代价树如下图所示分别给出宽度优先及深度优先搜索策略-Read
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《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论1.1 什么是人工智能? 它的研究目标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.1.3 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用? 1.5 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?1.7 人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?第2章 知识表示方法2.1 什么是知识?分类情况如何?2.2 什么是知识表示?不同的知识表示方法各有什么优缺点? 2.4 人工智能对知识表示有什么要求? 2.5 用谓词公式表示下列规则性知识:自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀2.6 用谓词公式表示下列事实性知识:小明是计算机系的学生,但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
2.8 产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?2.9 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。
2.10简述产生式系统的优缺点。
2.11 简述框架表示的基本构成,并给出框架的一般结构 2.12框架表示法有什么特点?2.13试构造一个描述你的卧室的框架系统。
2.14 试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为: 框架名:<教师-1> 类属:<大学教师>姓名:张宇 性别:男年龄:32职业:<教师>职称:副教授部门:计算机系研究方向:计算机软件与理论工作:参加时间:2000年7月工龄:当前年份-2000工资:<工资单>2.16把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物;(2)树和草都是有根有叶的;(3)水草是草,且生长在水中;(4)果树是树,且会结果;(5)苹果树是果树的一种,它结苹果。
为0,关状态为1,全部可能的状态为:Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0)Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1)Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。
翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F={a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次b:把第二个琴键q1翻转一次c:把第三个琴键q2翻转一次问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。
二阶梵塔的全部状态这里的状态转换规则就是金盘的搬动规则,分别用A盘从第i号杆移到第j号杆上号杆移到第j号杆上。
经分析,共有(1,3), A(2,1), A(2,3), A(1,3), B(2,1), B(2,3), B(3,1),代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的、I、 J、L是目标节点。
宽度优先搜索过程:B-﹥ G-﹥E2. 求下列谓词公式的子句集(1)∃x ∃y(P(x,y) ∧Q(x,y))解:去掉存在量词变为:P(a,b)∧Q(a,b)变成子句集{ P(a,b),Q(a,b )}(2)∀x ∀y(P(x,y) →Q(x,y))解:去掉蕴涵符号变为:∀x ∀y(¬ P(x,y) ∨ Q(x,y))去掉全称量词变为:¬ P(x,y) ∨ Q(x,y)变成子句集{ ¬ P(x,y) ∨ Q(x,y)}(3) {()[(,)(,,)]}x P x y zQ x z zR x y z ∀→∃∀∨∀()(,)(,(),)P x Q x z R x f x z ⌝∨∨(4)((,,,,,)(,,,,,)(,,,,,))x y z u v w P x y z y v w Q x y z y v w R x y z u v w ∃∀∃∃∀∃∨∧{p(a,y,f(y),y,v,g(y,v)) ∨Q(a,y,f(y),y,v,g(y,v)),p(a,x,f(x),x,z,g(x,z)) ∨R(a,x,f(x),h(x),z,g(x,z))}3. 试判断下列子句集中哪些是不可满足的 (1)使用删除策略 (2)归结4.用合一算法求下列公式集的最一般合一。
“八”数码问题的宽度优先搜索与深度优先搜索我在观看视频和查看大学课本及网上搜索等资料才对“八”数码问题有了更进一步的了解和认识。
一、“八”数码问题的宽度优先搜索步骤如下:1、判断初始节点是否为目标节点,若初始节点是目标节点则搜索过程结束;若不是则转到第2步;2、由初始节点向第1层扩展,得到3个节点:2、3、4;得到一个节点即判断该节点是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若2、3、4节点均不是目标节点则转到第3步;3、从第1层的第1个节点向第2层扩展,得到节点5;从第1层的第2个节点向第2层扩展,得到3个节点:6、7、8;从第1层的第3个节点向第2层扩展得到节点9;得到一个节点即判断该节点是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若6、7、8、9节点均不是目标节点则转到第4步;4、按照上述方法对下一层的节点进行扩展,搜索目标节点;直至搜索到目标节点为止。
二、“八”数码问题的深度优先搜索步骤如下:1、设置深度界限,假设为5;2、判断初始节点是否为目标节点,若初始节点是目标节点则搜索过程结束;若不是则转到第2步;3、由初始节点向第1层扩展,得到节点2,判断节点2是否为目标节点;若是则搜索过程结束;若不是,则将节点2向第2层扩展,得到节点3;4、判断节点3是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点3向第3层扩展,得到节点4;5、判断节点4是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点4向第4层扩展,得到节点5;6、判断节点5是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则结束此轮搜索,返回到第2层,将节点3向第3层扩展得到节点6;7、判断节点6是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点6向第4层扩展,得到节点7;8、判断节点7是否为目标节点,若是则结束搜索过程;若不是则将节点6向第4层扩展得到节点8;9、依次类推,知道得到目标节点为止。
