标签：python storage tree-traversal

我有一棵树.它有一个平底.我们只对最底层的叶子感兴趣,但这大致是底部有多少叶子……

2 x 1600 x 1600 x 10 x 4 x 1600 x 10 x 4

这是〜13,107,200,000,000叶子？由于大小(在每片叶子上进行的计算似乎不太可能被优化,只需不到一秒钟)我已经放弃了认为可以访问每一片叶子.

所以我想我会构建一个“智能”叶子爬虫,它首先检查最“可能”的节点(基于它周围的结果).因此,期望在邻居的分支/组中评估叶子是合理的,但是这些组的大小和分布会有所不同.

什么是记录哪些叶子已经访问过但哪些没有访问过的最聪明的方法？

解决方法:

您没有提供大量信息,但我建议您调整搜索算法,以帮助您跟踪所看到的内容.如果你有一个按“可能性”排序的全局方式,你就不会有问题,因为你可以按照可能性的降序访问叶子.但如果我理解你的话,你只是在做一种爬坡,对吧？您可以通过搜索完整的子树(例如,选择为“可能”的群集中的所有1600 x 10 x 4叶子)来减少存储要求,并跟踪群集而不是单个叶子.

听起来你的树几何是一致的,所以根据你的搜索工作方式,向上合并你的节点应该很容易……例如,跟踪已经检查过所有叶子的1级节点,以及级别2节点在您的列表中,删除子级并保留其父级.这也可能是选择要检查的内容的好方法：如果已经检查了3级节点的三个孩子,那么第四个和最后一个孩子也可能值得检查.

最后,一个想法：你真的,非常确定没有办法在组中排除某些解决方案(不检查每一个解决方案)吗？像数独游戏这样的问题有一个天文数字庞大的搜索空间,但是一个好的蛮力求解器可以消除大块的可能性,而无需检查每个可能的9 x 9板.鉴于您的问题的规模,这将是最实际的攻击方式.

标签：python,storage,tree-traversal
来源： https://codeday.me/bug/20190704/1374390.html

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