《数据结构课程设计》系列文章二（隐式图的搜索问题） 文章目录 《数据结构课程设计》系列文章二（隐式图的搜索问题）前言一、实验内容二、实验思路1.概念介绍2.问题分析 三、编程语言及开发环境 前言 隐式图的搜索问题（八数码问题），有多种搜索策略，比如广度搜索算法，深度搜索算法
元启发式优化算法是一种解决全局优化问题常用的方法，它主要是通过模拟自然和人类智慧来实现最优解的求解。 相比于传统的优化方法，如模拟退回，梯度下降等，1960年。元启发式优化方法首次被提出，是一种灵活且无视梯度变化的方法。 元启发式的优化算法主要可被分为四类： （1）基于进化的算
目录 启发式搜索(有信息搜索) 贪婪最佳优先搜索 不足之处 A*算法 启发式搜索(有信息搜索) 在搜索的过程中利用与所求解问题相关的辅助信息，其代表算法为贪婪最佳优先搜索(Greedy best-first search)和A*搜索 贪婪最佳优先搜索 贪婪最佳优先搜索(Greedy best-first searc
洛谷日报 例题 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #define inf 0x3f3f3f3f #define endl '\n' struct edge{ int nxt,to; }e[200050]; ll col[100050],cnt[100050],ans[100050],sum,mx; int head[100050],a[100050],ct,sz[1
一直都没出过算法详解，昨天心血来潮想写一篇，于是 dsu on tree 它来了 1、前置技能 1.链式前向星（vector 建图） 2.dfs 建树 3.剖分轻重链，轻重儿子 重儿子 一个结点的所有儿子中拥有最多子树的儿子 轻儿子 一个结点的所有儿子中不是重儿子的儿子 重边 父亲与重儿子的连边
模板 ：CF600E Lomsat gelral 题目大意：树的节点有颜色，一种颜色占领了一个子树，当且仅当没有其他颜色在这个子树中出现得比它多。求占领每个子树的所有颜色之和。 最近遇到了一道dsu on tree的题，所以去学了一下，写一下总结。 看到这道题，先考虑暴力： 搜索到每个点，暴力搜索一次这个点的子
树上启发式合并 （ DSU on Tree) 是一种优雅的暴力 时间复杂度是 \(O(nlogn)\) 启发式就是基于直觉或经验的意思 树上启发式合并的代码很简单 void dfs(int u,int p,bool keep){ for(u.lightson v in u.son){ dfs(v,u,false); } if(have u.heavyson)dfs(u.heavyson,u,true);;
搜索算法策略 状态空间 Example 八数码 旅行商TSP 为了简化上述搜索过程以及避免盲目搜索，我们讨论启发式策略 启发式策略 同样以八数码为例 A搜索算法 使用估价函数f的最佳优先搜索 A算法本质上就是在一般的树式搜索基础上添加了估价函数的一种启发式搜索算法 估价函
DSU on tree 树上启发式合并 自为风月马前卒dalao的博客 首先介绍一下大概流程： 首先处理所有轻链。 如果有重链，再处理重链。注意重链的值不删除。 这样只需要把轻链的贡献算一下加上就好了，不需要处理重链。 最后，如果是轻链，就要删除其对贡献的影响。 void dfs(int u, int pre, in
启发式合并 概念 启发式算法是基于人类的经验和直观感觉，对一些算法的优化。 作用 可以启发式合并更加高级的数据结构，如 \(heap,~set,~splays\) 等 复杂度计算 每次把个数少的合并到个数多的？复杂度 \(O(min(m1,m2))\) 可是我们注意到，每次合并后个数为合并前少的部分的个数的两倍以
介绍下概念：简单来说，启发式搜索就是对取和不取都做分析，从中选取更优解（或删去无效解） 例题：P1048 采药 所有的启发式搜索都会有一个估价函数。下面是这一题的估价函数。 const int N = 105; struct Node { int a, b; // a代表时间，b代表价值 double f; } node[N]; int f(int t, i
An Empirical Study of Branching Heuristics Through the Lens of Global Learning Rate Liang J.H., V.K. H.G., Poupart P., Czarnecki K., Ganesh V. (2017) An Empirical Study of Branching Heuristics Through the Lens of Global Learning Rate. In: Gaspers S., Wals
