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有界深度优先搜索算法的实现

有界深度优先搜索算法的实现
有界深度优先搜索算法的实现

实验报告有界深度优先搜索算法的实现

一.实验目的

(1)熟悉盲目搜索—有界深度优先算法;

(2)通过实验实际操作有界深度优先算法的运行,深入理解其内涵;(3)掌握有界深度优先算法,并会在其他问题中运用。

二.实验原理

(1)问题描述

八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格(以数字0来表示),与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。

(2)有界深度优先算法原理

它是从根节点开始,首先扩展最新产生的节点,即沿着搜索树的深度发展下去,一直到没有后继结点处时再返回,换一条路径走下去。就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。

由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝,深度优先搜索如果误入无

穷分枝(即深度无限),则不可能找到目标节点。为了避免这种情况的出现,在实施这一方法时,定出一个深度界限,在搜索达到这一深度界限而且尚未找到目标时,即返回重找,所以,深度优先搜索策略是不完备的。另外,应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)。三.实验内容

1、熟悉了解有界深度优先算法;

2、对课堂上讲解的八数码难题的例题(深度界限设为5),编程求解。

四.实验步骤

(1)设置深度界限,假设为5;

(2)判断初始节点是否为目标节点,若初始节点是目标节点则搜索过程结束;若不是则转到第2步;

(3)由初始节点向第1层扩展,得到节点2,判断节点2是否为目标节点;若是则搜索过程结束;若不是,则将节点2向第2层扩展,得到节点3;

(4)判断节点3是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点3向第3层扩展,得到节点4;

(5)判断节点4是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点4向第4层扩展,得到节点5;

(6)判断节点5是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则结束此轮搜索,返回到第2层,将节点3向第3层扩展得到节点6;(7)判断节点6是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将

节点6向第4层扩展,得到节点7;

(8)判断节点7是否为目标节点,若是则结束搜索过程;若不是则将节点6向第4层扩展得到节点8;

(9)依次类推,直到得到目标节点为止;

(10)搜索过程见附图2所示。

五.程序

六.实验结果和分析

通过这次实验和以前做过的分析,在宽度优先搜索过程中,扩展到第

26个节点时找到了目标节点;而在深度优先搜索过程中,扩展到第18个节点时得到了目标节点。

在宽度优先搜索过程中,需要遍历目标节点所在层之前每层的所有节点,即需要遍历所有的分支。而深度优先搜索过程中,则不需要遍历这么多的节点。所以,在“八”数码难题的求解过程中,深度优先搜索的效率明显比宽度优先搜索的效率要高。

一般情况下,深度优先适合深度大的树,不适合广度大的树,广度优先则正好相反。所谓深度大的树就是指起始节点到目标节点的中间节点多的树(可以理解成问题有很多中间解,这些解都可以认为是部分正确的,但要得到完全正确的结果——目标节点,就必须先依次求出这些中间解)。所谓广度大的树就是指起始节点到目标节点的可能节点很多的树(可以理解成问题有很多可能解,这些解要么正确,要么错误。要得到完全正确的结果——目标节点,就必须依次判断这些可能解是否正确)。多数情况下,深度优先搜索的效率要高于宽度优先搜索。但某些时候,对于这两种搜索策略的优劣(或效率)还需要针对不同的问题进行具体分析比较。

