火力网搜索剪枝
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剪枝技术的技巧
剪枝技术是在搜索算法中用来减少搜索空间以提高效率的一种技术。
以下是一些常见的剪枝技巧:
1. 回溯剪枝:当进行回溯搜索时,可以通过判断当前搜索路径是否符合要求,如果不符合则可以提前终止当前路径的搜索,从而减少不必要的搜索。
2. 前向剪枝:在搜索过程中,可以通过一些策略来判断一些分支是否有必要继续搜索下去。
比如,通过估计某个分支的上下界来判断该分支是否可能包含最优解,如果不包含则可以直接剪掉该分支,从而减少搜索空间。
3. 对称剪枝:当问题存在对称性质时,可以利用对称性质来减少搜索空间。
比如,棋盘游戏中,如果对称的局面是等价的,则可以只搜索其中一部分的局面,然后利用对称性质进行复制和旋转,得到其他等价的局面。
4. 剪枝函数的设计:在问题中,可以通过设计剪枝函数来减少搜索空间。
剪枝函数可以根据问题的特性和要求来判断某个搜索节点下的子节点是否需要继续搜索。
比如,在搜索字典树的时候,可以使用剪枝函数判断某个前缀是否是合法的单词,如果不是则可以剪掉该分支。
5. 启发式搜索:启发式搜索是一种基于问题特性和经验的搜索技术,可以通过估计搜索节点的优劣程度来决定搜索优先级。
在搜索过程中,可以通过选择优先
级高的节点来先进行搜索,从而提高效率。
比如,在迷宫问题中,可以通过估计每个节点到目标点的距离来进行搜索,选择距离最短的节点先进行搜索。
这些技巧可以根据具体的问题和算法进行灵活运用,以提高搜索效率。
剪枝算法在路径规划中的应用剪枝算法是一种在搜索空间中剪掉无效分支的优化策略,能够提高搜索效率。
在路径规划问题中,剪枝算法被广泛应用,以寻找最优的路径方案并减少计算成本。
本文将介绍剪枝算法在路径规划中的应用,并探讨其优势和实际效果。
1. 理论基础剪枝算法基于搜索过程中的评估函数,通过判断当前搜索状态是否有可能成为最优解的一部分,从而决定是否继续搜索。
对于路径规划问题而言,每一步的决策都会带来一个新的状态,通过评估函数可以预测该状态是否有潜力成为最终解的一部分。
剪枝算法利用这个评估函数,检查当前状态的可行性,从而优化搜索过程。
2. 剪枝策略在路径规划中,剪枝策略主要包括以下几种:2.1 最短路径剪枝在搜索过程中,当某个节点到达终点的路径长度已经超过当前最短路径长度时,可以剪枝掉该节点的搜索。
因为该路径长度已经超过最短路径,无需继续搜索,直接剪枝。
这种剪枝策略能够有效地减少无效搜索,提高路径规划效率。
2.2 死胡同剪枝死胡同是指没有出口或者无法到达目标节点的路径。
在路径规划中,如果某个节点的所有相邻节点都已经被访问过,且都不是目标节点,那么该节点是一个死胡同,可以剪枝掉该节点。
因为从该节点无法到达目标节点,无需继续搜索,直接剪枝。
2.3 重复节点剪枝路径规划搜索过程中,可能会遇到重复的节点,即已经访问过的节点再次出现。
在剪枝算法中,可以通过判断重复节点是否能够提供更优的路径来进行剪枝。
如果重复节点的路径长度较长,则可以剪枝掉该节点,因为已经存在一条更短的路径。
3. 实际应用剪枝算法在实际路径规划应用中具有广泛的应用场景。
例如,通过在地图中标记已访问节点,可以根据剪枝策略减少无效搜索路径,提高路径规划的效率;利用启发式函数对搜索状态进行评估,结合剪枝算法,可以快速找到最优路径;在动态环境下,根据实时变化的情况,通过剪枝策略及时更新搜索状态,及时调整路径。
4. 优势和实际效果剪枝算法在路径规划中的应用能够大幅提升搜索效率,并减少不必要的计算成本。
剪枝算法综述
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介绍
剪枝算法是一类从评价值最优化问题中获得最优解的算法,是机器学习和搜索引擎的重要基础,其结果可以用于优化计算机程序、算法以及计算机系统的性能。
它的本质是探索检索空间以找到最优解的方法。
剪枝算法的主要功能是消减搜索空间,通过消减搜索空间来获取最优解。
它通过对搜索树进行搜索,避免了在不必要的节点上浪费资源,最后得到更好的搜索效果。
剪枝算法分为两类。
一类是前剪枝算法,它的原理是在搜索树中寻找最佳点,在搜索到最佳点时,舍弃比它低的点,从而减小搜索空间;另一类是后剪枝算法,它的原理是在所有子树被访问完后,删除没有影响最终结果的节点,从而减小搜索空间。
剪枝算法的典型应用如下:
1.最优组合搜索:可以使用剪枝算法找出给定数据集中可能存在的最优解。
2.图像特征提取:可以使用剪枝算法从图像中提取最有价值的特征集合。
3.机器学习:可以使用剪枝算法减少模型的复杂度,从而提高模型的精度和效率。
剪枝算法具有计算效率高、性能优良以及易于实现等特点,广泛
应用于计算机科学中的优化问题处理中。
其结果可以有效提升计算机系统的性能,实现极致优化。
提升分割边界精度的方法在图像处理和计算机视觉领域中,分割边界精度是一个重要的指标,它衡量了算法对图像中不同物体或区域进行准确分割的能力。
在实际应用中,提升分割边界精度可以帮助我们更好地理解图像中的内容,从而实现更精确的图像分析和理解。
本文将介绍一些提升分割边界精度的方法。
1. 使用深度学习方法深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功,因为它能够从大量的数据中学习到图像的特征和模式。
