Tree Search(樹狀搜尋)

一、什麼是 Tree Search(樹狀搜尋)? 在人工智慧(AI)與演算法中,許多問題都可以表示成一棵樹(圖一): 起點(A) / | \ B C D /|\ | / \ E F G H I J 每個節點(Node)代表一種狀態(State)。 例如: 迷宮中的位置 棋局的盤面 路徑規劃中的城市 遊戲中的決策 搜尋演算法的目的: 從起點找到目標節點(Goal Node) 二、Breadth First Search (BFS) 核心思想 先搜尋離起點最近的節點。 一層一層往外擴展。 Level 0: A Level 1: B C D Level 2: E F G H I J 搜尋順序: A B C D E F G H I J 圖一結果: A → B → C → D → E → F → G → H → I → J 使用資料結構 Queue(佇列) FIFO: First In First Out 先進先出 例如: Queue: A 取出A 加入B,C,D Queue: B,C,D BFS特性 優點 如果邊權重相同: BFS一定找到最短路徑。 缺點 需要大量記憶體。 假設每個節點有10個子節點: 深度5: 10^5 = 100000 需要保存很多節點。 時間複雜度 O(V + E) V = Vertex(節點數) E = Edge(邊數) 三、Depth First Search (DFS) 核心思想 一路往下走到底。 不能走才回頭。 A | B | E 然後: A | B | F 搜尋順序 圖一結果: A B E F G C H D I J 使用資料結構 Stack(堆疊) LIFO Last In First Out 後進先出 例如: push(B) push(C) push(D) pop() => D DFS特性 優點 記憶體需求小。 只需保存: 目前路徑 即可。 缺點 可能找到很差的解。 例如: A ├── Goal └── 巨大子樹 DFS可能先跑完整個巨大子樹。 時間複雜度 O(V+E)...

LeetCode OJ: 204. Count Primes 計算質數個數


題目連結,此題在Wiki上有個埃拉托斯特尼篩法
Input: an integer n > 1
 
Let A be an array of Boolean values, indexed by integers 2 to n,
initially all set to true.
 
 for i = 2, 3, 4, ..., not exceeding n:
  if A[i] is true:
    for j = i2, i2+i, i2+2i, i2+3i, ..., not exceeding n :
      A[j] := false
 
Output: all i such that A[i] is true.

Wiki上還有動畫說明:
埃拉托斯特尼篩法

public class Solution {
 public int countPrimes(int n) {
   boolean[] primes = new boolean[n];
  
  for(int i = 2; i < n; i++)
   primes[i] = true;
  
  for(int i = 2; i * i < n; i++) {
   if( primes[i] )
    for(int j = i * i; j < n; j = j + i)
     primes[j] = false;
  }
  
  int primeCnt = 0;
  for(int i = 0; i < n; i++)
   if(primes[i])
    primeCnt++;
  
  return primeCnt;
 }
}
若您覺得文章寫得不錯,請點選文章上的廣告,來支持小編,謝謝。

留言