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基于栈结构的迷宫算法实现

于 2022-06-03 发布 文件大小:742.30 kB
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代码说明:

参考《数据结构(C语言)》(严蔚敏版)所提的迷宫算法的概念,通过栈结构实现对迷宫从出口到入口的路径搜索算法实现,代码在vs2010环境下进行测试,全部代码包括main.cpp,maze arithmetic.cpp,maze stack.cpp,maze stack.h四个文件,其中maze stack.cpp文件为栈结构的实现代码,maze arithmetic.cpp为迷宫路径搜索算法的实现代码,main.cpp为测试代码。经过测试,代码能够正常运行。

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  • 01背包问题
    01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2……Wn,与之相对应的价值为P1,P2……Pn。考虑用动态规划的方法来解决,这里的:阶段是:在前N件物品中,选取若干件物品放入背包中; 状态是:在前N件物品中,选取若干件物品放入所剩空间为W的背包中的所能获得的最大价值;决策是:第N件物品放或者不放; 由此可以写出动态转移方程:我们用f[i,j]表示在前 i 件物品中选择若干件放在所剩空间为 j 的背包里所能获得的最大价值f[i, j] = max( f[i-1, j-Wi] + Pi (j >= Wi), f[i-1, j] )
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    简单的讲,所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a function known to a number of discrete function values (f1, f2, ..., fn), by adjusting the number of undetermined coefficient function f (λ1, λ2, ..., λ3), makes the function and known points of difference (least squares significance) the smallest. To be determined if the function is linear, is called linear regression or linear regression (mainly in the statistics), otherwise known as non-linear fitting, or nonlinear regression. Expressions can also be a sub-function, this case is called spline fitting.
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