线搜索方法
网上搜索的方法和技巧
网上搜索的方法和技巧 我们已经知道网上有多种多样的教育资源，从技术上讲，它们是在Internet的多种服务功能的支持下实现的，包含WWW、e-mail、Usenet、FTP、BBS等，其中发展最快，也是最为流行的是WWW。因此我们着重介绍WWW信息的检索方法。 据1999年底的统计，网上大约有15亿个网页，并且以每天增加190万个网页的速度在增长，到2002年已达到80亿个网页。要想在这么大的一个资源库中查找一条具体的信息，犹如大海捞针一般。因此，有人发出这样的感叹:"我们淹没在数据资料的的海洋中,却又在忍受着知识的饥渴"。 现在出现了许多种在网上查找信息的方法。这些方法可以分为两类:一类是有既定目标的查找，一类是没有目标的查找，而后者往往是指一种网上"冲浪"游戏。在具有既定目标的情况下，如果已有信息线索，可以用浏览器航行的办法寻找信息对象;如果信息线索未定，则需要利用搜索工具首先获得信息线索。 搜索工具又有传统工具和现代工具之分。传统工具是在索引数据库中进行主题树/目录检索或KWDSEs(关键词搜索引擎)进行建设而索引库的建设是一个极其繁重的任务，现在已经可以利用"机器人"程序来帮忙，它们通过跟踪最新建立的HTML网页的URL对整个网络进行浏览，可以在网上从这一个网站爬到另一个网站，并记录下它们访问过的网页的各自特征(这种只有十来年历史的搜索技术就被称为传统工具了，你觉得奇怪吗?)。而现代搜索工具是利用智能代理来工作，它们不是对整个网络进行索引，而是在接到一个新任务时就出发，去搜索网上资源并提取有价值的信息。因此，智能代理是利用神经网络技术进行搜索，它试图去发现自然语言与样本网页的模式及它们之间的相互关系，这些将与新近发现的网上资源相匹配，最后以一串网址的形式供用户访问。图2_3_10显示了网上信息检索工具的选择方法。 (一)搜索工具 在Internet上现有的检索工具成百上千，比较普及且功能较强的就有几十种。这些检索按照其工作原理的不同，大概可以分为3种类型:
地图中最短路径的搜索算法研究综述 (1)
地图中最短路径的搜索算法研究 学生:李小坤导师：董峦 摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。 关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法； The shortest path of map's search algorithm Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic. Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm; 前言： 最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。 在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1] (1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。 (2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。 (3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。 地图中最短路径的搜索算法: 1、广度优先算法 广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽
搜索引擎的使用方法和技巧
百度搜索引擎的使用方法和技巧 学生姓名： 学院：信息技术学院 专业：信管(电) 班级： 学号： 指导教师： 完成日期： 2015年3月28日 辽东学院 Eastern Liaoning University
一、简单搜索 1. 关键词搜索 只要在搜索框中输入关键词，并按一下“搜索”，百度就会自动找出相关的网站和资料。百度会寻找所有符合您全部查询条件的资料，并把最相关的网站或资料排在前列。 小技巧：输入关键词后，直接按键盘上的回车键（即Enter健），百度也会自动找出相关的网站或资料。 关键词，就是您输入搜索框中的文字，也就是您命令百度寻找的东西。可以是任何中文、英文、数字，或中文英文数字的混合体。可以命令百度寻找任何内容，所以关键词的内容可以是：人名、网站、新闻、小说、软件、游戏、星座、工作、购物、论文、、、 例如：可以搜索[windows]、[918]、[F-1赛车]。 可以输入一个关键词，也可以输入两个、三个、四个，您甚至可以输入一句话。 例如：可以搜索[博客]、[原创爱情文学]、[知音，不需多言，要用心去交流；友谊，不能言表，要用心去品尝。悠悠将用真诚，尊敬和大家来建立真正的友谊]。 注意：多个关键词之间必须留一个空格。 2. 准确的关键词 百度搜索引擎严谨认真，要求一字不差。 例如：分别输入 [舒淇] 和 [舒琪] ，搜索结果是不同的。 