python實現 深度優先演算法
from util import Stack
stack = Stack()
fatherStack = Stack()
moveDir = [] # record the pacman move direction
result = [] # the correct lines
temp = {}
startState = problem.getStartState() # start the position
moveStart = [startState, Directions.STOP, 0]
stack.push(moveStart)
fatherStack.push(moveStart)
flag = False
while True:
if stack.isEmpty():
print "can not find food"
if flag==False:
movement = stack.pop()
fatherNode = fatherStack.pop()
else:
fatherNode = fatherStack.pop()
movement = stack.pop()
while True:
temp = moveDir.pop()
if temp == fatherNode:
moveDir.append(temp)
break
if problem.isGoalState(movement[0]):
moveDir.append(movement)
for each in moveDir:
result.append(each[1])
return result[1:]
moveDir.append(movement)
nextMovements = problem.getSuccessors(movement[0])
if nextMovements != None:
for i in nextMovements:
print i
if i[0] not in problem._visitedlist:
fatherStack.push(movement)
stack.push(i)
else:
flag = True
相關推薦
python實現 深度優先演算法
from game import Directions from util import Stack stack = Stack() fatherStack = Stack() moveDir = [] # record the pacman move dire
Python實現深度優先與寬度優先搜尋演算法
實驗目的:瞭解和掌握深度優先和寬度優先演算法的原理以及應用並實現兩種演算法。實驗內容:1. 演算法原理首先,我們給定一個二叉樹圖如下: 1). 寬度優先搜尋:寬度優先搜尋演算法(Breadth First Search,BSF),思想是:· 1.從圖中某頂點v出發,首先訪問定
Python3學習筆記(四):用Python實現深度優先
這裡主要是用Python實現下深度優先的概念,由於程式碼寫得比較隨意,就沒有封裝成類,而是寫成一個函式 用一個列表做為實驗資料,模擬成二叉樹結構,用遞迴的方式不斷獲取二叉樹上的左節點,一直到左節點 序號超出列表範圍,然後迴歸獲取右節點,以此來實現深度優先。 以下是程式碼
淺談網路爬蟲中深度優先演算法和簡單程式碼實現
學過網站設計的小夥伴們都知道網站通常都是分層進行設計的,最上層的是頂級域名,之後是子域名,子域名下又有子域名等等,同時,每個子域名可能還會擁有多個同級域名,而且URL之間可能還有相互連結,千姿百態,由此構成一個複雜的網路。 當一個網站的URL非常多的時候,我們務必要設計好URL,否則在後期的理解
深度優先演算法實現程式碼
近來發現網上寫Java的原始碼不是很多,現在把深度優先搜尋的原始碼附上 本原始碼主要針對迷宮問題 import java.util.Scanner; import java.util.Stack; public class Main{@SuppressWarnings("
容易理解的python用列表(棧)實現深度優先遍歷檔案
上片文章介紹了廣度優先,下面介紹一下深度優先。 深度的應用方向和上片文章廣度差不多,大家可以看看。 深度很明顯,只追求其深度,不考慮廣度。 下面還是畫張圖形容一下: 看圖分析: 對(深度遍
深度優先演算法實現字母全排列(Java)
使用Java實現對任意字母的全排列,例如: 在字母ABC中排列出全部答案。使用一般的for迴圈方法也可以解出題目,這裡面就ABC三個字母,使用for迴圈的話也只不過三個迴圈巢狀罷了,如果是ABCDEF
js實現深度優先
spa proto || art arr == fun length 思想 ; (function() { var def = function() { var me = this; me.data = {
用python實現K均值演算法
import numpy as np x = np.random.randint(1,60,[30,1]) y = np.zeros(20) k = 3 #1選取資料空間中的K個物件作為初始中心,每個物件代表一個聚類中心; def initcen(x,k): return x[:k]
數學推導+純Python實現機器學習演算法:邏輯迴歸
自本系列第一講推出以來,得到了不少同學的反響和贊成,也有同學留言說最好能把數學推導部分寫的詳細點,筆者只能說盡力,因為打公式實在是太浪費時間了。。本節要和大家一起學習的是邏輯(logistic)迴歸模型,繼續按照手推公式+純 Python 的寫作套路。 邏輯迴歸本質上跟邏輯這個詞不是很搭邊,叫這個名字完
深度優先演算法,圖的遍歷
和樹的遍歷相似,若從圖中某頂點出發訪遍圖中每個頂點,且每個頂點僅訪問一次,此過程稱為圖的遍歷(Traversing Graph)。圖的遍歷演算法是求解圖的連通性問題、拓撲排序和求關鍵路徑等演算法的基礎。圖的遍歷順序有兩種:深度優先搜尋(DFS)和廣度優先搜尋(BFS)。對每種搜尋順序,訪問各頂點的
python 實現各種排序演算法!
