啟發式搜尋(heuristically search)又稱為有資訊搜尋(informed search),它是利用問題擁有的啟發資訊來引導搜尋,達到減少搜尋範圍、降低問題複雜度的目的,這種利用啟發資訊的搜尋過程稱為啟發式搜尋。
例題:八數碼問題
運用優先佇列,根據目前已經確定的位置算出目前的價值,並匯入優先佇列,出隊時價值大的先出隊伍
#include#include#includeusing namespace std;
char arr[10],aim[10]="123804765";
int des=123804765;
struct node
node(int n,int s,int p)
void setcost()
};int bfs_direction[9][4]=,,,
,,,,,};
mapmymap;
priority_queueque;//優先順序佇列
void swap(char* ch,int a,int b)
int bfs(int start,int zeropos)
swap(temp,pos,bfs_direction[pos][i]);}}
}}int main()
sscanf(arr,"%d",&n);//將初始狀態化為數字
b=bfs(n,k);
printf("%d",b);
return 0;
}
啟發式搜尋
啟發式搜尋 啟發式搜尋就是在狀態空間中的搜尋對每乙個搜尋的位置進行評估,得到最好的位置,再從這個位置進行搜尋直到目標。這樣可以省略大量無謂的搜尋路徑,提高了效率。在啟發式搜尋中,對位置的估價是十分重要的。採用了不同的估價可以有不同的效果。在啟發式搜尋中,我們每次找到當前 最有希望是最短路徑 的狀態進...
ACM 啟發式搜尋
開篇 這篇文章介紹找最短路徑的一種演算法,它的字我比較喜歡 啟發式搜尋。這是用一般的搜素方法,類似窮舉的效果 下面的圖是用a 搜素的效果,也就是本文要介紹的演算法。可以看出,用a 演算法減少了許多計算量,它的效率有了顯著的提高。下面將為你解答上圖中的演算法是如何實現的。正文 搜尋區域介紹 圖中左邊的...
A 演算法(啟發式搜尋)
a 演算法,a a star 演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜尋方法,也是解決許多搜尋問題的有效演算法。演算法中的距離估算值與實際值越接近,最終搜尋速度越快。別稱 啟發式搜尋 表示式 f n g n h n f n g n h n f n g n h n 公式表示為 f n g n ...