5、关于坚持的名言,

你既然期望辉煌伟大的一生,那么就应该从今天起,以毫不动摇的决心和坚定不移的信念,凭自己的智慧和毅力,去创造你和人类的快乐。——佚名

6、最可怕的敌人,就是没有坚强的信念。——罗曼·罗兰

7、只要持续地努力,不懈地奋斗,就没有征服不了的东西。——塞内加

8、无论是美女的歌声,还是鬓狗的狂吠,无论是鳄鱼的眼泪,还是恶狼的嚎叫,都不会使我动摇。——恰普曼

9、书不记,熟读可记;义不精,细思可精;惟有志不立,直是无着力处。——朱熹

10、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德

11、坚强的信念能赢得强者的心,并使他们变得更坚强。——白哲特

12、三军可夺帅也,匹夫不可夺志也。——佚名

13、立志不坚,终不济事。——朱熹

14、富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈。——孟子

15、关于坚持的名言,意志目标不在自然中存在,而在生命中蕴藏。——武者小路实笃

关于坚持不懈的50条励志名人名言

16、意志若是屈从,不论程度如何,它都帮助了暴力。——但丁

17、只要有坚强的意志力,就自然而然地会有能耐、机灵和知识。——陀思妥耶夫斯基

18、功崇惟志,业广惟勤。——佚名

19、能够岿然不动,坚持正见,度过难关的人是不多的。——雨果

20、立志用功如种树然,方其根芽,犹未有干;及其有干,尚未有枝;枝而后叶,叶而后花。——王守仁

21、谁有历经千辛万苦的意志,谁就能达到任何目的。——米南德

22、不作什么决定的意志不是现实的意志;无性格的人从来不做出决定。——黑格尔

23、执着追求并从中得到最大快乐的人,才是成功者。——梭罗

24、有了坚定的意志,就等于给双脚添了一对翅膀。——乔·贝利

25、有百折不挠的信念的所支持的人的意志,比那些似乎是无敌的物质力量有更强大的威力。——爱因斯坦

图的深度优先遍历算法课程设计报告

合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013~2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一:问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法,并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。

深度优先遍历图的方法是,从图中某顶点v 出发: (1)访问顶点v ; (2)依次从v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问; (3)若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。 二:数据结构的选择和概要设计 设计流程如图: 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表,同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图,最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始,首先找到0的关联顶点3 2.由3出发,找到1;由1出发,没有关联的顶点。 3.回到3,从3出发,找到2;由2出发,没有关联的顶点。 4.回到4,出4出发,找到1,因为1已经被访问过了,所以不访问。

所以最后顺序是0,3,1,2,4 三:详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符):\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;sn;s++) { printf("请输入下标为%d的顶点的元素:\n",s); scanf("%c",&(G->adjlist[s].vertex)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.当后面要输入的是和单个字符有关的数据时候要存贮回车符,以免回车符被误接收。 G->adjlist[s].firstedge=NULL; } printf("请分别输入该图的%d条弧\n",G->e); for(k=0;ke;k++) { printf("请输入第%d条弧的起点和终点(起点下标,终点下标):\n",(k+1)); scanf("%d,%d",&i,&j); p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); p->adjvex=j; p->next=G->adjlist[i].firstedge; G->adjlist[i].firstedge=p; } } 2.深度优先遍历 void DFS(ALGraph* G,int v) //深度优先遍历 { EdgeNode* p;

运筹学 (1)

期末考试《运筹学》B 卷 一、单项选择题(在下列每题的四个选项中,只有一个选项是符合试题要求的。请把答案填入答题框中相应的题号下。每小题2分,共20分) 1.单纯形迭代中,出基变量在紧接着的下一次迭代中( )立即进基。 A .会 B .不会 C .有可能 D .不一定 2.线性规划的约束条件为 X 1 + X 2 + X 3 = 3 ,2X 1+ 2X 2+ X 4= 4,X i ≥0(i=1-4),则基本可行解是( ) A .(0,0,4, 3) B .(0,0,3,4) C .(2,1,0,-2) D .(3,0,0,-2) 3.普通单纯形法的最小比值定理的应用是为了保证( ) A .使原问题保持可行 B .使对偶问题保持可行 C .逐步消除原问题不可行性 D .逐步消除对偶问题的不可行性 4. 原问题与对偶问题都有可行解,则有( ) A .原问题有最优解,对偶问题可能没有最优解 B .原问题与对偶问题可能都没有最优解 C .可能一个问题有最优解,另一个问题具有无界解 D .原问题与对偶问题都具有最优解 5. 求解整数规划问题的分支定界法中,有( ) A .最大值问题的目标值是各分支的上界 B .最大值问题的目标值是各分支的下界 C .最小值问题的目标值是各分支的上界 D .以上结论都不对 6.在运输方案中出现退化现象,是指数字格的数目 ( ) A .等于 m+n B .等于m+n-1 C .小于m+n-1 D .大于m+n-1 7.若运输问题的单位运价表的某一行元素分别加上一个常数k ,最优调运方案将( )。 A .发生变化 B .不发生变化 C .A 、B 都有可能 D. 都不对 8.在产销平衡运输问题中,设产地为m 个,销地为n 个,那么解中非零 变量的个数( )。 A .不能大于(m+n-1) B .不能小于(m+n-1) C .等于(m+n-1) D .不确定 9.在运输问题中,每次迭代时,如果有某非基变量的检验数等于零,则该运输问题( )。 A .无最优解 B .有无穷最优解 C .有唯一最优解 D .出现退化解 10.动态规划问题中最优策略具有性质:( )。 A .每个阶段的决策都是最优的 B .当前阶段以前的各阶段决策是最优的 C .无论初始状态与初始决策如何,对于先前决策所形成的状态而言,其以后的所有决策应构成最优策略 D .它与初始状态无关 二、判断题(每题1分,共10分)