分别输入 [电脑] 和 [计算机] ，搜索结果也是不同的。 因此，如果您对搜索结果不满意，建议检查输入文字有无错误，并换用不同的关键词搜索。 3. 输入两个关键词搜索 输入多个关键词搜索，可以获得更精确更丰富的搜索结果。 例如，搜索[悠悠情未老]，可以找到几千篇资料。而搜索[悠悠情未老]，则只有严格含有“悠悠情未老”连续5个字的网页才能被找出来，不但找到的资料只有几十篇，资料的准确性也比前者差得多。 因此，当你要查的关键词较为长时，建议将它拆成几个关键词来搜索，词与词之间用空格隔开。 多数情况下，输入两个关键词搜索，就已经有很好的搜索结果。 4. 减除无关资料 有时候，排除含有某些词语的资料有利于缩小查询范围。 百度支持“-“功能，用于有目的地删除某些无关网页，但减号之前必须留一空格，语法是“A -B”。
基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)
毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日
目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)
基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题
搜索方法
1.怎样成为搜索高手——选择适当的查询词 搜索技巧，最基本同时也是最有效的，就是选择合适的查询词。选择查询词是一种经验积累，在一定程度上也有章可循： A.表述准确百度会严格按照您提交的查询词去搜索，因此，查询词表 述准确是获得良好搜索结果的必要前提。 一类常见的表述不准确情况是，脑袋里想着一回事，搜索框里输入 的是另一回事。 例如，要查找2004年国内十大新闻，查询词可以是“2004年国内十 大新闻”；但如果把查询词换成“2004年国内十大事件”，搜索结果就 没有能满足需求的了。 另一类典型的表述不准确，是查询词中包含错别字。 例如，要查找林心如的写真图片，用“林心如写真”，当然是没什么 问题；但如果写错了字，变成“林心茹写真”，搜索结果质量就差得 远了。 不过好在，百度对于用户常见的错别字输入，有纠错提示。您若输 入“林心茹写真”，在搜索结果上方，会提示“您要找的是不是: 林心 如写真”。
B.查询词的主题关联与简练目前的搜索引擎并不能很好的处理自然 语言。因此，在提交搜索请求时，您最好把自己的想法，提炼成简单的，而且与希望找到的信息内容主题关联的查询词。 还是用实际例子说明。某三年级小学生，想查一些关于时间的名人名言，他的查询词是“小学三年级关于时间的名人名言”。 这个查询词很完整的体现了搜索者的搜索意图，但效果并不好。 绝大多数名人名言，并不规定是针对几年级的，因此，“小学三年级” 事实上和主题无关，会使得搜索引擎丢掉大量不含“小学三年级”，但非常有价值的信息；“关于”也是一个与名人名言本身没有关系的词，多一个这样的词，又会减少很多有价值信息；“时间的名人名言”，其中的“的”也不是一个必要的词，会对搜索结果产生干扰；“名人名言”，名言通常就是名人留下来的，在名言前加上名人，是一种不必要的重复。 因此，最好的查询词，应该是“时间名言”。 试着找出下述查询词的问题，并想出更好的能满足搜索需求的查询词： 所得税会计处理问题探讨 周星驰个人档案和所拍的电影
游戏路径算法
A*寻路初探 译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/reference/articles/article2003.asp 以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。 会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿，我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本，如果你只是想看看它的运行效果，里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。。。 序：搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。
