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文章标签 ‘算法’
一些重要的算法
下面是一些比较重要的算法,原文罗列了32个,但我觉得有很多是数论里的,和计算机的不相干,所以没有选取。下面的这些,有的我们经常在用,有的基本不用。有的很常见,有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。(注:本篇文章并非翻译,其中的算法描述大部份摘自Wikipedia,因为维基百科描述的很专业了)
- A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。 - Beam Search
束搜索(beam search) 方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k 个最好的路径,仅从这k 个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70 年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre 在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法,他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。 - 二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
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算法和数据结构词典
我们知道,在编程的世界里,主要就是两个事,用一定的算法去处理一定的数据。算法可以理解为业务逻辑流程,而数据自然一定是按某种结构来存放,这就是数据结构。我们知道,数据结构的修改一定会导致算法的修改,我们也知道,数据结构直接关系到了整个程序的繁简性,高效性。而算法则是关系到数据处理的时间、空间性能,以及日后的扩展和维护。这两个东西是计算机科班出生的人或是需要学习编程的人必需要注意的两件头等大事。
下面这个网站,由 Software and Systems Division, Information Technology Laboratory 创建。
http://www.itl.nist.gov/div897/sqg/dads/terms.html

一个显示排序过程的Python脚本
之前向大家介绍过《一个排序算法比较的网站》,那个网站用动画演示了各种排序算法,并分析了各种排序算法。这里,要向大家推荐一个Python脚本,其可以把排序的过程给显示出来。
下图是“冒泡排序”的一个示例,其中:
- 折线表示了各个元素的位置变化。
- 折线的深浅表示了元素的大小。越深则越大。
一个排序算法比较的网站
Sorting Algorithm Animations
http://www.sorting-algorithms.com/
这是一个非常不错的排序算法的网站,当你打开这个网站的时候,请不要因为看到很多个图片的大红叉而鄙视它。你先点击网页上方的Problem Size,选择一个尺寸,20,30,40还是50,都行,于是你就可以看到下面整个大表中有图片显示出来了。如下所示:


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