
我们要保证后面搜的分母比前面的都大,不然会乱int get_ans(int d,int from,int aa,int bb){//层数,最小的分母从from开始,当前分子,分母 if(d==maxd){//maxd 为限制的层数 if(bb%aa) return false;//最后剩下的分数要满足分子为1 v[d]=bb/aa;//v[i]是当前答案,ans是最终答案 if(better(d)){//判断同一层的最优解 for(int i=0;i<=d;i++) ans[i]=v[i]; } return true; } from=max(from,bb/aa+1);//1/c
估价函数
对未来至少的层数做一个保守的估计
例题
输入格式:
第一行有一个正整数T(T<=10),表示一共有N组数据。接下来有T个5×5的矩阵,0表示白色骑士,1表示黑色骑士,*表示空位。两组数据之间没有空行。
输出格式:
对于每组数据都输出一行。如果能在15步以内(包括15步)到达目标状态,则输出步数,否则输出-1。
输入样例#1:
2 10110 01*11 10111 01001 00000 01011 110*1 01110 01010 00100
输出样例#1:
7 -1
1.未知多少层
2.寻找最优解
3.层数只用枚举到15
4.考虑估价函数,如果当前状态与最终状态的不匹配的格子有x个,那么至少需要x-1次复原
于是很容易写出,h为估价函数
int h(){ int ret=0; for(int i=0;i<5;i++) for(int j=0;j<5;j++) if(Map[i][j]!=goal[i][j]) ret++; return ret;}if(h()+d-1>maxd) return 0;
代码也很简单了
#include
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