[图1] 你首先注意到，搜索区域被我们划分成了方形网格。像这样，简化搜索区域，是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块，方块被标记为可通过的和不可通过的。路径被描述为从A 到B我们经过的方块的集合。一旦路径被找到，我们的人就从一个方格的中心走向另一个，直到到达目的地。 这些中点被称为“节点”。当你阅读其他的寻路资料时，你将经常会看到人们讨论节点。为什么不把他们描述为方格呢？因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。他们完全可以是矩形，六角形，或者其他任意形状。节点能够被放置在形状的任意位置－可以在中心，或者沿着边界，或其他什么地方。我们使用这种系统，无论如何，因为它是最简单的。 开始搜索 正如我们处理上图网格的方法，一旦搜索区域被转化为容易处理的节点，下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。在A*寻路算法中，我们通过从点A开始，检查相邻方格的方式，向外扩展直到找到目标。 我们做如下操作开始搜索： 1，从点A开始，并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。开启列表就像一张购物清单。尽管现在列表里只有一个元素，但以后就会多起来。你的路径可能会通过它包含的方格，也可能不会。基本上，这是一个待检查方格的列表。 2，寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格，跳过有墙，水，或其他无法通过地形的方格。也把他们加入开启列表。为所有这些方格保存点A作为“父方格”。当我们想描述路径的时候，父方格的资料是十分重要的。后面会解释它的具体用途。 3，从开启列表中删除点A，把它加入到一个“关闭列表”，列表中保存所有不需要再次检查的方格。
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用 最优路径搜索问题是算法研究领域长期关注的问题,其在交通、通信以及地理信息系统中有着广泛的应用。从不确定性的角度研究最优路径搜索问题,是近年来新的热点研究问题。 本文基于考虑交通网络中通行时间相关性的最优路径搜索算法,重点探讨了在不确定条件下,如何考虑车辆在路口的等待时间模型、不同路网中的电动汽车能耗模型、交通配流模型以及基于车牌识别技术的OD(Origin-Destination)均值和协方差的估计模型。具体如下:第一章绪论部分主要介绍了不确定条件下的可靠路径搜索问题、电动汽车能源消耗问题、交通配流问题以及OD均值和协方差估计问题的研究背景和意义,并且探讨了不确定条件下的可靠路径搜索算法的一些研究历史与现状,论述了部分经典的路径搜索算法和交通配流模型。 第二章研究了在不确定条件下,同时考虑路段的随机通行时间、路段通行时间相关性和路口等待时间三个因素的可靠路径搜索问题,现有的研究中很少有算法能够同时考虑这三个因素。由于本章中所提出的新的有效通行时间模型具有不可加性,因此传统的路径搜索算法并不适用。 据此,本章提出了一个新的基于不等式放缩技巧的算法,通过给出有效通行时间模型的上界和下界,并以最小的有效通行时间的上界为阈值,通过阈值,可以直接判断某条路径是否有可能成为最优的可靠路径,节约了计算量。给出的数值结果表明,若忽略不同路段之间的通行时间相关性或信号交叉口的随机延迟会导致寻找可靠最短路径的结果存在偏差。 最后,我们证明了所得到的可靠最短路径可以避免由于网络不确定性和信号交叉口延迟而导致的意外延迟,从而为通行者提供更好的行程规划支持。第三章
有关路径搜索的一个算法
有关路径搜索的一个算法 由各个直线组成的路网，求一点到另一点的所有路径： FindRateWay.h文件代码如下： #include #include
百度搜索技巧的四个方法
百度搜索技巧的四个方法 大家都知道搜索方法正确后可以大大提高搜索效率，会使大家的工作既省心又省力！网上针对百度搜索技巧的方法也很多，但是我在这里做一个总结，总结出十大百度搜索技巧！这十大百度搜索技巧可以帮助大家更迅速准确的找到相应信息，详情如下： 1、十大百度搜索技巧之（一）—-“-” 百度支持减除不相关的资料的“-”功能，可以用于删除某些无关页面，注意建号前面必须要有空格 例如：“A-B”意思就是说想在搜索A的同时屏蔽关于B的信息 2、十大百度搜索技巧之（二）—-“|“ 百度支持并行搜索功能来搜索例如：“A|B”意思是想要搜索包含A的信息或者包含B的信息比方说你要查询seo和侯瑞男时，可以用”seo|侯瑞男“来搜索，无需分两次查询，百度就会提供跟“|”前后任何相关关键词相关的网站和资料 3、十大百度搜索技巧（三）—-intitle intitle的作用是把搜索范围限定在网页标题中，网页标题往往就是本篇内容的简要概括，将查询内容界定在网页标题中会起到很好的效果。 使用方法：把查询内容中，特别关键的部分用”intitle:“做前缀 例如：想要查找标题中带有Yadid’s World的如何优化长尾关键词的内容，您就可以如下： 可以用[如何优化长尾关键词intitle:Yadid's World]输入搜索框就可以查
到想要得到的结果注意：“intitle:”后面不能有空格 4、十大百度搜索技巧（四）—-site site的作用就是将搜索范围界定在指定网站中,有时我们如果知道某一个站内就有自己想要的东西，那么我们就可以把这个界定界定到这个站内，来提高查询效率 本文由销售技巧培训整理编辑https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/
四个百度搜索技巧教你精确找到自己想要的内容.