人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解

< 人工智能 > 实验报告 3 一、实验目的: 掌握汉诺塔的深度有界搜索求解算法的基本思想。 二、实验要求: 用C语言实现汉诺塔的深度有界搜索求解 三、实验语言环境: C语言 四、设计思路: 含有深度界限的深度优先搜索算法如下: (1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。如果此节点为一目标节点,则得到一个解。 (2) 如果OPEN为一空表,则失败退出。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。 (4) 如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2)。 (5) 扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。如果没有后裔,则转向(2)。 (6) 如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向(2)。 五、实验代码: #include #include typedef struct node { long map;

long floor; //记录第几层 } node; node queue[362880 / 2 + 1]; //奇偶各一半 long tail, head; long hash[362880 / 32 + 1]; int main() { void Solve(); while (scanf("%ld", &queue[0].map) && queue[0].map) { memset(hash, 0, sizeof(hash)); queue[0].floor = 1; //(根节点)第一层 tail = head = 0; Solve(); printf("max_floor == %d\n", queue[head].floor); printf("total node == %d\n", head + 1); printf("total node in theory [%d]\n", 362880 / 2); } return 0; } void Solve() { node e; long i, map[9], space; long Compress(long *); int V isited(long *); void swap(long &, long &); while (tail <= head) { e = queue[tail++]; for (i=8; i>=0; i--) { map[i] = e.map % 10; if (map[i] == 0) { space = i; } e.map /= 10; } V isited(map); //根节点要置为访问过 if (space >= 3) { //can up swap(map[space - 3], map[space]); if (!Visited(map)) { queue[++head].map = Compress(map); queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

答深度优先搜索算法的特点是

习题 3 1、答:深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解; ②当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制; ③方法与问题无关,具有通用性; ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时,一定能找到解; ②当问题为单位耗散值,并且问题有解时,一定能找到最优解; ③效率低; ④方法与问题无关,具有通用性; ⑤属于图搜索方法。 2、答:在决定生成子状态的最优次序时,应该采用深度进行衡量,使深度大的 结点优先扩展。 3、答:(1)深度优先 (2)深度优先 (3)宽度优先 (4)宽度优先 (5)宽度优先 4、答:如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后,它所影响的棋盘位置数少,那 么给以后放皇后留下的余地就大,找到解的可能性也大;反之留下的余地就小,找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答:最短路径为ACEBDA,其耗散值为15。 8、解:(1)(S,O,S0,G) S:3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O:①一块板移入相邻的空格; ②一块板相隔1块其他的板跳入空格; ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0: B B B W W W G: W W W B B B W W W B B B W W W B B B

W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B (2)1401231231234567333377 =???????????=?P P P (3)定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然,)()(n h n h *≤,所以该算法具有可采纳性。 又,?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ,所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解: ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))

