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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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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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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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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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