三、上述两种搜索策略的比较在宽度优先搜索过程中,扩展到第26个节点时找到了目标节点;而在深度优先搜索过程中,扩展到第18个节点时得到了目标节点。
广度优先和深度优先的例子广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是图遍历中常用的两种算法。
它们在解决许多问题时都能提供有效的解决方案。
本文将分别介绍广度优先搜索和深度优先搜索,并给出各自的应用例子。
一、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法,它从起始节点开始,逐层扩展,先访问起始节点的所有邻居节点,再依次访问其邻居节点的邻居节点,直到遍历完所有节点或找到目标节点。
例子1:迷宫问题假设有一个迷宫,迷宫中有多个房间,每个房间有四个相邻的房间:上、下、左、右。
现在我们需要找到从起始房间到目标房间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。
例子2:社交网络中的好友推荐在社交网络中,我们希望给用户推荐可能认识的新朋友。
可以使用广度优先搜索算法从用户的好友列表开始,逐层扩展,找到可能认识的新朋友。
例子3:网页爬虫网页爬虫是搜索引擎抓取网页的重要工具。
爬虫可以使用广度优先搜索算法从一个网页开始,逐层扩展,找到所有相关的网页并进行抓取。
例子4:图的最短路径在图中,我们希望找到两个节点之间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法从起始节点开始,逐层扩展,直到找到目标节点。
例子5:推荐系统在推荐系统中,我们希望给用户推荐可能感兴趣的物品。
可以使用广度优先搜索算法从用户喜欢的物品开始,逐层扩展,找到可能感兴趣的其他物品。
二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法,它从起始节点开始,沿着一条路径一直走到底,直到不能再继续下去为止,然后回溯到上一个节点,继续探索其他路径。
例子1:二叉树的遍历在二叉树中,深度优先搜索算法可以用来实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。
通过深度优先搜索算法,我们可以按照不同的遍历顺序找到二叉树中所有节点。
例子2:回溯算法回溯算法是一种通过深度优先搜索的方式,在问题的解空间中搜索所有可能的解的算法。
回溯算法常用于解决组合问题、排列问题和子集问题。
例子3:拓扑排序拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。
算法与分析综合试卷一、选择题1.算法分析是()。
A.将算法用某种程序设计语言恰当地表示出来B.在抽象数据集合上执行程序,以确定是否会产生错误的结果C.对算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析D.证明算法对所有可能的合法输入都能算出正确的答案2.算法确认是()。
A.将算法用某种程序设计语言恰当地表示出来B.证明算法对所有可能的合法输入都能算出正确的答案C.对算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析D.在抽象数据集合上执行程序,以确定是否会产生错误的结果3.算法与程序的区别在于算法具有()。
A.能行性B.确定性C.有穷性D.输入和输出4.设A[1..60]={11,12,…,70}。
算法BINARYSEARCH在A上搜索x=33、7、70、77时执行的元素比较次数分别为a、b、c、d,则()。
A.a<b<c<d B.a>b=c=d C.a<b=c=d D.a<c<b=d5.算法INSERTIONSORT 在A[1..8]={45,33,24,45,12,12,24,12}上运行时执行的元素比较次数为()。
A.14 B.28 C.7 D.226.当A[1..n]中元素取值在范围()时,算法RADIXSORT 的时间复杂度为T(nlogn)。
A.A.[1..n] B.[n..2n] C.[1..n2] D.[1.. 2n]7.设待排序的序列A[1..n]中元素取值于[1..n!],则下列哪一个算法最坏情况下排序更慢?A.SELECTIONSORT B.INSERTIONSORTC.RADIXSORT D.BUBBLESORT8.一个排序算法如果能够使得序列中相同元素的位置次序在排序前后保持一致,则称之为稳定的排序算法。
下列几种排序算法中哪一种不是稳定的?A.SELECTIONSORT B.RADIXSORTC.BUBBLEBSORT D.BOTTOMUPSORT9.使用算法EXP来计算下列哪一个整数次幂所花费的乘法次数最多?A.35B.36C.37D.3810.算法MAJORITY在下列哪一个输入上执行时最后j=n,count=1,且c是主元素?A.{5,7,5,4,5} B.{5,7,5,4,8} C.{2,4,1,4,4,4,6,4} D.{1,2,3,4,5} 11.用贪心法设计算法的关键是()。
深度优先搜索算法深度优先搜索算法(Depth-First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图数据结构的算法。
在DFS中,我们会尽可能深地探索一个分支,直到无法继续为止,然后回溯到前一个节点,继续探索其他分支。
DFS通常使用递归或栈数据结构来实现。
在本文中,我们将深入探讨DFS的原理、实现方法、应用场景以及一些相关的扩展主题。
1.原理深度优先搜索算法的原理非常简单。
从图或树的一个起始节点开始,我们首先探索它的一个邻居节点,然后再探索这个邻居节点的一个邻居节点,依此类推。
每次都尽可能深地探索一个分支,直到无法继续为止,然后回溯到前一个节点,继续探索其他分支。
这个过程可以用递归或栈来实现。
2.实现方法在实现DFS时,我们可以使用递归或栈来维护待访问的节点。
下面分别介绍这两种实现方法。
2.1递归实现递归是实现DFS最直观的方法。
我们可以定义一个递归函数来表示探索节点的过程。
该函数接受当前节点作为参数,并在该节点上进行一些操作,然后递归地调用自身来探索当前节点的邻居节点。
这样就可以很容易地实现DFS。
```pythondef dfs(node, visited):visited.add(node)#对当前节点进行一些操作for neighbor in node.neighbors:if neighbor not in visited:dfs(neighbor, visited)```2.2栈实现除了递归,我们还可以使用栈来实现DFS。
