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初学者在学习数据结构时,常常会遇到以下难题:
1. 教材中的图解图解代码大多是伪代码,难以实际运行,源码源码导致难以验证自己的下载下载理解;
2. 数据结构代码较为抽象,尤其是算法算法树和图等涉及递归的内容,对于代码不敏感的图解图解网赚引流源码同学来说,理解起来较为困难。源码源码
今天向大家推荐一本在github上广受欢迎的下载下载数据结构开源教材——《Hello 算法》。这本书以动画图解的算法算法形式呈现,内容清晰易懂。图解图解书中源代码支持一键运行,源码源码包括C++、下载下载C、算法算法python、图解图解JAVA等十二种语言版本,源码源码帮助读者在练习中提高编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。目前,该教材的star数量已经达到了.6k。
对于一些较为抽象的ucos邮箱源码代码,如图的遍历,书中还配备了动画教程,帮助读者更好地理解。
同时,网站上还设有讨论区,读者可以在讨论区中进行交流。
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对于考研学生来说,这份资料适用于算法初学者或有一定刷题经验,对数据结构与算法有一定了解但不确定如何深入学习的同学。它更偏向入门性质,虽然从应试角度可能不如辅导书,但对于考研的同学来说,入门时会有很大帮助。全书内容与考研内容密切相关。而对于考研的同学,可以用来回顾和梳理算法知识体系,仓库源代码也可以作为“刷题工具库”或“算法字典”使用。
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首先讲一下这种算法的大概思路:
利用HashMap中key与value的对应关系。我们可以设置一个权值表。aosp源码查看
weightMap.put("", 0);
weightMap.put("0", 0);
//定义活一连
weightMap.put("", 1);
weightMap.put("0-", 1);
//定义活二连
weightMap.put("", 4);
weightMap.put("0-1-", 4);
就设置成这样,给不同的情况设置一个value值,即权值,来表示危险程度。
当人下棋时,电脑下棋子在最大的地方阻止人赢。
当电脑下棋时,也选择权值最大的地方让电脑自己赢。
这样就只用每下一颗棋子,判断一遍整个棋盘空的部分的权值。
然后存入数组之中。筛选出权值最大的地方下棋。
2.部分代码
for(int i=0;i<chessExist.length;i++){
for(int j=0;j<chessExist[0].length;j++){
if(chessExist[i][j]==0){
String code="0";
int chess=0;//判断棋子出现次数
//判断是否为空位
//判断纵向向下方向
for(int k=1;k<=j;k++){
//如果向上的棋子是空棋
if(chessExist[i][j-k]==0){
//0的第一次出现,加上自身code=0,那么就有两个0连在一起了
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
//出现的是棋子的情况
else{
if(chess==0){
chess=chessExist[i][j-k];
code=chessExist[i][j-k]+code;
}
else if(chess==chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
}else if(chess!=chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
}
}
weightchess[i][j]=weightMap.get(code)+weightchess[i][j];
//重置这些参数
code="0";
chess=0;
和判断输赢相同,这只是一个方向上的判断。重置参数后继续判断其他方向,因为代码都差不多,这里就不多写了,需要源码的可以留言交流
五子棋AI必胜算法,主要是jmx源码解析依靠“贪心算法”和“博弈树搜索算法”两种算法策略的组合,综合运用以实现 AI 的必胜。具体来说,可以分为以下几个步骤:
1. 对于局面的评估:
首先,机器需要对当前的棋局进行评估。评估的方法一般采取静态评估,通过棋子形成的各种棋型或者得分情况来评估并赋值。这种评分是基于一些经验公式,包括连子数、空位数、棋型系数、先手或后手等多种因素来计算,给出目前这个局面的分值。
2. 贪心算法:
AI 用贪心算法找到当前最好的走法。贪心法的核心思想是,每一步棋对胜率的影响都可以被量化,并且与其他走法相比很
棋盘是一个二位数组,然后计算出每一个位置的黑子权重和白子权重,取权重最大的位置就是AI下棋的位置。
因为需求对AI下棋没有过高要求,vuessm项目源码所以我在此仅做了个简单的实现。
黑子权重:
计算出二维数组每一个未下棋子的点的四个方向(横向/纵向/左斜/右斜)连续(一定要连续)黑子的数量(包括当前点,可以理解为假如在此点下子),所以当前点的权重计算方式为:twoNum * 1 + threeNum * 3 + fourNum * + fiveNum * ,其中1;
3,,为我自己设置的各个连续数量分别对应的权重,可以根据自己情况进行更改,由此可计算出各个点的权重。
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本文使用 Linux-2.6. 版本内核。
由于进程的内存空间分为多个段,如代码段、数据段、mmap段、堆段 和 栈段 等。那么,哪些段的内存会被交换到硬盘中呢? 答案就是:所有段的内存都有可能交换到硬盘。不过对于 代码段 和 mmap段 这些与文件有映射关系的内存区,只需要将数据写回到文件即可(由于代码段的内容不会改变,所以不用进行回写)。
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学习直通车:
内核资料直通车:
1. LRU 内存淘汰算法
把某个进程的匿名内存页 写入到 交换分区 后,进程又马上访问这个内存页,从而又要把这个内存页从 交换分区 中读入到内存中。这样只会增加系统的负荷,并且不能解决系统内存不足的问题。
LRU(Least Recently Used) 中文翻译是 最近最少使用 的意思,其原理就是:当内存不足时,淘汰系统中最少使用的内存,这样对系统性能的损耗是最小的。
2. LRU算法状态流转
转载地址: 图解 | Linux内存回收之LRU算法