내가해야할 일은 처음에 좌표 세트를 무작위로 생성하고 포인트의 좌표가 충분히 가깝다면 연결되어 '클러스터'를 형성하는 것입니다. 포인트의 연결이 아래와 같다고 가정하자 : graph = {'A': set(['B', 'C']),
'B': set(['A', 'D', 'E']),
'C': set(['A', 'F']),
'D': s
다음 질문 'http://wcipeg.com/problems/desc/ccc10j5'에 대한 해결책을 찾기 위해 노력해 왔습니다. 기본적으로 2D 그리드 (x, y)에 포인트가 부여됩니다. 시작 지점에서 끝 지점까지의 최단 경로를 찾아야합니다 (또한 주어진 것입니다). 제한 사항 : 체스 기사처럼 'L'자 모양으로 만 여행 할 수 있습니다. 비록 그것을 해
나는 폭 우선으로 확장하고, 노드를 다시 방문하지 않으며, 목표 노드를 찾았는지 여부를 감지하는 경로 찾기 알고리즘을 작성해야한다. 그러나 내가 고민하는 주요한 점은 시작 노드에서 목표 노드까지의 실제 경로 인 솔루션을 찾는 것입니다. 기본적으로 모든 것이 완벽하게 작동하지만 시작 노드에서 목표 노드로 실제 경로를 반환하는 방법을 모르겠습니다. 그건 그렇고
학생들 그룹이 두 그룹으로 나눌 수 있는지 여부를 결정할 수있는 효율적인 알고리즘을 만드는 데 어려움을 겪고 있습니다. (X,Y) 학생 X 학생 Y 및 (A,B) 학생 A 학생 B 함께 할 수없는 유형의 몇 가지 제약과 함께해야하는 유형의 일부를 제공 제약이 있다는 것을는 참고. 모든 학생이 그에게 제약이있는 것은 아니며 일부 학생들에게는 여러 가지 제약이
이진 탐색 트리의 너비 우선 정렬 알고리즘을보고 있는데 이해할 수없는 기호가 있습니다. 재미 있은만큼, Google는 0 개의 결과를 돌려 준다. // levelorder()
// q = empty queue
// q.enqueue(root)
// while not q.empty do
// node := q.dequeue() //Referr
나는 미로를 해결하는 폭 넓은 첫 번째 알고리즘을 구현하려고합니다. 입력으로 나는 n * m 2 진 행렬을 가지고 있는데, 여기서 '1'은 장애물/벽을 의미하고 '0'은 경로/자유 세포를 의미합니다. 나는 알고리즘이 일반적으로 어떻게 작동하는지 알지만, matlab에 정보를 저장하고 진행하는 방법에 어려움을 겪고있다. 기본적으로 시작 셀부터 시작하여 모든
Google에서 검색 한 적이 있으며 BFS 구현이있는 시작 수준 질문도 여기에서 검색했습니다! 사실 나는 BFS의 알고리즘을 알고 있고 잘 작동하는 BFS 프로그램을 만들었지 만 BFS를 사용하지는 않는다. BFS를 시도하기위한 간단한 시작 수준의 질문을 원한다. 소스 코드가 단지 질문이 아니기 때문에 BFS를 어떻게 그리고 어디에서 사용할 수 있는지 알
DFS를 사용하여 최단 경로를 얻는 방법. 나는이 질문을 여러 번 보았지만 답장은 일반적으로 BFS 나 다른 알고리즘을 사용합니다. 미로를 가로 지르는 로봇의 맥락에서는 어떨까요? BFS는 노드에서 노드로 점프하고 로봇이 역 추적을 요구하므로 불가능합니다. def dfs(self, v):
v.visited = True
for adj in