我们首先将起始节点入栈,然后循环执行以下步骤:出栈一个节点,对该节点进行一些操作,将其未访问的邻居节点入栈。
这样就可以模拟递归的过程,实现DFS。
```pythondef dfs(start):stack = [start]visited = set()while stack:node = stack.pop()if node not in visited:visited.add(node)#对当前节点进行一些操作for neighbor in node.neighbors:if neighbor not in visited:stack.append(neighbor)```3.应用场景深度优先搜索算法在实际的软件开发中有着广泛的应用。
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索?有哪两大类不同的搜索方法?两者的区别是什么?5.2 用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?求解过程的本质是什么?什么是最优解?最优解唯一吗?5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么?有何区别?5.4 什么是盲目搜索?主要有几种盲目搜索策略?5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索?在何种情况下,深度优先搜索优于宽度优先搜索?5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边,打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人,在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数,否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排,请使用状态空间搜索法,规划一使全部6人安全过河的方案。
(提示:应用状态空间表示和搜索方法时,可用(N m,N c)来表示状态描述,其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3),而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
)5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸,现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船,过河时,除农夫外,船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡,鸡要吃小米,除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
(提示:a.用四元组(农夫,狐狸,鸡,米)表示状态,其中每个元素都可为0或1,0表示在左岸,1表示在右岸;b.把每次过河的一种安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。
)5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上,每个圆盘上都标有数字1、2、3、4,并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动,每次转动90°,初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示,用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中,哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识:自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识:小明是计算机系的学生,但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成,并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为: 框架名:<教师-1> 类属:<大学教师>姓名:张宇 性别:男年龄:32职业:<教师>职称:副教授部门:计算机系研究方向:计算机软件与理论工作:参加时间:2000年7月工龄:当前年份-2000工资:<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物;(2)树和草都是有根有叶的;(3)水草是草,且生长在水中;(4)果树是树,且会结果;(5)苹果树是果树的一种,它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中,一般有几种推理方法,简述它们的推理过程。
第1章习题参考答案1. 答:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人类智能在机器上的模拟,因此又可称之为机器智能。
是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科,是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科,也是正在迅速发展的前沿学科。
2. 答:专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义,即只要在符号计算上实现了相应的功能,那么在现实世界就实现了对应的功能,这是智能的充分必要条件。
因此,符号主义认为,只要在机器上是正确的,现实世界就是正确的。
专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义,连接主义认为大脑是一切智能的基础,主要关注于大脑神经元及其连接机制,试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理,进而在机器上实现相应的模拟。
专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义,行为主义假设智能取决于感知和行动,不需要知识、表示和推理,只需要将智能行为表现出来就好,即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。
3. 答:知识的基本单位是概念。
精通掌握任何一门知识,必须从这门知识的基本概念开始学习。
而知识自身也是一个概念。
第2章习题参考答案1. 答:知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。