在图像分割任务中,使用深度学习方法可以提高分割边界的精度。
例如,使用卷积神经网络(CNN)进行语义分割可以有效地捕捉图像中的边界信息,从而提升分割的精度。
2. 利用上下文信息分割边界的精度受到图像中的上下文信息的影响。
因此,利用上下文信息可以提高分割边界的精度。
例如,可以使用全局上下文信息来引导分割算法更好地理解图像中的物体边界,或者使用局部上下文信息来提升分割边界的细节。
3. 结合多尺度信息图像中的物体或区域通常具有不同的尺度,因此,结合多尺度信息可以提升分割边界的精度。
例如,可以使用金字塔结构来提取不同尺度的特征,并将它们融合在一起以得到更准确的分割结果。
4. 使用半监督学习方法在实际应用中,标注大量的训练数据是一项困难和耗时的任务。
因此,使用半监督学习方法可以在有限的标注数据下提升分割边界的精度。
例如,可以使用少量的标注数据进行训练,然后使用无标注数据进行自学习,从而得到更准确的分割结果。
5. 引入先验知识在图像分割任务中,引入先验知识可以帮助算法更好地理解图像中的内容,从而提升分割边界的精度。
例如,可以使用基于物体形状或颜色的先验知识来指导分割算法,从而得到更准确的分割结果。
6. 结合多种算法不同的分割算法具有各自的优缺点,结合多种算法可以提升分割边界的精度。
例如,可以使用基于像素的分割算法和基于区域的分割算法相结合,从而得到更准确的分割结果。
7. 数据增强数据增强是一种常用的方法,它可以通过对训练数据进行一系列的变换来增加样本的多样性。
卷积神经网络的参数剪枝和稀疏化方法引言卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在计算机视觉领域取得了巨大成功,广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别等任务。
然而,CNN 模型通常具有大量的参数,导致模型复杂度高、计算量大,不利于在资源有限的设备上部署。
因此,如何对CNN进行参数剪枝和稀疏化成为了研究的热点之一。
参数剪枝参数剪枝是指通过一定的策略和算法,将CNN模型中冗余的参数剔除,从而减小模型大小和计算量。
参数剪枝的方法有很多种,其中一种常见的方法是根据参数的重要性进行剪枝。
具体来说,通过计算参数的重要性指标,如权重大小、梯度大小、信息熵等,然后根据这些指标对参数进行排序,最后将重要性较低的参数剪枝。
另一种常见的参数剪枝方法是结构化剪枝,即将整个卷积核或神经元进行剪枝。
结构化剪枝可以更加高效地减少参数数量,但也更加复杂,需要设计合适的剪枝策略和算法。
此外,参数剪枝还需要考虑到剪枝后的模型性能是否会受到影响,因此需要进行适当的剪枝率选择和模型微调。
稀疏化方法稀疏化是指通过某种方式,使得CNN模型中的参数呈现出一定的稀疏性。
稀疏化的好处在于可以减少模型的存储空间和计算量,同时也有利于提高模型的泛化能力。
稀疏化方法有很多种,包括L1正则化、L0正则化、稀疏因子化等。
L1正则化是指在CNN模型的损失函数中加入参数的L1范数作为正则项,从而促使部分参数趋向于零,达到稀疏化的效果。
L1正则化有较好的数学性质和解释性,因此在实际应用中得到了广泛的应用。
另外,L0正则化是一种更加严格的稀疏化方法,它直接对参数的非零个数进行约束,但由于其非凸性,很难在实际中进行优化。
除了正则化方法外,稀疏因子化也是一种常见的稀疏化方法。
稀疏因子化通过引入稀疏因子,将CNN模型的参数分解为稀疏因子和稠密因子的乘积,从而实现参数的稀疏化。
稀疏因子化方法在一些特定的场景中取得了较好的效果,如协同过滤、推荐系统等。
收稿日期:2019-11-24修回日期:2020-01-17作者简介:许飞(1981-),男,河北张家口人,硕士研究生。
研究方向:微分几何。
摘要:空间域下拦截弹制导问题可转化为空间曲线进行研究,由空间曲线论的基本定理可知该曲线的曲率和挠率能够完全确定曲线的性态,由此可通过曲率和挠率的调整来确定拦截弹的制导路径,从而实现对目标弹的有效拦截,基于此思想,将几何中弧长域下的Frenet 公式转化为时域下的Frenet 公式,并建立了视线运动方程和弹目相对运动方程,在此基础上推导了曲率和挠率的指令公式,相对于比例导引律及大量的现代制导律,采用几何的方法更加直接,为拦截弹制导及相关问题的进一步研究提供了思路。
关键词:曲率,挠率,Frenet 公式,制导律中图分类号:TJ013;O186.1文献标识码:ADOI :10.3969/j.issn.1002-0640.2021.01.019引用格式:许飞,刘翠香,闵祥娟,等.时域下空间曲线曲率及挠率问题的研究[J ].火力与指挥控制,2021,46(1):108-111.