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于 2022-06-13 发布 文件大小:36.20 kB
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  • ASD的搜索
    应用背景*(A)啊…现在在寻路的心,一个*!你都可能听到这个算法,因为它的领先的寻路算法(加上,这是本教程的名字,我会是一个猴子的叔叔,如果你不是寻找一个*教程)。这是通常使用的游戏如魔兽争霸III A*算法不是BFS,DFS也不是。事实上,这是一个结合Dijkstra算法(它在本教程说我没有…然而)和最好的第一。不过不要担心,该算法是很容易理解的。问题出现在编程的BFS和DFS:如果不是盲目猜测下一节点遍历喜欢简单的DFS我们选择的节点它看起来最有前途?一个*搜索完全一样:简而言之,我们产生我们的可能性,并选择一个与最少的投影成本。一旦产生的可能性和它的成本计算,它停留在列表的可能性,直到所有的更好的节点之前已被搜索过。首先,让我们定义成本函数。一个节点的成本,f,由下面的偏微分方程(只是开玩笑:关键技术克+小时“聪明的”,你说,“但什么是什么,是什么?。好问题。 ; ;是的成本把它得到的节点,最可能数平方我们走过的从一开始。& nbsp; ;我们想达到的目标节点会花费多少钱。它的启发式(一个启发式,非正式的,是什么这是一个不明确的系列步骤(如算法)的解决方案,但它可以帮助我们确定我们的答案是一个粗糙的方式)。在一个非常短的时间内,你会发现你的最佳路径是完美的。在这种情况下,我们显然不能确定H完全没有做一些其他的寻路,所以我们就用一个近似。很少(如果有)是你的完美。看下面的图,一看,一个正方形网格,如你在RTS找到。被阻塞的棕色点(由建筑物、人或自然屏障)。蓝色和绿色是起点和目标,分别。在寻找,我们说,我们生成紫色广场。其 ;G,栗色的固体线,是从起始点的距离。自从我们搬到5广场东(在距离成本1)和一个广场东北(2√成本),我们 ;G & nbsp;是+5 &;RAD IC;2,约6.414。我们不需要重新计算 ;G  ;完全的每个节点。我们可以只添加距离父节点加的父母的 ;G这样的地图,我们可以定义 ; ;直线距离的目标。我不会去计数这些广场,所以这是左,呃,“读者的练习”。);提示:我们是否真的需要存储的欧氏距离在和?想想看。如果我们用距离的*平方*,我们的节点之间的比较将仍然是相同的。
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    关于虚函数表的机制:1:虚表(虚函数表)是for类的 2:基类和派生类是各有各的表,也就是说他们的物理地址是分开的,基类和派生类的虚表的唯一关联是:当派生类没有实现.-on the virtual function table mechanisms : 1 : virtual table (virtual function tables) for the two categories : base class and the derived class is their own table, meaning their physical address is separate from the base class and the derived class of the virtual table is the only correlation : When your class did not materialize.
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    2022-08-18 05:20:48下载
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