深度优先遍历(邻接矩阵)

上机实验报告 学院:计算机与信息技术学院 专业:计算机科学与技术(师范)课程名称:数据结构 实验题目:深度优先遍历(邻接矩阵)班级序号:师范1班 学号:201421012731 学生姓名:邓雪 指导教师:杨红颖 完成时间:2015年12月25号

一、实验目的: 1﹒掌握图的基本概念和邻接矩阵存储结构。 2﹒掌握图的邻接矩阵存储结构的算法实现。 3﹒掌握图在邻接矩阵存储结构上遍历算法的实现。 二、实验环境: Windows 8.1 Microsoft Visual c++ 6.0 二、实验内容及要求: 编写图的深度优先遍历邻接矩阵算法。建立图的存储结构,能够输入图的顶点和边的信息,并存储到相应存储结构中,而后输出图的邻接矩阵。 四、概要设计: 深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾被访问,则深度优先遍历可从图的某个顶点V出发,访问此顶点,然后依次从V的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中的一个未被访问的顶点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 以图中无向图G4为例,深度优先遍历图的过程如图所示。假设从顶点V1出发进行搜索,在访问了顶点V1后,选择邻接点V2。因为V2未曾访问,则从V2出发进行搜索。依次类推,接着从V4,V8,V5出发进行搜索。在访问了V5之后,由于V5的邻接点已都被访问,则搜索回到V8。由于同样的理由,搜索继续回到V4,V2直至V1,此时由于V1的另一个邻接点为被访问,则搜索又从V1到V3,再继续进行下去。由此得到顶点的访问序列为: V1 V2 V4 V8 V5 V3 V6 V7 五、代码 #include #include #define n 8 #define e 9 typedef char vextype; typedef float adjtype; int visited[n]; //定义结构体

图的深度优先遍历实验报告

一.实验目的 熟悉图的存储结构,掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法,并能运用图的深度优先搜索遍历一个图,对其输出。 二.实验原理 深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。假设初始状态时图中所有顶点未曾访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图有顶点未被访问,则另选图中一个未曾访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 图的邻接表的存储表示: #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXNAME 10 typedef char VertexType[MAXNAME]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; 三.实验容 编写LocateVex函数,Create函数,print函数,main函数,输入要构造的图的相关信息,得到其邻接表并输出显示。 四。实验步骤 1)结构体定义,预定义,全局变量定义。 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define MAX 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20

图论深度优先搜索实验报告

深度优先遍历 一、实验目的 了解深度优先遍历的基本概念以及实现方式。 二、实验内容 1、设计一个算法来对图的进行深度优先遍历; 2、用C语言编程来实现此算法。用下面的实例来调试程序: 三、使用环境 Xcode编译器 四、编程思路 深度优先遍历图的方法是,从邻接矩阵出发:访问顶点v;依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;构造一个遍历辅助矩阵visited[]进行比较若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止,并将顶点信息存储在数组Q[]里面。反复搜索可以通过使用函数的嵌套来实现。

五、调试过程 1.程序代码: //为方便调试,程序清晰直观删除了邻接矩阵的构造函数, //并且修改了main()函数,只保留了DFS函数 #include #define N 4 //定义顶点数 int a[N][N]= { {0,1,1,1} ,{1,0,0,0} ,{1,0,0,1} ,{1,0,0,1} }; //邻接矩阵由之前程序函给出 int visited[N]={0}; //遍历比较的辅助矩阵,初始化为0矩阵int Q[N]; //用来存储各个顶点的信息 static int last=-1; void DFS(int G[][N], int s) { visited[s] = 1; Q[++last]=s; for (int i=0;i