四个百度搜索技巧教你精确找到自己想要的内容 大家都知道搜索方法正确后可以大大提高搜索效率, 会使大家的工作既省心又省力! 网上针对百度搜索技巧的方法也很多, 但是我在这里做一个总结, 总结出十 大百度搜索技巧!这十大百度搜索技巧可以帮助大家更迅速准确的找到相应信息,详情如下: 1、十大百度搜索技巧之(一—-“-” 百度支持减除不相关的资料的“-”功能,可以用于删除某些无关页面,注意建号前面必须要有空格 例如:“A -B” 意思就是说想在搜索 A 的同时屏蔽关于 B 的信息 2、十大百度搜索技巧之(二—-“|“ 百度支持并行搜索功能来搜索例如:“A |B” 意思是想要搜索包含 A 的信息或者包含 B 的信息比方说你要查询 seo 和侯瑞男时,可以用”seo |侯瑞男“来搜索,无需分两次查询,百度就会提供跟“|”前后任何相关关键词相关的网站和资料 3、十大百度搜索技巧(三—-intitle intitle 的作用是把搜索范围限定在网页标题中, 网页标题往往就是本篇内容的简要概括,将查询内容界定在网页标题中会起到很好的效果。 使用方法:把查询内容中,特别关键的部分用”intitle:“做前缀 例如:想要查找标题中带有Yadid’s World 的如何优化长尾关键词的内容,您就可以如下: 可以用 [如何优化长尾关键词 intitle:Yadid'sWorld]输入搜索框就可以查 到想要得到的结果注意:“intitle:”后面不能有空格
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交通网络有效路径的一种搜索算法
交通网络有效路径的一种搜索算法 摘要：基于图论中Dijkstra算法的思想，建立了一种搜索交通网络OD对间所有有效路径的方法。当不考虑有效路径的限制时，该方法可按路径长度递增的顺序依次搜索出有向图中的所有通路。针对具有24个节点、77条路段的某交通网络，我们进行了大量仿真，结果表明该算法是十分有效的。本文提出的方法可用于简化交通网络OD估计中监测点定位的算法。 关键词：OD矩阵；路径搜索；仿真 A Search Algorithm for Effective Paths in Traffic Networks LIN Yong, CAI YuanLi, HUANG YongXuan ( School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049,China ) Abstract:Based on the Dijkstra methodology in graph theory, an algorithm to search all the effective paths between OD pairs in traffic networks is proposed. This algorithm is also generalized to determine all the paths in a directional graph in the ascending order of paths length. A lot of simulations have been conducted on a traffic network with 24 nodes and 77 links. It is shown that the search algorithm is effective and efficient. The algorithm can be applied to simplify the surveillance points positioning in the OD matrix estimate of traffic networks. Keywords: OD matrix; path search; simulation 1 引言 OD矩阵，或称OD表，是交通网络中所有起点（Origin）与终点（Destination）之间出行交换数量的表格，其中的每个元素反映了特定OD对间在一定时间段内的出行量。它是交通网络规划和交通管理的重要依据。历史上，OD矩阵是作大量的交通调查得到的，代价十分高昂。1978年，Vdnzuylon 和Wllumsen通过交通网络中一定数量的路段流量观测值来估计OD矩阵，使OD估计的研究有了一个突破口[1]。之后，经过国内外学者的不断努力，建立了各种OD估计模型[2]。然而，几乎所有的OD估计模型均未讨论如何设置交通量观测点，使得任意OD 对间的出行量均能被某个观测点检测到。