Algorithm 击败贪婪的算法
在课堂上，我们有一个网格和网格上的一堆正方形，我们需要探测并移动到它们。我们从（0,0）开始。我们一次扫描网格的微小区域（出于数据结构方面的原因，这是强制性的），当我们检测到需要移动的方块时，我们就移动。网格上有32个位置，但我们只需要移动其中的16个，并且尽可能快（我们正在与其他人赛跑） Dijkstra的算法可以找到从当前位置到下一个位置的最短路径。然而，这是次优的，因为我们的下一个位置可能真的离之后的位置很远。如果我们能在扫描的过程中以某种方式计算出位置的密度，然后选择去一个非常密集的地方，并在该区域内的所有位置旅行，这将是更有益的 有没有最适合这种情况的算法？我知道贪婪的启发式不是最优的。A*和Dijkstra是我们最初考虑的，但我们希望有一个完全不同的解决方案Algorithm 击败贪婪的算法,algorithm,assembly,Algorithm,Assembly,在课堂上，我们有一个网格和网格上的一堆正方形，我们需要探测并移动到它们。我们从（0,0）开始。我们一次扫描网格的微小区域（出于数据结构方面的原因，这是强制性的），当我们检测到需要移动的方块时，我们就移动。网格上有32个位置，但我们只需要移动其中的16个，并且尽可能快（我们正在与其他人赛跑） Dijkstra的算法可以找到从当前位置到下一个位置的最短路径。然而，这是次优的，因为我们的下一个位置可能真的离之后的位置很远。如果我们能在扫描的过程中以某种方式计算出位置的密度，然后选择去一个非常密集的地方
PS不幸的是，这是在组装中完成的 查找密集的点束（例如，您必须访问的位置）称为。请参阅链接以了解几类算法
用汇编语言进行高级算法的实验是一种非常痛苦的方式。你的教授是虐待狂吗？？？你有没有确切的反例来解释为什么Dijkstra方法不是最佳的？我好像找不到任何东西。你需要去的所有地方都互相连接了吗？从一个位置到另一个位置的距离是否等于欧几里德距离sqrt（dx^2+dy^2）？或者位置之间是否有指定的道路（边缘）和距离（权重）？位置之间没有连接，但每个位置之间的距离是欧几里德的，是的。Dijkstra不是最佳选择，因为如果你去离你最近的地方，下一个地方可能离你很远。最好是去一些密集的星系群。。。