邻接矩阵的深度优先遍历

#include #include using namespace std; #define INFINITY 32767 #define MAX_VEX 50 #define OK 1 #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define ERROR -1 bool *visited; //图的邻接矩阵存储结构 typedef struct { char *vexs; //动态分配空间存储顶点向量 int arcs[MAX_VEX][MAX_VEX]; //邻接矩阵 int vexnum, arcnum; //图的当前定点数和弧数 }Graph; //图G中查找顶点c的位置 int LocateVex(Graph G, char c) { for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { if(G.vexs[i] == c) return i; } return ERROR; } //创建无向网 void CreateUDN(Graph &G){ //采用数组(邻接矩阵)表示法,构造无向图G cout << "请输入定点数和弧数:"; cin >> G.vexnum >> G.arcnum; cout << "请输入" << G.vexnum << "个顶点" << endl; G.vexs = (char *) malloc((G.vexnum+1) * sizeof(char)); //需要开辟多一个空间存储'\0' //构造顶点向量 for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) { cout << "请输入第" << i+1 << "个顶点:"; cin >> G.vexs[i]; } G.vexs[G.vexnum] = '\0';

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题,是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ,F, S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G,把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表,且置为空表。

③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大,搜索效率低,这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的,即只要问题有解,用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3.深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略,其基本思想是:首先扩展最新产生的

图的深度优先遍历和广度优先遍历

华北水利水电学院数据结构实验报告 20 10 ~20 11 学年第一学期2008级计算机专业 班级:107学号:200810702姓名:王文波 实验四图的应用 一、实验目的: 1.掌握图的存储结构及其构造方法 2.掌握图的两种遍历算法及其执行过程 二、实验内容: 以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现无向连通图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。 提示:首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点为起始点,进行深度优先和广度优先遍历,并输出遍历的结果。 三、实验要求: 1.各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现,学号为双号的同学采用邻接表实现。 2.C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。 3.撰写实验报告,提供实验结果和数据。 4.写出算法设计小结和心得。 四、程序源代码: #include #define MaxVerNum 50 struct edgenode { int endver; int inform; edgenode* edgenext; }; struct vexnode { char vertex; edgenode* edgelink; }; struct Graph { vexnode adjlists[MaxVerNum]; int vexnum; int arcnum; }; //队列的定义及相关函数的实现 struct QueueNode

{ int nData; QueueNode* next; }; struct QueueList { QueueNode* front; QueueNode* rear; }; void EnQueue(QueueList* Q,int e) { QueueNode *q=new QueueNode; q->nData=e; q->next=NULL; if(Q==NULL) return; if(Q->rear==NULL) Q->front=Q->rear=q; else { Q->rear->next=q; Q->rear=Q->rear->next; } } void DeQueue(QueueList* Q,int* e) { if (Q==NULL) return; if (Q->front==Q->rear) { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->rear=NULL; } else { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->front->next; } } //创建图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2;

广度优先搜索和深度优先搜索

有两种常用的方法可用来搜索图:即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有 连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现。 深度优先搜索: 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。 下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索,首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则: (1) 如果可能,访问一个邻接的未访问顶点,标记它,并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时,如果栈不空,就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2,就完成了整个搜索过程。 广度优先搜索: 在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。 在深度优先搜索中,算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反,在广度优先搜索中, 算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点,然后再访问较远的区 域。它是用队列来实现的。 下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。 实现广度优先搜索,也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点,这个顶点必须是当前顶点的邻接点,标记它,并把它插入到队列中。(2)如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1

