八数码问题思路

八数码问题思路 三个八段数码管怎么一起用?

三个八段数码管怎么一起用?

三个八段数码管怎么一起用?

数码管首先应该是共同阴极或者共同的阳极,占一只脚,然后是三个数位的选通信号,占了三只脚,最后就是数字的八段信号,占八只脚。

用法应该是,共阴极接地,或者共阳极接高电平,显示数字时,先将所要显示的那位的选通信号接通,再在八段信号上给出相应的数字信号。

12只脚是用轮流扫描方式显示

A算法实现的基本原理?

A算法实现的基本原理:

A算法结构相对来说较为复杂。

首先注意区分两个词,当前已选定的栅格amp当前已选定栅格的相邻栅格(后面简称相邻栅格)。

两个概念:

启发距离:h=该相邻栅格到目标点的距离。

代价距离:g=已选定栅格到已选定栅格的某一相邻栅格的代价距离 已选定栅格与起点之间已生成的代价距离。

两个列表:

openlist:该表中存放的栅格点都是以可达的相邻栅格的身份进入的。

A算法实现的基本原理?

A* 算法是一种高效的启发式搜索算法,在二维的栅格地图上寻路效果好,它通过估算节点的代价评估函数值并作为节点的综合优先级,当选择下一个需要遍历的节点时,再选取综合优先级最高的节点,逐步地找到最优路径。A* 算法可以快速的找到代价值最小,路程最短的路径,但是随着栅格精度的提高和地图尺寸的扩大,对无用节点的重复搜索评估会导致 A* 算法搜索时间呈指数级增长。

简单的说就是在一个栅格地图中,通过不断计算当前点与目标点的代价值来选择下一步应该怎么走。这个代价值主要是有两部分组成。

A* 算法的组成

代价计算公式:F(n)=G(n) H(n)

其中

F(n) 是估价函数,从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计。

G(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价,不体现n到终点的关系。

H(n) 启发函数,是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。

G(n)的值为起始点到某一个点的最短行进距离。

H(n)的计算方法一般有三种;

1:曼哈顿距离:这个名字听起来好高端,说白了,就是上面我们讲的横向格子数 纵向格子数;

2:欧几里得距离:欧式距离:这个名字听起来也很高端,说白了,就是两点间的直线距离sqrt((x1-x2)2 (y1-y2)2);

3:切比雪夫距离;

A*算法与八数码问题

八数码问题可由A*进行优化,估价函数可由下面三种

以不在目标位置的数码的个数作为估价函数

以不在目标位置的数码与目标位置的曼哈顿距离作为估价函数

以逆序数作为估价函数

第(2)种比第(1)种好,可作为八数码问题的估价函数。(但我好像用的第一种思路)