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python中的數據結構分析？
1.Python數據結構篇
數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introduction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，複雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。
**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這裡更多的是代碼而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免衝突)
(2)[排序](Python Data Structures)
簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現
(3)[數據結構](Python Data Structures)
簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆
(4)[樹總結](Python Data Structures)
簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現
2.Python演算法設計篇
演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introduction to Algorithms)，
內容更加細緻深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這裡有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較樸實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！
這裡每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。
**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這麼想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**
**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**
**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收穫的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms – C1 Introduction](Python Algorithms)
本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。
(2)[Python Algorithms – C2 The basics](Python Algorithms)
**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**
(3)[Python Algorithms – C3 Counting 101](Python Algorithms)
原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法
(4)[Python Algorithms – C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)
**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Induction(推導)、Recursion(遞歸)和Reduction(規約)，這是原書的重點和難點部分**
(5)[Python Algorithms – C5 Traversal](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**
(6)[Python Algorithms – C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**
(7)[Python Algorithms – C7 Greedy](Python Algorithms)
**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**
(8)[Python Algorithms – C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**
(9)[Python Algorithms – C9 Graphs](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**
python版本五子棋
機器博弈是人工智慧領域的重要分支，它的研究對象多以複雜的棋牌類智力遊戲為主，已經得到解決的棋類遊戲，幾乎全部都應歸功於機器博弈近半個世紀的發展。計算機解決問題的優勢在於能把不易解析的問題，藉助於現代計算機的運算速度優勢枚舉出所有的合理情形而得解;然而，博弈問題的複雜程度決定了它不能過度依賴機器的計算能力。許多待解決的或已經解決的棋類，其狀態空間複雜度或博弈樹複雜度量級都太過龐大，所以我們需要添加約束，並且採用合理的演算法進行優化。
五子棋問題是人工智慧中的一個經典問題。當今世界，AlphaGo已經執圍棋之牛耳，五子棋領域卻鮮少有人問津。本文根據課堂所學知識結合文獻、博客，基於兩種開發語言實現了一個智能對戰的AI五子棋遊戲平台。
本文所做工作如下：
（1） 五子棋界面實現；
（2） 智能判定棋盤走勢；
（3） 改進了棋盤掃描方式；
（4） 改良了系統評分表評估方式；
（5） 實現了基於點評分表估值找出最佳落子方式。
五子棋AI問題的最大問題是如何實現智能對弈，即當人落子之後，演算法如何解讀當前的棋盤並且對其進行分析解讀，得到電腦方的最佳落子點。其次還有一個問題是如何判斷勝利，這可以作為前面棋盤局勢判定的一個子問題，也可以看做是一個單獨的問題，不過這個問題總體來說較為簡單，所以不做詳細說明。
五子棋的整體知識構建包含以下部分：
（1） 棋盤局面表示法
（2） 棋局勝利判定
（3） 棋型知識庫
（4） 智能博弈流程
對於問題（1），採用數組表示法。棋盤中的各交叉點有三種狀態，不妨令 0表示空(未放置棋子) ，-1 表示有黑子 ，1 表示有白子，數組表示法的基本思想是:以交叉點對應的數組索引值來表達物理位置 ，以交叉點對應的元素值表達狀態(空、 黑子、 白子)。令 V = {0 ，1 ，-1} ，棋盤 的第 i 個交叉點的狀態 Si ∈V ，任何棋局都可以表示成一個 n ×n 的二元組。
對於問題（2）， 採用數組表示法時，想知道任意兩個元素 Si 和Sj 是否共線，要通過 i 和 j 之間的數值規律來判斷。從這方面看，數組表示法是一種原始、低效的表示方法，但是對於評分表演算法來說其性能損失是可以接受的。要判斷是否有一方已經勝利，只需要對整個棋盤判定當前落子點的縱、橫、正斜、反斜四個方向的最長延伸出四個位置看是否能連成一條同色直線即可。具體的操作可以視為：從落子點出發，向兩個方向延伸，如果遇到同色，那麼計數器加一，遇到非同色（空白或者異色）則停止在該方向的延伸，一個計數器記下該方向上的兩頭的連續同色棋子數。等到四個方向都探索完畢，如果四個計數器中有一個計數器達到了5，那麼即可判斷出已經有五子連珠了，此局結束。
問題（3）棋型知識庫主要包括各種既定的棋盤形式，有如下幾種：
² 活四 ：有兩個連五點（即有兩個點可以形成五），圖中白點即為連五點。當活四齣現的時候，整個局勢已經無法阻止連五了，活四的歸屬方一定能取得勝利；
² 沖四 ：有一個連五點，如下面三圖，均為沖四棋型。圖中白點為連五點。 相對比活四來說，沖四的威脅性就小了很多，因為這個時候，只要跟著防守在那個唯一的連五點上，沖四就沒法形成連五。
² 活三 ：可以形成活四的三，如下圖，代表兩種最基本的活三棋型。圖中白點為活四點。活三棋型是進攻中最常見的一種，因為活三之後，如果對方不以理會，將可以下一手將活三變成活四，而活四是無法防守的。所以，面對活三的時候，需要非常謹慎對待。在沒有更好的進攻手段的情況下，必須對其進行防守，以防止其形成可怕的活四棋型。
² 眠三： 只能夠形成沖四的三，如下各圖，分別代表最基礎的六種眠三形狀。圖中白點代表沖四點。眠三的棋型與活三的棋型相比，危險係數下降不少，因為眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成沖四，而對於單純的沖四棋型，是可以很簡單的防守住的。
² 活二 ：能夠形成活三的二，如下圖，是三種基本的活二棋型。圖中白點為活三點。
² 眠二 ：能夠形成眠三的二。圖中四個為最基本的眠二棋型，細心且喜歡思考的同學會根據眠三介紹中的圖2-13找到與下列四個基本眠二棋型都不一樣的眠二。圖中白點為眠三點。
對於上述的棋型，我們主要考慮的是活四、沖四、活三、眠三這幾種主要的進攻棋型的防守與構成，整體棋型遵從以下原則：優先考慮數目，同等數目的情況下考慮是活是眠。評分表演算法的設計整體偏向於防守。
對於問題（4），當下棋型的評估分析，演算法嚴格遵從以下流程：