时域下空间曲线曲率及挠率问题的研究许飞,刘翠香,闵祥娟,单彩虹,曹贻鹏(陆军装甲兵学院基础部,北京100072)Research on Curvature and Torsion of Space Curve in Time DomainXU Fei ,LIU Cui-xiang ,MIN Xiang-juan ,SHAN Cai-hong ,CAO Yi-peng (Basic Education Department ,Army Academy of Armored Force ,Beijing 100072,China )Abstract :The guidance problem of interceptor missile in space domain can be transformed intothe study of space curve.According to the basic theorem of space curve theory ,the curvature and torsion of the curve can completely determine the properties of the curve.Thus ,the guidance path of interceptor missile can be determined by adjusting curvature and torsion ,so as to achieve effective interception of target missile.In this paper ,the Frenet formula in the arc-length domain of geometry is transformed into the Frenet formula in the time domain ,and the sight motion equation and the relativemotion equation of missile and target are established.On this basis ,the directive formulas of curvature and torsion are pared with proportional guidance law and a large number of modern guidance laws ,the geometric method is more direct.It provides a way of thinking for the further study of interceptor missile guidance and related issues.Key words :curvature ,torsion ,frenet formula ,guidance law Citation format :XU F ,LIU C X ,MIN X J ,et al.Research on curvature and torsion of space curve in time domain [J ].Fire Control &Command Control ,2021,46(1):108-111.0引言在战术弹道导弹拦截领域,传统的基于视线(LOS )角速度的比例导引及其变形,以其易于实现、高效而得到广泛的应用[1-2],其在本质上是在目标不机动、系统无延时、控制能量不受约束情况下产生零脱靶量和控制量的平方积最小的制导律[2]。
提高剪辑效率的技巧分享在这篇文章中,我将分享一些提高剪辑效率的技巧。
剪辑是一项需要精确和高效的工作,因此学习一些技巧可以帮助我们更好地完成任务。
无论是在制作视频、音频还是图像方面,这些技巧都能提高我们的工作效率。
1. 组织素材在开始剪辑之前,必须对素材进行组织和整理。
创建一个清晰的文件夹结构,将不同类型的素材分别放到对应的文件夹中。
这样,您可以轻松快速地找到所需的素材,而不用在混乱的文件夹中浪费时间搜索。
2. 使用快捷键熟悉编辑软件的快捷键是提高剪辑效率的关键之一。
通过使用快捷键,可以避免不必要的鼠标点击和拖动,从而节省时间。
花一些时间学习和记忆最常用的快捷键,这将在工作中大大提高效率。
3. 制定剪辑计划在开始剪辑之前,先制定一个剪辑计划是很重要的。
这将使您在剪辑过程中有一个清晰的思路,并避免在处理素材时浪费时间。
在制定计划时,可以根据剪辑的时间长度和内容类型来设置时间段,以确保每个部分都能得到充分的关注。
4. 使用标记和注释在剪辑过程中,使用标记和注释是非常有用的。
可以使用标记功能将关键帧或重要片段标记出来,以便在需要时快速找到它们。
同时,在素材上添加注释可以帮助我们记住一些细节或作为提醒,这有助于在剪辑过程中避免遗漏或错误。
5. 利用预设和模板许多编辑软件都提供了各种预设和模板,可以帮助我们快速制作出符合要求的效果。
预设包括颜色校正、特效和转场效果等。
使用预设和模板可以节省大量的时间,同时还可以保持一致的视觉效果。
6. 多窗口浏览在剪辑过程中,使用多窗口浏览功能可以更方便地查看和比较不同的素材。
将时间轴和素材库拆分为不同的窗口,可以在同一时间内同时查看和选择素材,从而减少切换窗口的次数。
7. 并行处理如果有多个任务需要处理,尝试并行处理这些任务。
在等待某一任务完成时,可以开始另一项任务,以充分利用时间。
例如,在导出文件的同时,可以开始另一个编辑项目或者做其他的后期工作。
8. 调整预览质量在剪辑过程中,如果实时预览的质量过高而导致卡顿和延迟,可以降低预览质量。
近几十年来,剪枝策略在博弈问题研究中变得越来越重要,它可以使得深层搜索更有效。
剪枝就是在搜索树中削减支路,以减少时间和空间的消耗。
剪枝策略主要用于搜索树,减少未决节点的数量,可以减少时间和内存的使用,使搜索更有效。
