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八数码，启发式，曼哈顿距离，A*算法实现-Eight digital, heuristic, Manhattan distance, A* algorithm
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Solve the 8-puzzle problem using A * algorithme.
Input: Program reads start state and goal state and heuristic (N or S) from EightPuzzle.INP file.0 representing blank.
There are 2 Heuristic:
1. N: Number of misplaced tiles
2. S: Sum o
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The compute of Manhattan Distance
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1，已完成功能
（1）距离短时大部分情况下可以选择最短路径进行移动
（2）加入了精英选择优化算法
（3）无论地图大小一定可以得出路径
（4）点击障碍物可以得出路径
3,代码改进
将原来两大类（Widget，Geno）拆分成三个类（Widget，Handle，Geno），
Widget：显示界面等可视化元素，获取最短路径并显示移动，
Handle：优化路径，得出最短路径，以后会加入通信模块
Geno：计算得出一定数量的可达路径
4，算法描述
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Descr iption
给定一个r * c的只包含0和1两个数字的矩阵，对于矩阵中任意一点(x,y)，定义(x,y)的权为(x,y)到与此点曼哈顿距离最小的1的曼哈顿距离（如果mat[x][y] = 1,则(x,y)的权为0）。请求出对于给定01矩阵中所有点的权值之和。
Input
输入包含多组数据，每组数据第一行为两个整数r, c(0 < r, c < = 1000)。
接下来 r 行每行有 c 个整数，且保证只能为0或者1（保证矩阵中含有至少
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Source for distance transform (manhattan)
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以八数码问题为例，设计一类滑块问题的求解系统，初步掌握智能搜索算法中的盲目搜索和启发式搜索这两类基本方法，同时通过具体的问题体会搜索算法、数据结构、程序设计等知识的综合应用
A*用到是不在位将牌数和曼哈顿距离，动态显示，有算时间
我自己很用心做的，有实验报告，绝对详细-Eight digital issues, for example, design a slider problem solving system, initially grasp the two basic method
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ANN是一个构造数据索引结果的程序，可以实现最近邻、KD树等功能。ANN is designed for data sets that
are small enough that the search structure can be stored in main memory (in contrast to approaches from databases that assume that the data resides in secondary storage). Points ar
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Curently five algorithms are included:
1. A* (using Manhattan distance)
2. A* (using Euclidean distance)
3. A* (using Chebyshev distance)
4. Dijkstra
5. Bi-Directional Breadth-First-Search- Curently five algorithms are included:
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NDtw
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Dynamic Time Warping (DTW) algorithm implementation for .NET C#
Features
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* Single or multivariate
* Data preprocessing options (none, centering, normalization, standardization)
* Optional weights for variables
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uvalive4849的ac源码。算法：2-sat。题意：给n（n<=3000）个黑方块的坐标，保证黑方块没有公共边。对于每个黑方块选一个角作为结点，使得所选结点满足输入的一个无向图。其中距离为曼哈顿距离。输出是否有解。possible或impossible。-AC source of uvalive 4849. Algorithms: 2-sat. Meaning of the questions: to n (n <= 3000) coordinates a black box,
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需要在一个N × M的网格中建立一个通讯基站，通讯基站仅必须建立在格点上。
网格中有A个用户，每个用户的通讯代价是用户到基站欧几里得距离的平方。
网格中还有B个通讯公司，维护基站的代价是基站到最近的一个通讯公司的路程（路程定义为曼哈顿距离）。
在网格中建立基站的总代价是用户通讯代价的总和加上维护基站的代价，最小总代价。-The need to establish a communications base in an N × M grid, communicatio
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k中心算法的基本过程是:首先为每个簇随意选择一个代表对象，剩余的对象根据其与每个代表对象的距离（此处距离不一定是欧氏距离，也可能是曼哈顿距离）分配给最近的代表对象所代表的簇；然后反复用非代表对象来代替代表对象，以优化聚类质量。聚类质量用一个代价函数来表示。当一个中心点被某个非中心点替代时，除了未被替换的中心点外，其余各点被重新分配。-The basic process k center algorithm is: First free to choose a delegate object fo
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K Means Algorithm
Calculated by Euclidean distance and Manhattan
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kNN的思想:计算待分类的数据点与训练集所有样本点，取距离最近的k个样本；统计这k个样本的类别数量；根据多数表决方案，取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance，Manhattan distance和cosine。-kNN The idea is simple: the training set and calculated data points to be classified all sample points taken the neare
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选址问题Matlab计算代码，以manhattan距离为基础，内还有路线图作图代码-Siting Matlab computing code, based in manhattan distance, the road map as well as mapping the code
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Heuristic function of Euclid- Manhattan and Diagonal distance comparison
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