當人類方落下一子，演算法啟動，掃描全局，得到人類棋子的集合和電腦棋子的集合。全局掃描之後，對當前局勢進行排序、計算。對每個集合的每個空白點位置打分，打分依據是根據這個點周圍四個方向上的同色連續棋子的數量。按照這些最後得到的評分，得出最大值。得到人類方和電腦方的兩個最大值之後，進行比較，如果人類方局勢較好（分數較高），則演算法將下一次落子位置設置為人類方得分最高的點，儘力降低人類方的下一步得分；如果電腦方的分數較高，那麼則直接在使得分數最高的點落子即可。
本次課程設計，一共設計了兩個版本，一個Java版本，為19X19的棋盤，配備簡單的消息提示，基於AWT實現GUI，開發工具IntelliJ IDEA 2018.1
另一個版本是使用Python設計，核心演算法相同，但是受限於圖片源文件，為15X15棋盤，基於pygame實現GUI，開發工具是：JetBrains PyCharm 2018.2.4 x64
因為近期時間較為緊迫，所以《人工智慧》這門課我選擇了較為簡單的五子棋問題進行課程設計。在本次課程設計中，我的編碼能力、調試能力、演算法解讀實現能力、函數優化能力等各方面有了長足的進步。在本次的設計過程中也出現了幾個問題，下面對這些問題進行一個簡單的描述：
（1） 對棋盤局勢的判斷力不夠，因為只是簡單的對當前的棋盤局勢進行判斷，基本等同於一個粗通規則而且天賦不高的五子棋選手。如果對手很細心，而且熟練經營各種布局策略，那麼基本這個演算法就會被鑽研出習慣，從而被輕易針對，而且針對方案百試不爽；
（2） 判斷棋局形式的時候對邊界的評分演算法跟中心區域的評分演算法一致，無法有效提前識別邊界，降低邊界空白點的權重；
（3） 用戶圖形界面需要改進，另外可以增設PK模式以及選色、選擇棋盤大小功能等；
後續可以嘗試用博弈樹演算法嘗試與當前演算法進行比較。評分表演算法犧牲了更高的精度，以求迅速的得出最佳落子點；而博弈樹可以通過提前落子進行全局預判進行更全方位的對人類方的圍追堵截。
另外，可以通過在課堂上學到的知識，比如BFS、DFS、A*演算法、決策樹演算法 等應用於五子棋的智能決策中。
《人工智慧》這門課讓我對於圖、知識表示、智能決策等各個方面有了更好地認識與體驗，課堂設計內容充實有趣，讓我受益匪淺，希望今後可以更加深入這個方面，並且將課堂上學到的知識應用於實踐之中。
參加ACM大賽應該準備哪些課程？
課程：
（1）基本演算法: 二分,分治，貪心
（2） 離散數學離散數學動態規劃
（3） 搜索演算法：深度優先 搜索，廣度優先搜 A*演算法 ，阿爾法貝塔剪枝
（4）數據結構: 線段樹, 樹狀數組，並查集,Trie圖
（5）圖論問題：最小生成樹 最短路 強連通分量、橋和割點
（6）網路流演算法：基本的網路流演算法，Dinic演算法，帶上下界的網路流，最小費用流
（7）計算幾何：線與線求交，線與面求交，求凸包，半平面求交等
（8） 離散數學，高等數學，線性代數，初等數論，計算幾何
（9）計算機專業英語
（10）C++；基礎的遞歸、枚舉演算法
擴展資料：
1.參賽隊伍最多由三名參賽隊員組成。
2.競賽中命題10題左右，試題描述為英文，比賽時間為5個小時，前四個小時可以實時看到排名，最後一小時封榜，無法看到排名。
3.競賽可以使用的語言：Java, C, C++, Kotlin 和 Python。
4.重點考察選手的演算法和程序設計能力，不考察實際工程中常用的系統編程，多線程編程等等；
5.選手可攜帶任何非電子類資料，包括書籍和列印出來的程序等，部分賽區會對選手攜帶的紙質資料做限制。
6.評委負責將結果（正確或出錯的類型）通過網路儘快返回給選手，除此之外不提供任何額外幫助；
7.每個題目對應一種顏色的氣球，通過該題目的隊伍會得到對應顏色氣球。每道題目第一支解決掉它的隊還會額外獲得一個「FIRST PROBLEM SOLVED」的氣球。
參考資料：北京大學暑期課：ACM/ICPC競賽訓練
百度百科-ACM國際大學生程序設計競賽
求助python的最短路徑問題
這是一個深度優先搜索演算法（Deepth First Search, DFS）
演算法核心是不斷遞歸，直到找到目標，入隊一種可能方案，return返回上一遞歸，再次嘗試以當前點開始計算有沒有其他方案，如有則繼續遞歸併入隊，如沒有則再次return
簡單來說就是這樣的結構：
def dfs(position, value):
# position 傳參位置，value 傳參到現在的計算結果
if 到達目標:
判斷value是否比最短路徑短
return value
else:
for x in position的所有可能下一路徑:
if x在路徑列表中:
# 不能有重複路徑，變成迴環
continue
else:
獲取路徑x的值
改變position
入隊 dfs(new_position, value+x
這個代碼用的是字典存儲每個點可到達的點以及路程
然後深度優先搜索
不懂再追問
圖遍歷演算法之DFS/BFS
