前言整理了一些，常见算法的通用模板写法，针对不同的数据结构， 都可以针对性的选择使用。BFS （Breadth-First-Search）广度优先 代码模版其实他属于一种盲目搜索方法，也是很基础的一种搜索方式，主要目的是系统地彻底的展开（暴力）并检查结构中的所有节点。比如：树中，可以理解为层序的遍历的方式。图中先找到第一节点，再找到第一个节点的所有相连节点，按次序再找到每个节点的所有相连节点，逐步
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2023-06-26 13:15:03
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AlphaBeta剪枝算法是一种搜索算法，主要用于解决博弈论的决策问题，旨在减少搜索树中被评估的节点数。这个算法适用于极大极小博弈树的搜索，可以提高搜索效率、减少搜索时间和空间复杂度。 AlphaBeta剪枝算法基于极大极小算法（minimax algorithm），其原理是搜索整个博弈树，并对每个叶节点进行评估。极大极小算法的基本思想是，对于每个玩家，找到他可能获得的最大值或最小值，并将它视为该
Alpha-Beta剪枝算法(Alpha Beta Pruning)[说明] 本文基于<<CS 161 Recitation Notes - Minimax with Alpha Beta Pruning>>Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β:若 α ≤ β 则N有解
一.简介： 有今天这篇博客是因为最近在做一个lua版的象棋游戏（忽略lua效率不高这件事），在做游戏的PVE功能的过程中需要实现一个简单的象棋AI，于是对于象棋AI进行了一番研究，研究的主要资料来源于象棋巫师。下面的内容也主要是对于最大最小算法和AlphaBeta算法理解的一个记录。对于棋类AI，目
原创
2021-05-20 22:13:04
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1. 前言前文：极小化极大（Minimax）算法原理 极小化极大算法在完全信息零和博弈中，基于己方努力使得在N步后优势最大化（即评估函数输出值最大化）和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点，构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索，最后给出行动策略。 显然，极小化极大算法需要展开整个决策树，对于局面复杂的问题，其搜索空间将会非常大。 同时，我们可以清晰地看到有部分节点是否被
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2023-11-06 19:18:09
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Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进，在实际的问题中，需要搜索的状态数量将会非常庞大，利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。关于 alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章 Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章，之后我们会用 alpha-beta 剪枝算法来改进之前
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2024-06-02 21:42:38
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个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了走哪条路（或者说是出哪张牌）能最稳妥的，能赢得绝对到手的钱。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率）第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点最小值。第二步 “剪枝” ，在第一步的基础上理解，左节点已经确认取值范围后，是否还需要继续判断右节点，如果
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2023-10-16 16:41:38
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文章目录一、 实验内容二、 极大极小算法和α-β剪枝算法总结1.极大极小算法2.α-β剪枝三、 实验步骤以及结果1.极大极小算法完成井字棋游戏2.α-β剪枝四、 结果、反思与分析1.极大极小算法运行结果、发现的问题与解决方式2.α-β剪枝运行结果、发现的问题与解决方式3.极大极小算法和α-β剪枝的比较总结 一、 实验内容实验利用极大极小算法和α-β剪枝算法完成对井字游戏的实现。大家首先下载对应代
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2023-12-18 17:58:22
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大家好，我是PuzzledBoy，大一（大二快）。我是一个独立的游戏开发商，我的梦想是成为一名伟大的艺术家的第九今天来公布我的第一个独立游戏TRAP（SNRS）的Alpha測试版啦啦啦~~~！游戏从策划到程序所有都是我一个人完毕的哦（累~）。当然要一百分感谢同班的专业级美工同学后来全面接手了游戏美术...