具体来说,剪枝策略会使算法中搜索一个节点时搜索它的后裔,以了解它是否应该从搜索树中剪去。
深层搜索( Deep Search)是博弈问题研究中最常用的一种技术,它通过构建搜索树,来尝试穷举所有可能的局面,以了解处于某一局面的最佳行动。
然而,剪枝策略可以有效地削减搜索树中的衍生分支(descendant branch),使搜索变得更有效率,也能更快速地找到最优解。
基于动态规划的剪枝,对于具体的博弈问题可能都有不同的技术,但通常大致可以分为两种:最小值剪枝和最大值剪枝。
最小值剪枝是指,我们在当前局面中,把搜索空间中收益最低的分支剪枝;最大值剪枝是指,我们在当前局面中,把搜索空间中收益最高的分支剪枝。
举个例子,解决TicTacToe(井字棋)问题。
在每一步TicTacToe游戏中,玩家都会分析自己下一步的最佳走法,以获得比对方更多的胜算。
然而,由于游戏完全由玩家本身控制,因此每一步的搜索空间都非常大,常常需要分析很多层次的衍生分支,以了解自己最佳的走法,这就是深层搜索的原理。
剪枝策略可以使搜索更有效,通过应用最小值剪枝和最大值剪枝,可以在决定每步时,很容易削减决策树,节省时间和空间。
总之,剪枝策略可以起到减少搜索空间,提高搜索效率的作用,是博弈问题研究的重要策略。
它在不同的深层搜索算法中,都得到广泛的使用,被广泛应用于许多问题中,如棋类游戏,搜索引擎等。
基于综合模型的可靠性参数选择方法帅勇;宋太亮;肖自强【摘要】For the sake of solving the problem of selecting the reliability parameters and their number during the pierod of projecting and argumenting,this article extracts the feature and curtail feature sets from text data based on the thought of text mining,constructs FP-Tree of the text data to reason frequent itemset between the key factors by FP-Growth arithmetic,fuzzifys the key attributes that forms associated relationship in frequent itemsets and their main paremeter based on the thought of fuzzy bayesian network and sample distribution,eliminates the subjective influence factors and obtains condition mutual information and maximum weight directed tree between all the attribute variables, reasons fuzzy prior probability and contingent probability and concludes parameter learning method, establishes the integrated model,validates the foundation and reasoning method through the example finally and the result shows that the model is believable and effective.%为了解决装备方案与论证阶段可靠性参数及其数量选择问题,依据文本挖掘的思想对文本数据进行特征提取和特征集缩减,利用FP-Growth算法构建文本数据的FP-Tree来推理关键因素之间的频繁集,利用模糊贝叶斯网络和抽样分布的思想,对频繁集中形成关联关系的关键因素及其主要参数进行了模糊化处理,消除主观因素的影响并获得所有属性变量之间的条件互信息和最大权重有向树,对模糊先验概率估计和条件概率估计进行了推理,归纳了参数学习方法并建立综合评估模型,最后通过案例验证了综合模型的建立与推理方法,结果表明模型有效和可信.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(040)011【总页数】7页(P62-68)【关键词】FP-Growth;模糊贝叶斯网络;文本挖掘;关联规则;可靠性参数【作者】帅勇;宋太亮;肖自强【作者单位】装甲兵工程学院,北京 100072;中国国防科技信息中心,北京 100142;装甲兵工程学院,北京 100072【正文语种】中文【中图分类】TP311在装备研制的方案与论证阶段,设计者会根据系统工程原理和装备的战技术特点确定装备的可靠性参数,如选择平均故障间隔时间(MTBF)、致命性故障间的任务时间(MTBCF)或平均维修间隔时间(MTBM)等。
高级修剪和剪辑技巧Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件,它提供了各种高级修剪和剪辑技巧,使得用户可以轻松地制作出专业水准的视频作品。