在計算機科學， 圖遍歷（Tree Traversal，也稱圖搜索）是一系列圖搜索的演算法， 是單次訪問樹結構類型數據（tree data structure)中每個節點以便檢查或更新的一系列機制。圖遍歷演算法可以按照節點訪問順序進行分類，根據訪問目的或使用場景的不同，演算法大致可分為28種：
圖遍歷即以特定方式訪問圖中所有節點，給定節點下有多種可能的搜索路徑。假定以順序方式進行（非並行），還未訪問的節點就需通過堆棧（LIFO）或隊列（FIFO）規則來確定訪問先後。由於樹結構是一種遞歸的數據結構，在清晰的定義下，未訪問節點可存儲在調用堆棧中。本文介紹了圖遍歷領域最流行的廣度優先搜索演算法BFS和深度優先搜索演算法DFS，對其原理、應用及實現進行了闡述。通常意義上而言，深度優先搜索（DFS）通過遞歸調用堆棧比較容易實現，廣義優先搜索通過隊列實現。
深度優先搜索（DFS）是用於遍歷或搜索圖數據結構的演算法，該演算法從根節點開始（圖搜索時可選擇任意節點作為根節點）沿著每個分支進行搜索，分支搜索結束後在進行回溯。在進入下一節點之前，樹的搜索儘可能的加深。
DFS的搜索演算法如下（以二叉樹為例）：假定根節點（圖的任意節點可作為根節點）標記為 ,
(L) : 遞歸遍歷左子樹，並在節點 結束。
(R): 遞歸遍歷右子樹，並在節點 結束。
(N): 訪問節點 。
這些步驟可以以任意次序排列。如果（L）在（R）之前，則該過程稱為從左到右的遍歷；反之，則稱為從右到左的遍歷。根據訪問次序的不同，深度優先搜索可分為 pre-order、in-order、out-order以及post-order遍歷方式。
（a）檢查當前節點是否為空；
（b）展示根節點或當前節點數據；
（c）遞歸調用pre-order函數遍歷左子樹；
（d）遞歸調用pre-order函數遍歷右子樹。
pre-order遍歷屬於拓撲排序後的遍歷，父節點總是在任何子節點之前被訪問。該遍歷方式的圖示如下：
遍歷次序依次為：F -B -A-D- C-E-G- I-H.
（a）檢查當前節點是否為空；
（b）遞歸調用in-order函數遍歷左子樹；
（c）展示根節點或當前節點數據；
（d）遞歸調用in-order函數遍歷右子樹。
在二叉樹搜索中，in-order遍歷以排序順序訪問節點數據。該遍歷方式的圖示如下：
遍歷次序依次為：A -B – C – D – E – F – G -H-I
（a）檢查當前節點是否為空；
（b）遞歸調用out-order函數遍歷右子樹；
（c）展示根節點或當前節點數據；
（d）遞歸調用out-order函數遍歷左子樹。
該遍歷方式與LNR類似，但先遍歷右子樹後遍歷左子樹。仍然以圖2為例，遍歷次序依次為：H- I-G- F- B- E- D- C- A.
（a）檢查當前節點是否為空；
（b）遞歸調用post-order函數遍歷左子樹；
（c）遞歸調用post-order函數遍歷右子樹；
（d）展示根節點或當前節點數據。
post-order遍歷圖示如下：
遍歷次序依次為：A-C-E-D-B-H-I-G-F.
pre-order遍歷方式使用場景：用於創建樹或圖的副本；
in-order遍歷使用場景：二叉樹遍歷；
post-order遍歷使用場景：刪除樹
遍歷追蹤也稱樹的序列化，是所訪問根節點列表。無論是pre-order，in-order或是post-order都無法完整的描述樹特性。給定含有不同元素的樹結構，pre-order或post-order與in-order遍歷方式結合起來使用才可以描述樹的獨特性。
樹或圖形的訪問也可以按照節點所處的級別進行遍歷。在每次訪問下一層級節點之前，遍歷所在高層級的所有節點。BFS從根節點（圖的任意節點可作為根節點）出發，在移動到下一節點之前訪問所有相同深度水平的相鄰節點。
BFS的遍歷方法圖示如下：
遍歷次序依次為： F-B-G-A-D-I-C-E-H.
圖演算法相關的R包為igraph，主要包括圖的生成、圖計算等一系列演算法的實現。
使用方法：
參數說明：
示例：
結果展示：
DFS R輸出節點排序：
使用方法：
參數含義同dfs
示例：
結果展示：
BFS R輸出節點排序：
以尋找兩點之間的路徑為例，分別展示BFS及DFS的實現。圖示例如下：
示例：
輸出結果：
示例：
輸出結果：
[1] 維基百科：
[2] GeeksforGeeks:
[3]
[4]Martin Broadhurst, Graph Algorithm:
[5]igraph:
[6]igraph:
[7] Depth-First Search and Breadth-First Search in Python:
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/234099.html
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