#include "micropather.h
"#include
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#include
#include
#include
"micropather.h
"using
namespace
micropather;
//地圖的長寬;
//x為列號,y為行號;
const
int mapx = 10
; const
int mapy = 10
; const
int gmap[mapx * mapy + 1] =;
class astar : public
graph
virtual ~astar()
int x()
int y()
unsigned checksum()
void
clearpath()
int passable(int nx, int
ny)
return
0; //
不可通行;
}
void setstartpos(int x, int
y)
int setendpos(int nx, int
ny)
} return
result;
} //把索引號轉化為xy座標;
void nodetoxy(void *node, int *x, int *y)
//把xy座標轉化為索引號;
void* xytonode(int x, int
y)
//最小代價估計函式，求a*演算法中的h值;
virtual
float leastcostestimate(void *nodestart, void *nodeend)
virtual
void adjacentcost(void *node, std::vector*neighbors)
; //const int dy[8] = ;
//const float cost[8] = ;
//上下左右四個方向;
const
int dx[4] = ; //
4個方向上的x的變化;
const
int dy[4] = ; //
4個方向上的y的變化;
const
float cost[4] = ;
nodetoxy(node, &x, &y);
for(int i = 0; i < 4; ++i)
; neighbors->push_back(nodecost);
} }
} virtual
void printstateinfo(void *node)
void
print()
} };
intmain()
apriori演算法實現 FP Growth演算法簡介
由於apriori演算法在挖掘頻繁模式時，需要多次掃瞄資料庫，並且會產生大量的候選項集。所以apriori演算法的時間複雜度和空間複雜度相對都很高，演算法執行效率不高。而fp growth演算法在進行頻繁模式挖掘時，只需要對資料庫進行兩次掃瞄，並且不會產生候選項集。它的效率相比於apriori演算法...
基於xilinx FPGA實現LZW壓縮演算法
1 lzw演算法簡介 資料壓縮分為有失真壓縮和無失真壓縮。有失真壓縮是對壓縮後的資料進行重構 解壓縮 重構後的資料與原來的資料有所不同，換來了大的壓縮比。無失真壓縮指對壓縮後的資料進行重構 重構後的資料與原來的資料完全相同。這裡只介紹lzw無失真壓縮和解壓縮演算法。lzw壓縮演算法是一種通用的無失真...
集算器實現優先隨機更新
目標 隨機更新表tmp survey tran bz 3 working中符合條件的20條記錄，將quota include ind欄位更新為 y 更新時有優先順序，如果customer type r 的記錄大於20條，則隨機更新這裡的20條記錄。如果customer type r 的記錄小於20條...