在做算法实验（图论-桥问题）的时候想优化并查集效率，于是翻看算法导论的并查集部分（p329）发现里面提到“通过引入两种启发式策略（按秩合并和路径压缩），我们能得到一个渐近最优的不相交集合数据结构”。这里的路径压缩比较常见，但是按秩合并见的较少，理解起来也不那么容易。 按秩合并 按
https://blog.csdn.net/cindy_1102/article/details/89010066一、既然我们已经对消失梯度问题的本质和它在深度神经网络中的表现有了直观的认识，那么让我们关注一个简单而实用的启发式方法来解决这些问题。 为了解决梯度爆炸的问题，Thomas Mikolov首先引入了一个简单的启发式解决方
05-搜索：最优、分支界限、A 1、引入 搜索是关于选择的 启发式距离：黑板上粉色的直线线段是现实中没有的，叫做启发式距离。 启发式找到的路不见得都能走得通，因为在现实中考虑问题的时候，离得近不一定是最好的，因为可能会出现死胡同 上节的爬山算法和束搜索，目的都是考虑离目标最近的距离
内容来源于b站：https://www.bilibili.com/video/av27098560?from=search&seid=8477233308742732808 一、登山搜索算法 产生一个初始点； 向领域最高的方向移动 问题：依赖于初始状态，容易陷入局部最优 改进： 局部束搜索：随机产生多个初始点，并行搜索（多几个人从不同位置开始爬山，能到达最
1. 实际距离(f) = 实际代价(g) + 预估代价(h) 如图我们从起点到终点位置需要绕开障碍物，我们实际走的距离是称为实际代价， 而中间位置到达终点位置，我们的路线不确定， 所以算作预估代价。 2. 曼哈顿距离 图中的红色线 就是曼哈顿距离 做启发式寻路，就是从起点位置不停的找可以走
题目：一棵树有n个结点，每个结点都是一种颜色，每个颜色有一个编号，求树中每个子树的最多的颜色编号的和。 树上启发式合并真神奇，时间复杂度只有O（nlogn） 看下思路 第一步：我先像树剖那样，跑出重儿子。 第二步：我们dfs这个树，比如说，我们现在跑到了u节点。首先优先跑所有轻儿子，采用尾递归
题目描述 小Z有一片森林，含有N个节点，每个节点上都有一个非负整数作为权值。初始的时候，森林中有M条边。 小Z希望执行T个操作，操作有两类： Q x y k查询点x到点y路径上所有的权值中，第k小的权值是多少。此操作保证点x和点y连通，同时这两个节点的路径上至少有k个点。 L x y在点x和点y之间连
package com.ex.cy.demo4.alg.graph.ewdi; import com.ex.cy.demo4.alg.heap.IndexMinPQ; import java.util.LinkedList; import java.util.List; //A* 算法 // 属于一种启发式搜索算法 // 和Djkstra有相似之处（和BFS) //不同点在于，将周围顶点放入优先队列后的出队条件，不
AI算法是一种重要的启发式算法，主要用于选择两点之间的最佳路径，A的实现也通过评估函数实现 F=G + H G代表从这一点到起点的成本 H是从此点到终点的曼哈顿距离。 F是G和H的和，最佳路径是选择最小的F值并进行下一步（更多详细信息将在后面描述） 曼哈顿距离 Paste
考试遇到一道题： 有一棵n个点的有根树，每个点有一个颜色，每次询问给定一个点\(u\)和一个数\(k\)，询问\(u\)子是多少个不同颜色节点的\(k\)级祖先。n<=500000。 显然对每一层建主席树可行，但还有更优雅的一种做法——\(DSU\) 所谓\(DSU\)，是一类处理子树信息的问题的通解(\(O(n\log n\)
题目传送门 https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3123 题解 如果是静态的查询操作，那么就是直接树上主席树的板子。 但是我们现在有了一个连接两棵树的操作。 那么我们就采取启发式合并的方法来暴力重新建主席树。 对于表示树上前缀和的主席树来说，连接两条边以后，会影响到
定义：将两个数据结构合并时，应将小的数据结构中的元素一个一个分别插入大的数据结构。 顺便写了一道“简单”题 —— 梦幻布丁 （可坑死我了是我太弱了） 现在回过头来这道题真的不难，我只是栽到以前挖的坑里去了（链表没学好） 这告诉我们一个道理 —— 千万不要边走边挖坑啊，有坑赶紧填
题目链接：https://codeforc.es/contest/600/problem/E 题目大意：给一颗以1为根的树，共n个点。点有颜色，颜色从1-n编号。问每颗子树中出现次数最多的颜色 的编号之和。 启发式合并做法： #include<bits/stdc++.h> #include<ext/pb_ds/assoc_container.hpp> #include<ext