2. 答:谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。
个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。
个体变量的取值范围称为个体域。
个体域可以是有限的,也可以是无限的。
谓词的真值是“真”或“假”,而函数的值是个体域中的某个个体,函数无真值可言,它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。
深度优先搜索和广度优先搜索深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图论中常用的两种搜索算法。
它们是解决许多与图相关的问题的重要工具。
本文将着重介绍深度优先搜索和广度优先搜索的原理、应用场景以及优缺点。
一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种先序遍历二叉树的思想。
从图的一个顶点出发,递归地访问与该顶点相邻的顶点,直到无法再继续前进为止,然后回溯到前一个顶点,继续访问其未被访问的邻接顶点,直到遍历完整个图。
深度优先搜索的基本思想可用以下步骤总结:1. 选择一个初始顶点;2. 访问该顶点,并标记为已访问;3. 递归访问该顶点的邻接顶点,直到所有邻接顶点均被访问过。
深度优先搜索的应用场景较为广泛。
在寻找连通分量、解决迷宫问题、查找拓扑排序等问题中,深度优先搜索都能够发挥重要作用。
它的主要优点是容易实现,缺点是可能进入无限循环。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种逐层访问的思想。
从图的一个顶点出发,先访问该顶点,然后依次访问与该顶点邻接且未被访问的顶点,直到遍历完整个图。
广度优先搜索的基本思想可用以下步骤总结:1. 选择一个初始顶点;2. 访问该顶点,并标记为已访问;3. 将该顶点的所有邻接顶点加入一个队列;4. 从队列中依次取出一个顶点,并访问该顶点的邻接顶点,标记为已访问;5. 重复步骤4,直到队列为空。
广度优先搜索的应用场景也非常广泛。
在求最短路径、社交网络分析、网络爬虫等方面都可以使用广度优先搜索算法。
它的主要优点是可以找到最短路径,缺点是需要使用队列数据结构。
三、DFS与BFS的比较深度优先搜索和广度优先搜索各自有着不同的优缺点,适用于不同的场景。
深度优先搜索的优点是在空间复杂度较低的情况下找到解,但可能陷入无限循环,搜索路径不一定是最短的。
广度优先搜索能找到最短路径,但需要保存所有搜索过的节点,空间复杂度较高。
需要根据实际问题选择合适的搜索算法,例如在求最短路径问题中,广度优先搜索更加合适;而在解决连通分量问题时,深度优先搜索更为适用。
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索?有哪两大类不同的搜索方法?两者的区别是什么?5.2 用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?求解过程的本质是什么?什么是最优解?最优解唯一吗?5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么?有何区别?5.4 什么是盲目搜索?主要有几种盲目搜索策略?5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索?在何种情况下,深度优先搜索优于宽度优先搜索?5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边,打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人,在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数,否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排,请使用状态空间搜索法,规划一使全部6人安全过河的方案。
(提示:应用状态空间表示和搜索方法时,可用(N m,N c)来表示状态描述,其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3),而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
)5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸,现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船,过河时,除农夫外,船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡,鸡要吃小米,除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
(提示:a.用四元组(农夫,狐狸,鸡,米)表示状态,其中每个元素都可为0或1,0表示在左岸,1表示在右岸;b.把每次过河的一种安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。
)5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上,每个圆盘上都标有数字1、2、3、4,并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动,每次转动90°,初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示,用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
第3章作业题参考答案2.综述图搜索的方式和策略。
答:用计算机来实现图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。
树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。
线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。
线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。
图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索就是无向导的搜索。
树式盲目搜索就是穷举式搜索。
而线式盲目搜索,对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。
启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。
