极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量
这是人工智能的一个方向，主要是在跟计算机在下棋，所以你应该从计算机的角度去思考问题，下面这篇文章是转载滴：这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值。（主要是指计算机方）极小值和极大值都是相对而言的。在搜索过程中需要合理的控制搜索深度，搜索的深度越深，效率越低，但是一般来说，走法越好。极大
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2023-07-04 19:30:33
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这次为大家带来数论中一个比较简单但是很重要的专题。极值定理：<1>极大极小值定理： 极大值：如果N个正数的和X1+X2+X3+…+XN=S(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，乘积Z1Z2Z3…ZN有最大值：(S/N)N。 极小值：如果N个正数的积X1X2X3…XN=K(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，和X1+X2+X3+…+XN有最小值：。<2>最小数
1. 前言极小化极大算法是基于决策树和搜索的智能系统中的典型算法，可用于指导井字棋、黑白棋、五子棋等经典完全信息零和博弈。虽在学生时代学习过极小化极大算法，但时过境迁，思量该算法的来龙去脉已然如雾里探花水中望月。近来自学人工智能算法，恰好又一次接触到了该算法，也算与其有缘，理应将其悉数记下。下文将以井字棋为例详细说明该算法原理。2. 博弈树2.1 井字棋井字棋(Tic-Tac-Toe)是由两个玩家
1. 极小极大搜索方法 一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。 假设：A和Ｂ对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，
极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量守恒，就像本身两个玩家都有1点，最后输家要将他的1点给赢家，
1、部分概念1、零和游戏（Zero-sum Game）：你死我活，一方胜利代表另一方失败。2、完全信息（Perfect Information）：玩家知道之前所有的步骤。比如象棋。2、开始游戏Max代表自己，Min代表对手，通过树状图的方式把每种可能列出来我们要对每一个结果给一个分数，这个分数是对“我”而言的，站在我的角度上的分数。就是Utility的返回值。赢了就是+1，输了就是-1，平局为0；
一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。比如，在五棋子游戏中，在棋盘上不靠近其他棋子的方格中下子将是糟糕的举动，因此会被跳过，而不会导致搜索结果失败。
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2022-12-18 00:17:34
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sift算法中有一步就是求空间极值点
import numpy as np
def getjizhi(inputs,pad=1,space=1):#输入矩阵，求取范围,边界距离
output=[]
inputs=np.array(inputs)
size=inputs.shape
if len(size) is 1:
pass
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2023-07-02 20:37:36
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1、问题的提出 有时我们必须设计在整个先验概率上都能很好工作的分类器。也就是说，先验概率可能波动较大又或者先验概率在设计分类器时是未知的，那么我们要如何设定分类器的判决边界，使得无论先验概率以何种形式出现时，都可以将贝叶斯分类器的误差控制在一定范围，而不是大幅度的误差波动。2、判决边界是什么？先来看下面这张图 横轴为特征值x，纵轴为似然比。似然比就是似然函数的比值。假设有一个两类分类问题，两个
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。对 nums 执行下述算法： 设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止 算法过程。否则，创建 一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。 对于满足 0 <= i < n /
原创
2022-08-20 06:55:33
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棋子跳动算法该算法在ChessBoard.CanJumpTo函数中实现 找出一个棋子所有可走位置，并建成数据结构“图”的形式这个算法有点象图的广度优先遍历算法。文字说明如下：1．把当前棋子坐标加入“图”中。2．从当前棋子位置出发，从六个方向查找棋子可跳的位置，3．如果第2步找到坐标没有加入“图”中，就把这些坐标加入“图”中去。4．从第3步刚加入“图”中的坐标出发，继续执行第2步。一直
https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/7082112.html?from=singlemessage&isappinstalled=0python井字棋（TicTacToe）_读懂极大极小搜索和α-β剪枝https://blog.csdn.net/housong_csdn/article/details/73920746
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2018-09-20 15:10:52
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使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函数(API)，简单方便import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
x=np.array([
0, 6, 25, 20, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -
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2023-06-28 01:22:31
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参考链接：https://www.cnblogs.com/nwpuacmteams/articles/5697873.html 极小极大搜索 的个人理解（alpha-beta剪枝）：https://www.cnblogs.com/Mathics/p/4100059.html 代码+注释： 1 #in
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2020-05-13 21:27:00
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## Java中的极大值和极小值
在Java编程中，我们经常会涉及到查找数组或集合中的极大值和极小值。这些值对于数据处理和算法设计非常重要。本文将介绍如何在Java中查找数组或集合的极大值和极小值，并给出相应的代码示例。
### 查找数组中的极大值和极小值
对于一个整型数组，我们可以通过遍历数组来查找其中的极大值和极小值。下面是一个简单的示例代码：
```java
public class
当你尝试最大化你的分数时，你的对手正在尝试最小化你的分数 -- 在对手所有最小的回应中，你选择最大值，也就是最适合你的一个位置，然后下该位置的子。
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2022-12-10 11:19:32
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3.1 Alpha-Beta算法虽然博弈树的状态是有限的,但是状态个数却非常多.假设博弈树的深度为d,每个结点有b个分支,即分支因子（branchingfactor）为b,那么使用Min-Max方法搜索这个博弈树需要搜索个结点.然而幸运的是,Min-Max方法的一些搜索是没有必要的,故此可以剪除（cut-off）那些没有必要搜索,即对搜索进行剪枝（prune）.Alpha-Beta算法...
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2022-02-16 11:32:07
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3.1 Alpha-Beta算法虽然博弈树的状态是有限的,但是状态个数却非常多.假设博弈树的深度为d,每个结点有b个分支,即分支因子（branchingfactor）为b,那么使用Min-Max方法搜索这个博弈树需要搜索个结点.然而幸运的是,Min-Max方法的一些搜索是
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2021-11-12 11:25:23
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CandyTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1016Accepted Submission(s): 449Special JudgeP...
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2013-10-03 14:28:00
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