文献[3~5]对此进行了专门研究，提出观测点设置应当满足的4个规则，并建立0-1整数规划模型进行求解。但上述方法需已知各OD 对间的有效出行路径。文献[6]为避免列举这些有效路径，根据检测点应当满足的规则，建立了关于其分布的非线性规划模型。在已知极点间转移概率的前提下，将检测点的分布问题描述成一个平均报酬Markov决策过程，并通过转化为一个等价的整数线性规划问题求解。为此，本文运用仿真的思想来搜索OD对间的所有有效路径，以简化上述的OD量观测点定位算法。 2 有效路径的搜索算法 2.1 有效路段与有效路径[7] 有效路段) ,(j i定义为路段终点j比路段起点i更靠近出行目的地s的路段，即沿该路段前进能更接近出行终点。因此，有效路段的判别条件为：对于路段) ,(j i，若 ) ,( ) , ( mi n mi n s i L s j L ，则为有效路段。
最优路径算法
9.4.3 寻路算法 路径选择问题是游戏开发中经常遇到的问题，比如热门的Android游戏《crystallight》，游戏中的敌人需要寻找到一条路径前进，直到被杀死或者是到达终点；又如，棋类游戏中，需要为棋子选择最"理智"的行进路径，以达到最佳棋面；再如，9.3.5节中提到的复杂游戏AI，其核心就是为"飞机"寻找一条最理想的逃生路线。此外，在非规则实体的碰撞检测中，也需要选择较优的路径到达碰撞边缘。类似的路径选择问题经常出现，但是如何合理地实现寻路算法，是很多程序员需要解决的难题。 1. A*算法知多少 很多游戏开发者一提到寻路算法，就想到A*算法；一提到A*算法，就望而却步。下面将揭开A*算法的神秘面纱。 A*算法确实是最高效、最流行的寻路算法，是搜索算法最深层的延伸。A*算法由4个要素组成：A*=估价函数+并查集+堆+广搜。A*算法必须有强大的算法功底和长年累月的实战积累方能实现。另外，A*也并非总是最适合的算法，它仅仅是在不同运用领域表现出更强的通用性，仅仅是在数据统计范畴内性能期望值最高。 那么，A*是否适合移植到Android平台呢？我们需要进一步分析它的特点与专长。A*算法的精髓是以空间换取时间，它的运用前提是：解空间充分大，运算时间受到刚性限制，而存储空间(一般是内存)相对充足。如果将它移植到Android平台上，其一，手机系统的内存资源弥足珍贵，A*算法将完全失去用武之地；其二，手机游戏的寻路空间相对较小，解空间相对狭隘。因而，搜索算法的瓶颈不再是冗余的搜索尝试，而估价函数的开销以及冗长的代码将成为新的瓶颈。因此，A*算法并不是Android手机游戏的唯一选择，针对不同的路径选择需要，应该定制不同的搜索算法。 2. 量身定制寻路算法 设计寻路算法应该基于两个原则：开发者力所能及、算法力所能及。 算法功底不是很雄厚的开发者，不必追求华丽的A*算法，可根据实际需要写一个普通的宽搜或者广搜算法。毕竟手机游戏的解空间与PC游戏差了不止一个数量级，常规搜索的时间开销也不会庞大。游戏开发者需要认真做好的是优化。其实，开发寻路算法的大门一直都敞开着，只要开发者能够找准游戏的定位，选准突破的方向。例如，热门塔防游戏--《Robo Defense》，它的搜索空间很小，对常规的搜索算法做一些优化，即能实现即时寻路。 具备深厚算法功底的开发者可以根据不同的路径选择需求，选择最恰当的寻路算法。对于解空间较小、实时性较高的游戏，A*算法将是最恰当的选择，设计高效的估计函数将成为算法性能的关键；如果解空间较大，内存空间紧缺，那么采用迭代加深搜索算法效果更佳，
法律检索方法和技巧
法律检索——方法和技巧 一、学习法律检索的重要性 第一，无论你在律师行业中是什么身份处于何等地位，是初出茅庐还是经验老道，法律检索都贯穿你的执业生涯全程。这里的法律检索，是一个相对广义的概念，不仅仅包括在数据库里找具体法条。在座的每一位，可能都曾经有过这样的时候：资深律师或者合伙人交给你一沓材料，或者你刚刚听客户滔滔不绝讲了三个小时还拿到一大堆文件，你看来看去就是发现不了其中需要研究的地方，哪些是会引起争议的点。而当你们成长为资深律师或者合伙人，本身仍然要参与案件或者项目，也需要自己去进行法律研究。在合伙人与助理磨合还没有非常默契的时候，在合伙人对助理的工作能力、检索能力、认真程度尚不能完全确信的时候，他势必要亲自验证或者说核查你搜索到的是否就已经穷尽了所有正确的答案。所以，我说法律检索是做律师一辈子的工作内容之一。 第二，无论你擅长的是什么业务类型，是做诉讼还是非诉讼业务，法律检索都是必备技能之一。以诉讼业务为例，无非就是“接案子”和“做案子”。