在本文中,我将向大家分享一些实用的高级修剪和剪辑技巧,帮助大家更好地利用这款软件。
1. 拆分媒体:在修剪和剪辑过程中,经常需要在任意位置拆分媒体。
在Adobe Premiere Pro中,可以通过使用剪贴工具(C)来实现拆分功能。
只需将剪贴工具放置在媒体上,然后点击,即可在该位置将媒体拆分成两部分。
这样可以方便地进行修剪和调整。
2. 快速剪辑:使用快捷键可以大大提高剪辑效率。
在Adobe Premiere Pro中,按下方括号键([或])可以将播放头向前或向后移动一帧。
按住Shift键再按方括号键,则可以将播放头向前或向后移动多个帧。
利用这些快捷键,可以快速准确地定位到需要剪辑的位置,节省大量时间。
3. 帧准确剪辑:有时需要进行更精确的剪辑,例如在特定的帧上剪辑。
在Adobe Premiere Pro中,可以使用时间码来实现帧准确剪辑。
只需要在时间码窗口中输入具体的时间码,即可将播放头定位到该帧。
这样可以精确地进行修剪和剪辑,保证视频的流畅度和连贯性。
4. 调整音频:在视频编辑中,音频的处理同样重要。
在Adobe Premiere Pro中,可以通过音频面板来调整音频的音量、音频平衡、音频效果等。
只需打开音频面板,选择音频轨道上的片段,然后进行相应调整,即可优化音频效果,使其与视频画面更加协调。
5. 关键帧动画:关键帧动画是一项非常有用的技巧,可以实现图像和视频的动画效果。
在Adobe Premiere Pro中,可以通过关键帧编辑器来进行关键帧动画的创建和调整。
只需选择需要添加动画效果的媒体,然后在关键帧编辑器上设置关键帧位置和属性,即可实现图像或视频的动态效果。
6. 转场效果:转场是将一个场景平滑地过渡到另一个场景的技术。
在Adobe Premiere Pro中,可以通过转场面板来选择和应用各种转场效果。
火力网的搜索优化方案搜索是万能算法,如果加上剪枝,它将变的更加完美,必要的剪枝可以使程序的效率成几何倍数的增长,所以可以说剪枝是搜索的生命。
问题:火力网(见附录一)初解:由于最大节点数只有10*10=100个,因此考虑用深度优先搜索解决。
在最初的棋盘上对所有的空地放上或拆除碉堡,用类似八皇后问题的回溯法很容易编出程序(见附录二)。
但发现到当n>=8时,程序已经不能很快出解了,剪枝势在必行。
剪枝一:改变数据结构,使数据结构为算法服务。
原来用的是二维数组,在搜索时不免因为大量的非空节点(有墙或被控制)使找空节点的效率十分低下。
方案:可以将所有的空节点放在一个数组中,记录x,y坐标。
剪枝二:避免重复的搜索,使搜索有序。
(下界剪枝)有时可能出现第I次搜索先选了A格子,后选了B格子,而又在第J次搜索先选了B格子,后选了A格子为了避免重复的搜索,可以在每次选择一个空地放之后在编号大于它的空地中找下一个可放的位置,这样减去了大量的重复。
剪枝三:对不可能大于Max的进行剪枝。
(上界剪枝)比如现在已经放了n个碉堡,还剩m块空地,若n+m<=Max,那么就不可能大于Max了。
所以,需要对全部未扩展节点+已扩展节点仍不能大于Max的进行剪枝。
***以上只是对于搜索的最一般剪枝方法,与题目关系不大,以下是针对题目的剪枝。
剪枝四:对横路径数&竖路径数剪枝。
对于一个题目中的图,如果可以看成由空地组成的路径,就可以计算出有多少个横路径和竖路径。
比如1223333445555有5条横路径15613565624566条竖路径。
把题目中的空地抽象成横路径和竖路径后,由于每条路径最多放一个碉堡。
根据抽屉原理,碉堡数不超过横路径数或者竖路径数。
如果找到方案可以达到最大,那么就输出结束。
(这样比n*n/2更加优秀)。
***以下是利用初始化大量减少空地的方法来剪枝。
剪枝五:在最优点放碉堡墙碉堡控制范围原始位置考虑这两点1)如果在这里放2)如果在这里放所有最优位置(注意最底下两个位置,它们是等效的,任选其一即可)很明显的看到情况1优于情况2。
因为同样是放一个碉堡,但情况1所覆盖的空位属于情况2的一部分(相当与情况2在情况1的基础上白白多控制了一部分)。
图中由于最左上角的点在放完所有的碉堡后一定被控制,而控制它的碉堡只能是上面两种情况(碉堡放[1,1]或[2,1]),所以在左上角放碉堡一定最优,一定不会减少最多碉堡数。
在搜索(或随机化之前)可以先在这种地方先放上碉堡(最优点,不影响结果)。
具体怎么找呢?有如下决策:对于一个空地,如果在它放碉堡只能攻击到一条直线上不被控制的空地(或攻击不到其他空地),则它是最优点(放碉堡不影响结果)。
即:如果某空地放碉堡后在横&竖都可以控制到空点(空地且不被控制),则它不是最优点,否则就是。
证明:设某一空地A满足只能攻击横或竖的空点(仍可以放碉堡的空地)或不能攻击空点。
1.A不能攻击其余空点。
a.可能A周围都是墙;(那么放这里就一定了,相当于白白送一碉堡)b.可能A周围都被其余碉堡控制;(由于不会减少其余空地的个数,相当于直接变一空地为碉堡)c.可能A周围又有墙又被其余碉堡控制;(综上所述,放这里绝对没错)2.A只能控制一条直线上的空点。
首先,在放完所有的碉堡后A一定被控制(如果没被控制说明A还可以放),而且控制A的点只能是A所能控制直线上的点(若A控制不了B,则B一定控制不了A;若A能控制B,则B一定能控制A)。
就是说在A和同一条直线上的其他点之中要放一个。