启发式搜索又可分为许多不同的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。
5.(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态为0,关状态为1,全部可能的状态为:Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0)Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1)Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。
翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F ={a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次 b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。
6.解:用四元组(f 、w 、s 、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s代表羊,g 代表菜,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左(0,0,(1,0,(0,0,(0,1,(1,1,(1,0,(0,1,(1,1,acab ac abc bb c岸,用1表示在右岸。
初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1)不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1) 操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p212 一棵解树由S0,A,D,t1,t2,t3组成;另一棵解树由S0,B,E,t4,t5组成。
深度优先搜索和广度优先搜索的比较和应用场景在计算机科学中,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图搜索算法。
它们在解决许多问题时都能够发挥重要作用,但在不同的情况下具有不同的优势和适用性。
本文将对深度优先搜索和广度优先搜索进行比较和分析,并讨论它们在不同应用场景中的使用。
一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种通过遍历图的深度节点来查找目标节点的算法。
它的基本思想是从起始节点开始,依次遍历该节点的相邻节点,直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。
如果当前节点有未被访问的相邻节点,则选择其中一个作为下一个节点继续进行深度搜索;如果当前节点没有未被访问的相邻节点,则回溯到上一个节点,并选择其未被访问的相邻节点进行搜索。
深度优先搜索的主要优势是其在搜索树的深度方向上进行,能够快速达到目标节点。
它通常使用递归或栈数据结构来实现,代码实现相对简单。
深度优先搜索适用于以下情况:1. 图中的路径问题:深度优先搜索能够在图中找到一条路径是否存在。
2. 拓扑排序问题:深度优先搜索能够对有向无环图进行拓扑排序,找到图中节点的一个线性排序。
3. 连通性问题:深度优先搜索能够判断图中的连通分量数量以及它们的具体节点组合。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种通过遍历图的广度节点来查找目标节点的算法。
它的基本思想是从起始节点开始,先遍历起始节点的所有相邻节点,然后再遍历相邻节点的相邻节点,以此类推,直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。
广度优先搜索通常使用队列数据结构来实现。
广度优先搜索的主要优势是其在搜索树的广度方向上进行,能够逐层地搜索目标节点所在的路径。
它逐层扩展搜索,直到找到目标节点或者遍历完整个图。
广度优先搜索适用于以下情况:1. 最短路径问题:广度优先搜索能够在无权图中找到起始节点到目标节点的最短路径。
2. 网络分析问题:广度优先搜索能够在图中查找节点的邻居节点、度数或者群组。
三、深度优先搜索和广度优先搜索的比较深度优先搜索和广度优先搜索在以下方面有所不同:1. 搜索顺序:深度优先搜索按照深度优先的顺序进行搜索,而广度优先搜索按照广度优先的顺序进行搜索。
第3章作业题参考答案
2.综述图搜索的方式和策略。
答:用计算机来实现图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。
树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。
线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。
线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。
图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索就是无向导的搜索。
树式盲目搜索就是穷举式搜索。
而线式盲目搜索,对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。
启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。
启发式搜索又可分为许多不同的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。
5.(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态
为0,关状态为1,全部可能的状态为:
Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0)
Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1)
Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。
翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F ={a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次 b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次
问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>
问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。