總結了一下常見集中排序的演算法。 歸併排序 歸併排序也稱合併排序,是分治法的典型應用。分治思想是將每個問題分解成個個小問題,將每個小問題解決,然後合併。 具體的歸併排序就是,將一組無序數按n/2遞迴分解成只有一個元素的子項,一個元素就是已經排好序的了。然後將這些有
Python實現RSA加密演算法
基本思路在這裡說一下: 設p、q為質數 n = p*q fn = (p-1)*(q-1) 要滿足: 1 < e < fn , 且 e 與 fn 互質 滿足: e*d%fn = 1 (d>1) e 為公鑰 , d 為私鑰 把e 和 n 發給 客戶端 m 為明文 c =
使用python實現深度神經網路 1
深度學習基本概念 一、實驗介紹 1.1 實驗內容 深度學習並沒有你想象的那麼難,本課程將會一邊講解深度學習中的基本理論,一邊通過動手使用python實現一個簡單的深度神經網路去驗證這些理論,讓你從原理上真正入門深度學習。 本次實驗將會帶大家學習深度學習中的一些最基本的概念,本次實驗很重要,理解這
Python實現快速排序演算法
快速排序也是使用了分治思想的排序方法,但與歸併排序不一樣的是“分”的時候的依據。歸併排序“分”的依據是對半分,不管大小,而快速排序則是選定陣列中的一個值,以這個值為依據,將陣列分為三個部分:小於這個值的部分,大於等於這個值的部分,這個值。這樣就以選定的點將陣列分
python實現歸併排序演算法
前面我們講了歸併排序演算法,接下來我們來python程式碼實現唄,如下 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #歸併排序 def _last_merge_sort(list1, list2): i, j = (0, 0
python實現k近鄰演算法
很簡單的一個分類演算法: 根據不同特徵值之間的距離方法進行分類 優點:輸入高,對異常值不敏感,無資料輸入假定 缺點:計算複雜度高,空間複雜度高 適用資料範圍:數值型 和 標稱型 程式碼實現: """K近鄰演算法""" """虛擬碼: (1)計算已知資料集的點與
python實現決策樹演算法
1. #!/usr/bin/python3 import numpy as np from sklearn import tree from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics
演算法研究(1)python實現經典排序演算法並可視化分析複雜度
排序演算法在演算法界是一個怎麼樣的存在?就好像在學術界中數學的地位,說直接用好像用不上,可是不會做起事情來總會捉襟見肘,左支右絀。找工作的時候,有的面試官甚至會讓我們手寫排序演算法。既然排序演算法如此重要,就讓我們一起去夯實基礎,切切實實得掌握它吧。 前言
[原始碼和文件分享]Python實現基於AdaBoost演算法的微博情感分類系統
摘 要 隨著網際網路的快速發展,各類社交媒體平臺如微信、QQ等也與日俱增,而微博更是集成了傳統網站、論壇、部落格等的優點,並加上了人與人之間的互動性、關係親密程度等多種智慧演算法,並以簡練的形式讓資料爆發性的傳播,促進了人與人之間的交流。網民可以通過微博來分享自己的生活,同時抒發自己的喜怒哀樂。