注意到不管是放哪一个都要控制这条直线,而A只控制这条直线。
如果放其余位置则可能控制更多的地方(也有可能与A等效,但不会比A更好)。
这种情况放A绝对不错。
在最开始对地图扫描几遍,找出所有的最优点放上碉堡,这样可以使待搜索的节点大量减少,从而飞速提高程序效率,而不会漏解。
(节点越多,搜索量越大)***但如果大量的节点都是空点,最优点少之又少怎么办呢?虽然前五个剪枝足以应付题目,但如果棋盘在大怎么办呢?对此,我们有如下初始化剪枝(矩形剪枝系列)。
注:以下矩形内部均不被事先控制。
剪枝六:在矩形中放碉堡。
如果在某一地区由墙所围成了一个m*n的矩形(设m<=n),则矩形中最多可放m个碉堡。
(证明从略)如上图是一个3*4的矩形,很明显最多只能放短边数,既3个碉堡。
若m=n(正方形),放对角线就可以了。
***当然,这种刚好矩形情况少之又少,说出来只是为了进一步解释以下剪枝剪枝七:三面墙一面开口且开口边是宽(或是正方形)的矩形。
如图,注意红匡内的矩形,就是满足定义的矩形。
决策:m*n(m<=n)的矩形中放m个碉堡一定最优。
证明:首先,在这种m*n(m<=n)的矩形中最多可以放m个碉堡其次,注意蓝线所标出的列上的所有节点,在最后一定被控制。
那么就有两种控制情况。
(不可能有些被横着控制,有些被竖着控制)1.全被竖着控制;(也就是说在这一列上必有一碉堡)2.全被横着控制;(在矩形中如果不在这一列放碉堡,那么最多只可以放m1个碉堡,小于长,那么就有一行不能被控制(不可能))。
综上所述,每一列都要放一碉堡。
a.如果放矩形内部,则除了控制这一列还控制矩形中的一行(事实是,m个碉堡已经把矩形控制完了),这其实不会影响什么。
b.而如果放矩形外部,则可能控制更多的节点。
(不会比放内部更好)这样,一批一批的节点被剪掉,程序效率突飞猛进,事实上还有更为优秀的策略。
剪枝八:对面开口,且开口边不大于另一边的管状矩形。
如图中的矩形(3*4),两面(对面)开口,另两面是墙。
决策:m*n(m<=n)的矩形中放m个碉堡一定最优。
证明:(改编于剪枝七的证明)首先,在这种m*n(m<=n)的矩形中最多可以放m个碉堡其次,矩形内任意一行的所有节点,在最后一定被控制。
那么就有两种控制情况。
(因为不可能有些被横着控制,有些被竖着控制)1.全被横着控制;(也就是说在这一横行上必有一碉堡)2.全被竖着控制;(在矩形中如果不在这一行放碉堡,那么最多只可以放m1个碉堡,小于长,那么就有一列不能被控制(不可能))。
综上所述,每一行都要放一碉堡。
a.如果放矩形内部,则除了控制这一行还控制矩形中的一列(事实是,m个碉堡已经把矩形控制完了),这其实不会影响什么。
b.而如果放矩形外部,则可能控制更多的节点。
(不会比放内部更好)剪枝九:三面墙一面开口且开口边是长的矩形。
如图,是个2*7的矩形,最多可放2个碉堡。
(图中两个碉堡只攻击矩形内部,所以最优)决策:m*n(m<=n)的矩形中在开口一边若与墙相邻,则在这一列放碉堡一定最优,最多放m个碉堡。
(我只能证明到这里了)证明:首先此矩形开口一边一定有墙相邻(否则就没法优化了)。
因此如果不在矩形内放m个碉堡,就会使有些空地得不到控制。
(因为不能来自同一行和外界的控制)所以一定有m个碉堡(既每一行都有碉堡,也就是矩形内全被控制)。
那么在决策的地方放碉堡就等于是白送了。
剪枝十:对面开口,且开口边大于另一边的管状矩形。
决策:m*n(m<=n)的矩形中在开口边相邻位置有对称的墙出现,则在这一行放碉堡一定最优,最多放m个碉堡。
(证明可以仿照剪枝八与剪枝九的证明)事实上,由于所给的地图的外面一层可以看做是墙,矩形剪枝大有用武之地。
事实是,用前5个剪枝就足以解决题目。
但更为事实的是由于编码的复杂性,矩形剪枝的理论性大于实践性。
写在这里仅做抛砖引玉之用而已。
除此之外,还可以搜索时对每一个格子设一个估价函数,对优秀性进行评估,选出可能是最好的格子放,进行启发式搜索,这样再大的地图也可以瞬间出界。
最后奉劝一句,不要看我写的代码(冗长啊)。
附录一:火力网(Fire)【问题描述】在一个n*n的阵地中,有若干炮火不可摧毁的石墙,现在要在这个阵地中的空地上布置一些碉堡。
假设碉堡只能向上下左右四个方向开火,由于建筑碉堡的材料挡不住炮火,所以任意一个碉堡都不能落在其他碉堡的火力范围内,请问至多可建造几座碉堡?输入:输入文件名为FIRE.IN,第一行是一个整数n(n<=10),下面n行每行为一个由n个字符构成的字符串,表示阵地的布局,包括空地(’.’),和石墙(’X’)。
输出:输出文件名为FIRE.OUT,一个整数,即最多可建造的碉堡数。