猴子摘香蕉问题的宽度优先和有界深度优先算法

猴子摘香蕉问题的宽度优先搜索和最大深度为5的有界深度优先搜索(注意:括号中的斜体字是我做的说明,不是答案的内容) 解:设一个状态由四元组(W, X, Y , Z )来表示,其中: 1. W 代表猴子的位置,其取值可为a ,b 和c ; 2. X 代表猴子和箱子的位置关系,取值为0和1,其中0表示猴子在箱子下,而1表示猴子在箱子上面; 3. Y 代表箱子的位置,其取值可为a ,b 和c ; 4. Z 代表是否摘得香蕉,取值为0和1,其中0表示未摘得香蕉而1表示已经摘到了香蕉。 则本问题的初始状态为(a ,0,c ,0),而目标状态为(b ,1,b ,1)(注意:目标状态写为 (U,V,H,1 )也可以,因为我们只关心摘到香蕉)。 本问题中涉及的算符有四个,分别为 1. 移动:Goto (U ),其中U 可取a ,b 和c ,其执行条件为X =0(即猴子不在箱子上),其效果如下式 (,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z ,其中,U =a ,b ,c 且U W ≠(注意:加U W ≠是为了减少后面状态图中节点到自身的弧;(,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z 表示在状态(,0,,)W Y Z 上执行Goto (U )操作,使得原状态变为状态(,0,,)U Y Z ) 2. 推箱子:Pushbox(U),其中U 可取a ,b 和c ,其执行条件为W =Y (猴子和箱子在同一个位置)且X =0(猴子不在箱子上),其效果如下式 (,0,,)Pushbox()(,0,,)V V Z U U U Z ,其中U, V =a ,b ,c ,且U V ≠(注意:加U V ≠的作用同上U W ≠) 3. 攀爬:Climb ,其执行条件为W=Y (猴子和箱子在同一个位置)且X =0(猴子不在箱子上),其效果如下 (,0,,)Climb(,1,,)U U Z U U Z ,其中U =a ,b 或c 4. 摘香蕉:Grasp ,其执行条件为W =Y =b (猴子和箱子都在b 位置), X=1(猴子在箱子上)且Z =0(猴子未摘得香蕉),其效果如下 (,1,,0)Grasp(,1,,1)b b b b 。 设在同一状态下,检查并应用可应用的必要算符的次序如下:goto(a), goto(b), goto(c), pushbox(a), pushbox(b), pushbox(c), climb, grasp. 则宽度优先搜索树如下图所示,其中状态左上角的数字代表该状态被扩展的顺序(是“生孩子”的顺序而不是 “出生”的顺序):

深度优先搜索的基本思想

深度优先搜索的基本思想 搜索是人工智能中的一种基本方法,也是信息学竞赛选手所必须熟练掌握的一种方法,它最适合于设计基于一组生成规则集的问题求解任务,每个新的状态的生成均可使问题求解更接近于目标状态,搜索路径将由实际选用的生成规则的序列构成。我们在建立一个搜索算法的时候.首要的问题不外乎两个:以什么作为状态?这些状态之间又有什么样的关系?我们就简单的说一下深度优先搜索的基本思想吧。 如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。在深度优先搜索中,对于当前发现的结点,如果它还存在以此结点为起点而未探测到的边,就沿此边继续搜索下去,若当结点的所有边都己被探寻过.将回溯到当前结点的父结点,继续上述的搜索过程直到所有结点都被探寻为止。 深度优先搜索在树的遍历中也称作树的先序遍历。对于树而言,深度优先搜索的思路可以描述为: (1)将根结点置为出发结点。 (2)访问该出发结点. (3)依次将出发结点的子结点置为新的出发结点.进行深度优先遍历(执行(2))。 (4)退回上一层的出发结点。 深度优先搜索的具体编程可用递归过程或模拟递归来实现。他们各有各的优缺点。递归形式的程序符合思维习惯.编写起来较容易.但由于递归过程的调用借助较慢的系统栈空间传递参数和存放局部变量,故降低了执行效率。模拟递归使用数组存放堆栈数据,在管理指针和每层选择决策上不如递归容易编程.但一旦熟悉了程序框架,调试起来要比递归程序方便,由于数组一般使用静态内存.访问速度较快,执行效率也较高. 经典例子、找零钱(money.pas) 问题描述:有2n个人排队购一件价为0.5元的商品,其中一半人拿一张1元人民币,另一半人拿一张0.5元的人民币,要使售货员在售货中,不发生找钱困难,问这2n个人应该如何排队?找出所有排队的方案。(售货员一开始就没有准备零钱) 输入: 输入文件money.in仅一个数据n 输出: 输出文件money.out若干行,每行一种排队方案,每种方案前加序号No.i,每种方案0表示持0.5元钞票的人,1表示持1元钞票的人 样例: money.in