大家都有个最基本的常识，那就是法院判案要“以事实为基础，以法律为准绳”。这里的事实和法律，都需要我们通过法律检索或者说法律研究来协助法官完成，以使得判决更加有利于你这一方。在这我来说说法律检索在接案过程中的重要作用。在梳理事实现状与了解客户要求的基础上，只有做好法律检索才能制定出更加完备的策略报告，才能提供更加充实、可行、准确的诉讼方案，甚至于通过完整的法律检索得到的答案决定你主观是否要接这个案子。我曾经听过大成所张健律师“诉讼策略报告如何写作”的讲座，他谈到“在你不具备经验的时候，你只能靠逻辑”。我想这里还可以补充一点，即便是“经验”也是可以通过法律检索去获得的，比如说某种案情的案件原告如何起诉被告如何答辩，你完全可以通过在数据库中搜索同类型案件裁判文书来学习、观摩与模仿。前阵子听说律师代理案件的政府指导价要取消了，律师的价值将会由市场决定，那么你如何才能脱颖而出或者说不被远远甩在后面，让客户认可你的价值，就需要你能拿出比别人更多更好的方案，取决于你发现了哪些问题以及就这些问题你找到了什么样的答案。 第三，无论社会发展到什么程度，变幻莫测的交易模式、产品以及专业术语怎样层出不穷，法律检索仍然是每位律师必须掌握的基本功之一。我每天都会关注行业新闻，几乎几天就会出现一个新的产品或者交易架构，但是我认为从根本上讲，暂时还没有脱离民商法的基本法律概念或者说基本的法律关系。在座的助理们来自不同的合伙人团队，大家平时接触的业务也都不尽相同。我就举两个金融方面的例子来印证我刚才的观点。第一个某银行计划操作一个“信贷资产证券化项目”，考虑选用“债权转让+权利完善措施”的模式，需要律师帮他们做一个完整的法律论证。第二个互联网金融方面的争议解决，李某通过
路径规划算法
[选取日期] NUAA未知环境的动态路径规划 [键入文档副标题] | 刘绍翰
度量距离 灰度化 四连通和8连通。 第一章、静态搜索与A*算法 很多时候，我们需要在一个图中寻找一条从源点到目标节点的最短路径，我们称之为路径规划。搜索算法主要分为，盲目搜索和启发式搜索，它们的一个作用是能够从解空间中需找一条从源点到目标节点的最短路径。启发式搜索是在搜索的过程中，参考一定的指标函数来决定搜索的策略。 迪杰斯特拉算法，类似于广度优先遍历，利用源点到当前节点的代价值作为指标，其一定可以获得从原点到目标节点的最短路，但是其访问的节点数很多。 而最好优先搜索，采用离标节点的距离作为搜索的代价参考值，贪心选择最小的扩展节点，也可以获得最短路径，而且其搜索的节点数目大大减少。 图1 迪杰斯特拉算法图2 最好优先搜索算法当地图中包含障碍物时，迪杰斯特拉算法，仍然可以获得最短路径的路径，最好优先搜索的节点尽管少，但是其不能获得最优解。 图3 迪杰斯特拉算法图4 最好优先搜索算法而A*算法，参考了从原点到当前节点的代价值和当前节点到目标节点启发值，综合了迪杰斯特拉算法和做好优先搜索算法优点，在有障碍物和无障碍物的地图上，可以像迪杰斯特拉算法一样求得最短路径同时，同时能够像最好优先搜索一样减少搜索范围，减少搜索节点的数目。
图5 无障碍物时A*路径规划 图6 有障碍物时A*路径规划算法 经典的迪杰斯特拉算法可以求得最短的路径，而启发式搜索A* 算法，不但可以求得最短路，而且可以使得搜索的范围大大减少，上述算法是传统的静态路径规划算法，其规划的前提条件是已经知地图的结构。A*算法属于离线事先规划，在规划完毕之后，可以沿着最优路径移动，不是在线规划，不能一边规划一边移动。 A*算法的基本理论 A*算法又叫做启发式搜索算法，具有悠久的历史，其启发函数f=g+h 。其中g 表示从原点到当前节点已经付出的代价，好表示从当前节点到目标节点的启发值。 1) A*算法必须满足h(x)<=h*(x)，其中h*(x)是实际的启发值，h*(x)在实际中通常是无 法事先得知的，但是这个条件是很容易满足，只要满足该条件，一定能够获得最优解。 2) 如果最短路径长度为C*, 则在算法结束前，open 表中至少有一个节点n, 满足 f(n) <= C*. 这个性质可以这样理解， 因为最短路径存在， 我们不妨设它为: source->a->b->c->...->n->.....->goal. 且在当前时刻，路径中在节点n 前的节点都在closed 表中，即已经扩展了，而节点n 自己在open 表中（注意：算法结束前任意时刻都有这样的节点n 存在）。 则由于该条路劲是最短路径，我们可以知道此时在open 表中的n 的 g(n)值已经是准确值, 即最小值了。