【样例输入输出】FIRE.IN4.X......XX......FIRE.OUT5附录二:不带任何优化的搜索代码Program Fire;Varn,//大小Max:Longint;//最多x:Array[0..11,0..11]of Boolean;//地图f:Array[1..10,1..10]of Longint;//火力覆盖Procedure Init;{读入}Var Q1,Q2:Longint;ch:Char;BeginFillchar(x,sizeof(x),false);Max:=0;readln(n);For Q1:=1To n DoBeginFor Q2:=1To n DoBeginread(ch);if ch='.'then x[Q1,Q2]:=True else x[Q1,Q2]:=False;if ch='.'then f[Q1,Q2]:=0else f[Q1,Q2]:=1;End;readln;End;End;Procedure Put(a,b:Longint);{在[a,b]放碉堡}Var ww:Longint;Begininc(f[a,b]);ww:=a+1;while x[ww,b]do Begin inc(f[ww,b]);inc(ww);End;ww:=a-1;while x[ww,b]do Begin inc(f[ww,b]);dec(ww);End;ww:=b+1;while x[a,ww]do Begin inc(f[a,ww]);inc(ww);End;ww:=b-1;while x[a,ww]do Begin inc(f[a,ww]);dec(ww);End; End;Procedure Out(c,d:Longint);{去掉[c,d]的碉堡}Var ee:Longint;Begindec(f[c,d]);ee:=c+1;while x[ee,d]do Begin dec(f[ee,d]);inc(ee);End;ee:=c-1;while x[ee,d]do Begin dec(f[ee,d]);dec(ee);End;ee:=d+1;while x[c,ee]do Begin dec(f[c,ee]);inc(ee);End;ee:=d-1;while x[c,ee]do Begin dec(f[c,ee]);dec(ee);End; End;Procedure Find(k:longint);{找第k个碉堡}Var i,j,it:Longint;BeginIf k-1>Max then Max:=k-1;For it:=1to sqr(n)doBegini:=(it-1)div n+1;j:=(it-1)mod n+1;If F[i,j]=0thenBeginPut(i,j);Find(k+1,(i-1)*n+j+1);Out(i,j);End;End;End;BeginAssign(Input,'fire.in');Assign(Output,'fire.out');Reset(Input);Rewrite(Output);Init;Find(1);writeln(Max);Close(Input);Close(Output);End.附录三:剪枝12345的搜索代码Program Fire;ConstMaxN=10;Varn,{大小}MinPath,{横路径数&竖路径数中最小的,也是可能放碉堡最多的数目}Max,{最多放的碉堡数}Npoint:Longint;{空点总数}k:Array[0..MaxN+1,0..MaxN+1]of Boolean;{是否是空地}f:Array[0..MaxN+1,0..MaxN+1]of Longint;{火力覆盖数}p:array[1..MaxN*MaxN]of Record x,y:Longint;End;{空地的坐标}Procedure Put(a,b:Longint);{在[a,b]放碉堡}Var ww:Longint;BeginInc(f[a,b]);ww:=a+1;While k[ww,b]Do Begin Inc(f[ww,b]);Inc(ww);End;ww:=a-1;While k[ww,b]Do Begin Inc(f[ww,b]);Dec(ww);End;ww:=b+1;While k[a,ww]Do Begin Inc(f[a,ww]);Inc(ww);End;ww:=b-1;While k[a,ww]Do Begin Inc(f[a,ww]);Dec(ww);End;End;Procedure Out(c,d:Longint);{去掉[c,d]的碉堡}Var ee:Longint;BeginDec(f[c,d]);ee:=c+1;While k[ee,d]Do Begin Dec(f[ee,d]);Inc(ee);End;ee:=c-1;While k[ee,d]Do Begin Dec(f[ee,d]);Dec(ee);End;ee:=d+1;While k[c,ee]Do Begin Dec(f[c,ee]);Inc(ee);End;ee:=d-1;While k[c,ee]Do Begin Dec(f[c,ee]);Dec(ee);End;End;Procedure Init;{读入}VarQ1,Q2:Longint;ch:Char;BeginFillchar(k,Sizeof(k),False);Readln(n);For Q1:=1To n DoBeginFor Q2:=1To n DoBeginRead(ch);If ch='.'Then k[Q1,Q2]:=True;End;Readln;End;End;Procedure Beginning;{主要是算横&竖路径}VarW1,W2,HHH,SSS:Longint;BeginMax:=0;Fillchar(f,Sizeof(f),0);For W1:=0To n+1DoFor W2:=0To n+1DoIf Not k[W1,W2]Then