采用非递归深度优先遍历算法

2007-05-27 晴 //采用非递归深度优先遍历算法,可以将回溯法表示为一个非递归过程 #include using namespace std; class Knap { friend int Knapsack(int p[],int w[],int c,int n ); //设置友元函数 public: void print() //定义类内函数打印结果 { for(int m=1;m<=n;m++) { cout<

}; private: int Bound(int i); void Backtrack(int i); int c; //背包容量 int n; //物品数 int *w; //物品重量数组int *p; //物品价值数组int cw; //当前重量 int cp; //当前价值 int bestp; //当前最优值int *bestx; //当前最优解int *x; //当前解 }; int Knap::Bound(int i) //装满背包

if(i<=n) b+=p/w*cleft; return b; } void Knap::Backtrack(int i) { if(i>n) { if(bestp

人工智能复习题(答案)

一:单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够(D),以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有(C)。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是(A)。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D)。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D)。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C)的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指(A)知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是(B)。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

深度优先算法与广度优先算法的比较

DFS与BFS的比较 姓名:班级:学号: 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发,按某既定方式访问图中各个可访问到的结点,使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式:深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 2. 路径 深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种方法,即使成功也不一定找到一条好路,但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是,从初始点出发,把所有可能的路径都走一遍,如果里面没有目标位置,则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍,看有没有目标位置;如果还不行,则尝试所有三步可以到的位置。这种方法,一定可以找到一条最短路径,但需要记忆的内容实在很多,要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述: long DFS(图s,结点v。) { // 从结点v。出发,深度优先遍历图s,返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。;

人工智能第五章状态空间搜索策略山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略搜索是人工智能的一个基本问题,是推 理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S,F, 0S)。g利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S的搜索图G,把S放入OPEN表中。00表,且置为空表。CLOSED②建立 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解即可从图G中沿着指针从n到S的这条路径得到。0⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排

邻接矩阵表示图_深度_广度优先遍历

*问题描述: 建立图的存储结构,能够输入图的顶点和边的信息,并存储到相应存储结构中,而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图,其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵: 1,若(Vi,Vj)∈E 或∈E; A[i,j]={ 0,反之 图5-2中有向图G1的邻接矩阵为M1 M1=┌0 1 0 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 0 0 1 │ └0 0 0 0 ┘ 用邻接矩阵表示法来表示一个具有n个顶点的图时,除了用邻接矩阵中的n*n个元素存储顶点间相邻关系外,往往还需要另设一个向量存储n个顶点的信息。因此其类型定义如下: VertexType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点向量 AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数和弧(边)数 GraphKind kind; // 图的种类标志 若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum),则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下: type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边(或弧)相联,并容易求得各个顶点的度。

对于有向图,顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和,顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)=∑A[i,j],OD(Vi)=∑A[j,i]) j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图,只要令 Wij, 若或(Vi,Vj) A[i,j]={ ∞, 否则。 其中Wij为或(Vi,Vj)上的权值。相应地,网的邻接矩阵表示的类型定义应作如下的修改:adj:weightype ; {weightype为权类型} 2、图的遍历: *深度优先搜索 深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾被访问,则深度优先遍历可从图的某个顶点V出发,访问此顶点,然后依次从V的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中的一个未被访问的顶点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 以图中无向图G 4为例,深度优先遍历图的过程如图所示。假设从顶点V 1 出 发进行搜索,在访问了顶点V 1后,选择邻接点V 2 。因为V 2 未曾访问,则从V 2 出 发进行搜索。依次类推,接着从V 4,V 8 ,V 5 出发进行搜索。在访问了V 5 之后,由于 V 5的邻接点已都被访问,则搜索回到V 8 。由于同样的理由,搜索继续回到V 4 ,V 2 直至V 1,此时由于V 1 的另一个邻接点为被访问,则搜索又从V 1 到V 3 ,再继续进 行下去。由此得到顶点的访问序列为: V 1 V 2 V 4 V 8 V 5 V 3 V 6 V 7

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