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2015-07-01 10:31:00
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1、AlphaGo赢得了世界围棋冠军 Google AlphaGo在无人围棋比赛中4：1战胜李世石，具有一定的里程碑意义，相比于20年前，IBM深蓝(Deep Blue)计算机战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，带给我更多震撼和启发。但从其本质上来说，AlphaGo是深度学习网络（CNN）与蒙特卡洛搜索树（MCTS）结合的胜利，是人类智慧的进步，但从其本质上说，AlphaGo仍然属于弱人工智能。 2、人工
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2024-01-21 05:24:12
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两年前做的，程序在玩家胜利后会有一点问题，有些棋子还在原来的位置上，那时候没找出来是什么原因，现在也不想管它了，拿上来也许对有些朋友有用。不过要 事先说明的是：要在j2sdk1.4.0下才能编译通过，在更高的版本上就要修改下程序才行，这可不是我的错，是java的版本兼容有问题；最好用个工具 编译执行它，如：EditPlus（它虽然是个文本编辑工具，但可以编译执行源程序的，要在工具菜单参数选择里设置
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2024-02-15 17:36:45
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文章目录0 项目简介1 游戏介绍2 实现效果3 开发工具3.1 环境配置3.2 Pygame介绍4 具体实现5 最后 0 项目简介? Hi，各位同学好呀，这里是L学长！?今天向大家分享一个今年(2022)最新完成的毕业设计项目作品python小游戏毕设 五子棋小游戏设计与实现 (源码)? 学长根据实现的难度和等级对项目进行评分(最低0分，满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分1 游戏介
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2024-09-01 17:27:36
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A*算法，A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快，它常用于游戏中。通过二维数组构建的一个迷宫，“%”表示墙壁，A为起点，B为终点，“#”代表障碍物，“*”代表算法计算后的路径。 代码结构图如下： 小编整理了一份java学习资料，私信回复【01】，获取源码。
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2023-07-05 14:18:22
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所谓的算法（algorithm）就是定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并生出一个或一组作为输出。亦即，算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转换成输出结果。我们还可以将算法看作是一种工具，用来解决一个具有良好规格说民航的计算问题。有关该问题的白哦书还可以用通用的语言，来规定所需要的输入/输出关系。与之对应的算法则描述了一个特定的计算过程，用域实现这一输入/输出关系。
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2020-10-26 21:52:47
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在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……...
原创
2022-06-20 16:51:54
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HashMap是通过一个Entry的数组实现的。而Entry的结构有三个属性，key，value，next。如果在c中，我们遇到next想到的必然是指针，其实在java这就是个指针。
原创
2022-06-20 16:01:37
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想要撸一遍算法导论的想法很早就有的，但是人之懒性无奈之，直到看到一句励志的话，你永远不知道，你以后要有多努力，才能弥补现在的懒惰。我这人很懒，索性现在稍微努力点，也是为了以后可以偷懒。所以now rather thinking than action。共勉之...算法导论day1算法在计算中的作用算法(algorithm)就是任何良定义的计算过程，该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的
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2024-01-31 03:00:15
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方法（一）public class Xipaisuanfa {/** * @param args */// 数组大小static Random random =new Random();private int[] positions = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 7, 8, 0 };public Xipaisuanfa() {}// 重排序public void changeP
原创
2013-10-21 13:28:19
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最近写个自己的小项目,牵扯到maven工程聚合问题,网上看了大量资料研究了下,成功了,按照自己的理解简单粗暴的记录下。。。一、模块结构粗略画了个草图表示下现有模块之间的关系(图片被缩太小右键另存查看)二、模块作用及配置文件tool工具类模块,Maven创建的Java项目,提供一些工具类。pom略,仅仅为工具类依赖的相关jar包配置spring-springmvc-mybatis用于管理SSM框架所
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2024-10-14 14:13:05
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文章目录1. 算法的性能排序算法稳定性：2. 算法的实现2.1. 冒泡排序算法步骤：2.2. 选择排序算法步骤：2.3. 直接插入排序算法步骤：2.4. 堆排序算法步骤:2.5. 两路合并排序算法步骤:2.6. 快速排序算法步骤:辅助方法 swap: 1. 算法的性能排序算法稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，则称这种排序算法
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2024-02-12 19:58:15
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