f[W1,W2]:=1{MaxLongint};{有墙,火力覆盖置为MaxLongint}HHH:=0;{算横路径数}For W1:=1To n Do{行}BeginW2:=1;While W2<=n DoBeginWhile(W2<=n)And(Not k[W1,W2])Do Inc(W2);{去掉墙}If k[W1,W2]Then Begin Inc(HHH);While k[W1,W2]Do Inc(W2);End;{算空地} End;End;SSS:=0;{算竖路径数}For W2:=1To n DoBeginW1:=1;while W1<=n DoBeginWhile(W1<=n)And(Not k[W1,W2])Do Inc(W1);If k[W1,W2]then Begin Inc(SSS);While k[W1,W2]Do Inc(w1);End;End;End;If SSS>HHH then MinPath:=HHH Else MinPath:=SSS;{横路径数&竖路径数中最小的赋给MinPath} End;Procedure PutMust;{放最优点}VarOver,HH,SS:Boolean;E1,E2,E3,E4:Longint;BeginRepeatOver:=True;{是否找完最优点}For E1:=1To n DoFor E2:=1To n DoIf f[E1,E2]=0ThenBeginHH:=False;SS:=False;E3:=E1+1;While k[E3,E2]do{竖着往下走}BeginIf f[E3,E2]=0Then Begin SS:=True;Break;End;Inc(E3);End;If Not SS Then{竖着往上走}BeginE3:=E1-1;While k[E3,E2]doBeginIf f[E3,E2]=0Then Begin SS:=True;Break;End;Dec(E3);End;End;E4:=E2+1;While k[E1,E4]do{横着往右走}BeginIf f[E1,E4]=0Then Begin HH:=True;Break;End;Inc(E4);End;If Not HH Then{横着往左走}BeginE4:=E2-1;While k[E1,E4]doBeginIf f[E1,E4]=0Then Begin HH:=True;Break;End;Dec(E4);End;End;If HH And SS then Continue;Put(E1,E2);{放上}Inc(Max);{多了一个碉堡}Over:=False;{找到则继续找}End;Until Over;If Max=MinPath Then Begin Writeln(Max);Close(Input);Close(Output);Halt;End;{运气好的话,哈哈哈~}End;Procedure DataSave_f_To_p;{改变数据结构,剪枝1}Var R1,R2:Longint;BeginNpoint:=0;For R1:=1To n DoFor R2:=1To n DoIf f[R1,R2]=0thenBeginInc(Npoint);p[Npoint].x:=R1;p[Npoint].y:=R2;End;End;Procedure Find(T,xy:Longint);{寻找第T个格子(p中),第xy个碉堡}Var i:Longint;BeginIf xy-1>Max Then Begin{横&竖路径判断 }If xy-1=MinPath Then Begin Writeln(MinPath);Close(Input); Close(Output);Halt;End;Max:=xy-1;End;For i:=T To Npoint+xy-Max-1Do//剪枝2,3:上下界剪枝If f[p[i].x,p[i].y]=0thenBeginPut(p[i].x,p[i].y);Find(i+1,xy+1);{递归}Out(p[i].x,p[i].y)End;End;BeginAssign(Input,'fire.in');Assign(Output,'fire.out');Reset(Input);Rewrite(Output);Init;Beginning;{剪枝4,算横&竖路径} PutMust;{剪枝5,放最优点} DataSave_f_To_p;{改变数据结构,剪枝1}Find(1,Max+1);{DFS}Writeln(Max);Close(Input);Close(Output);End.附录四:数据产生程序{参数为空地的概率,越大表示空地越多}Program MakeFire;var i,j,n:longint;abc:extended;beginwriteln('Input n');readln(n);writeln('Input参数(大于0小于1)');readln(abc);assign(output,'fire.in');rewrite(output);randomize;writeln(n);for i:=1to n dobeginfor j:=1to n do if random<abc then write('.')else write('X');writeln;end;close(output);end.。