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算法学习--排序、图、回溯(最小冲突、遗传)、动态规划基础算法复习

排序、动态规划、回溯、图等可以说是必须掌握的基础算法知识了,但发现自己掌握的还很差,知识不成体系,记忆不牢固,理解不深入,所以再来一次梳理,按排序、图、回溯(最小冲突、遗传)、动态规划的顺序依次学习并实现。

主要参考«算法导论»(Introduction of Algorithm[Third Edition])和维基百科。
其中排序是10000~100000个随机数的排序,图算法大多以Romania Problem为例,回溯法用来解决了一个著名八皇后问题,这里当作CSP问题来处理就同时使用了Min-Conflicts和Genetic Algorithm(GA)动态规划解决TSP旅行商问题。

以罗马尼亚问题为例,学习人工智能DFS/A*搜索算法

Romania problem

给出各个城市之间的距离及代价,包括A*算法需要的直线距离,求解从A到B点的最短路径。这里分别使用两种搜索算法求解—DFS和Astar。因为本问题的数据量较小,均使用邻接矩阵来表示图,程序均用C++实现。

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