6.解:用四元组(f 、w 、s 、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s
代表羊,g 代表菜,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左
(0,0,
(1,0,(0,0,(0,1,(1,1,(1,0,(0,1,
(1,1,
a
c
a
b a
c a
b
c b
b c
岸,用1表示在右岸。
初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1)
不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1) 操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}
方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2
p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p2
12 一棵解树由S0,A,D,t1,t2,t3组成;另一棵解树由S0,B,E,t4,t5
组成。
左边的解树:按和代价: g(D)=4,g(A)=7,g(S0)=12
按最大代价: g(D)=2,g(A)=5,g(S0)=10
右边的解树:按和代价:g(E)=2,g(B)=11,g(S0)=18
按最大代价: g(E)=2,g(B)=7,g(S0)=14
按和代价计算,左边的解树为最优解树;按最大代价计算,仍然是左边的解树为最优解树。
因此,左边的解树为最优解树。
此题需注意:代价最小的为最优解树。
所以,不管是按和代价,还是按最大代价,都是左边的树是最优解树。
14.传教士与野人问题:传教士(M)与野人(C)数目均为五人,渡
船(B)最多可乘3人,请定义一个启发函数,并给出相应的搜索树。
解:定义启发函数h(n)=0; h(n)=M+C; h(n)=M+C-2B 只有h(n)=M+C-2B可满足h(n)≤h*(n),是满足A*条件
的。
分两种情况来讨论:
先考虑船在左岸的情况,如果不考虑限制条件,至少需要[(M+C-3)/2]*2+1次,其中分子上的“-3”表示剩下的3个留待最后一次运过去。
除以2是因为一个来回可以运过去2人,需(M+C-3)
/2个来回,而来回数不能是小数,所以要取整。
一个来回是两次,所以“*2”,而最后的“+1”,则表示将剩下的3个运过去需要一次摆渡。
化简后为:
[(M+C-3)/2]*2+1=M+C-2
再考虑船在右岸的情况。
同样不考虑限制条件。
船在右岸,需要一个人将船运往左岸,因此,对于状态(M,C,0),需要的摆渡数,相当于船在左岸的(M+1,C,1)或(M,C+1,1),所以需要的最少摆渡数为M+C+1-2+1=M+C。
综合条件,需要的最少摆渡数为M+C-2B。
当加上限制条件时,最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡数。
所以该启发函数是满足A*条件的。
搜索图如下:
补充1:代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜索过程和解。
其中,F 、I 、 J 、L 是目标节点。
宽度优先搜索过程:A -﹥ C -﹥ B -﹥ G -﹥E
-﹥D -﹥ M -﹥ J ,G (J )=6, 解为:A -﹥ B -﹥ E -﹥ J 深度优先搜索过程为:A -﹥ C -﹥ G -﹥E
-﹥M -﹥P ,G (P )=7,
解为:A -﹥ C -﹥ G -﹥E -﹥M -﹥P
补充剪枝:最佳路径为N-〉A-〉B-〉C-〉D
N
≥
以下题目仅供大家参考:
1.代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜
索过程和解。
其中,F、I、 J、L是目标节点。
解答、宽度优先搜索过程:(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;(2)将A放入CLOSED表中,扩展A节点,得节点B、C,g(B)=1,g(C)=2,将B、C按代价从小到大放入OPEN中;
(3)将B放入CLOSED表中,扩展B节点得节点D、E,g(D)=5,g(E)=4,将C、D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中;(4)将C放入CLOSED表中,扩展C得节点F、G,g(F)=6,g(G)=3,将D、E、F、G按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(5)将G放入CLOSED表中,扩展G得L,M,g(L)=4,g(M)=5, 将D、E、F、L,M按代价从小到大排列放入OPEN表中;(6)将L放入CLOSED表中,L为目标节点,搜索成功。
解为A-﹥B-﹥C-﹥G-﹥L,g(L)=4
深度优先搜索过程:
(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;
(2)将A 放入CLOSED 表中,扩展A 节点,得节点B 、C ,
g(B)=1,g(C)=2,将B 、C 按代价从小到大放入OPEN 表中; (3)将B 放入CLOSED 表中,扩展B 节点得节点D 、E ,g (D )
=5,g(E)=4,将D 、E 按 代价从小到大排列放入OPEN 表中; (4)将E 放入CLOSED 表中,扩展E 节点得节点J 、K ,g (J )=5,g(K)=6,
将J 、K 按 代价从小到大排列放入OPEN 表中; (5)将J 放入CLOSED 表中,J 为目标节点,搜索成功。
解为A -﹥ B -﹥ E -﹥ J ,g (J )=4
2设有三个大小不等的圆盘A ,B ,C 套在一根轴上,每个圆盘都标有数字1234,并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动,并且每次转动90度,其初始状态和目标状态如图所示,请分别画出广度优先搜索和深度优先搜索的搜索树,并求出从S0到Sg 的路径。
解:状态表示:用轴上方的3个数字作为标记,按A,B,C 逆时针顺序移动
初始状态S0
初始状态Sg
状态为(a,b,c)
初始状态为;(2,2,2),目标状态为(4,2,1)
操作每次转动其中的一个盘,逆时针90度,分别为
Pa:if a>=2then a=a-1
If a=1then a=4
Pb:if b>=2 then b=b-1
If b=1then b=4
Pc:if c>=2 then c=c-1
If c=1then c=4
则广度优先搜索树为
深度优先搜索树为:
3 余一棋博弈法如下:两棋手可以从五个钱币堆中轮流拿走一个、两个或三个钱币,捡起最后一个钱币者算输。
试通过博弈证明,后走的选手必胜,并给一个简单的特征标记来表示取胜策略。