而 f(n) = g(n) + h(n) = g*(n) + h(n) <= g*(n) + h*(n) = C* . (最后一个式子取等号是由于n 在最短路径上) 有了这个性质，我们就知道，当A*算法扩展到目标节点时，必有f(goal) = g(goal) <= C* (即 = C*)。否则, 如果f(goal) > C*,由于目标节点是被扩展节点, 则open 表中其他任意其他节点t, 都有f(t) >= f(goal) > C*, 和性质1 矛盾。 3) 扩展新节点时很容易出现重复节点的问题，从上面的伪代码可以看出， 如果新 扩展节点已经存在于closed 表中， 且f 值比表中节点的f 值还要小的话，则除了更新该节点f 值，还需要重新扩展该节点，这简直就是把人从棺材里拖出来。 但是如果h 函数满足相容性，这一步就可以省掉了。所谓相容性就是指对任意节点s1,都满足： h(s1) <= h(s2) + c(s1,s2) (其中c(s1,s2)是指从s1转移到s2的代价)有这个性质我们在不等号两边加上g(s1), 则有 g(s1) + h(s1) <= h(s2) + g(s1) + c(s1,s2)。 如果我们此时扩展s1, 而s2又是能被s1扩展的节点，则由这个式子我们得到 f(s1) <= f'(s2). (若s2之前就已经被扩展出了，则当前的f(s2)可能比f'(s2)小) 这个式子的意义在于由当前节点进行扩展这个方案下得到的节点的f 值总比当前扩展节点的f 值大（子节点总比父节点
论文-禁忌搜索算法
基于禁忌搜索算法的车辆路径选择 摘要：本文从VRP的提出背景与求解方法出发，阐释了禁忌搜索算法的原理与影响算法性能的关键因素，进而将禁忌搜索算法的思想运用于解决车辆路径问题，在VRP问题初始解的基础上，用禁忌搜索算法优化车辆配送路线，设计出直观且策略易于理解的客户直接排列的解的表示方法，最后将该算法用C语言实现并用于求解VRP问题，测试结果表明该算法可行且解的质量较高。 关键词：车辆路径问题；禁忌搜索；邻域；禁忌表 1.引言 物流配送过程的成本构成中，运输成本占到52%之多，如何安排运输车辆的行驶路径，使得配送车辆依照最短行驶路径或最短时间费用，在满足服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等约束条件下，依次服务于每个客户后返回起点，实现总运输成本的最小化，车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。求解车辆路径问题（Vehicle Routing Problem简记VRP）的方法分为精确算法与启发式算法，精确算法随问题规模的增大，时间复杂度与空间复杂度呈指数增长，且VRP问题属于NP-hard问题，求解比较困难，因此启发式算法成为求解VRP问题的主要方法。禁忌搜索算法是启发式算法的一种，为求解VRP提供了新的工具。本文通过一种客户直接排列的解的表示方法，设计了一种求解车辆路径问题的新的禁忌搜索算法。 因此研究车辆路径问题，就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线，使运输车辆依照最短的行驶路径或最短的时间费用，依次服务于每个客户后返回起点，总的运输成本实现最小。 2.车辆路径问题的禁忌搜索算法 2.1 车辆路径问题的描述 车辆路径问题的研究目标是对一系列送货点或取货点，确定适当的配送车辆行驶路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。参见下图2.1所示：其中0表示配送中心，1～８表示客户编号。 图2.1 车辆路径问题 在本文中为使得问题易于理解，将该问题描述为：有一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，且每个客户的位置和需求量一定，一个物流中心提供这些货物，并有一个车队负责分送货物，每台配送车辆的载重量一定，这里假设车辆的型号一致，即最大载重量和最远行驶里程数相同，要求合理安排车辆配送路线，使配送总路程最短，同时得满足一定的约
比较各种搜索方法与技巧
比较各种搜索方法与技巧 因特网上的信息爆炸式的增长，而且毫无秩序。为了方便我们在网上快速准确地找到需要的信息，一些网站提供了搜索引擎服务。搜索引擎的使用看似简单，其实不然。如何快速、正确的寻找到我们所需的资源也需要一定的方法和技巧，关于搜索引擎的使用方法有多种多样，搜索引擎检索信息主要有目录检索和关键词查询两种方法。 目录检索：也称为分类检索，是因特网上最早提供WWW资源查询的服务，主要通过搜集和整理因特网的资源，根据搜集到的网页的内容，将其网址分配到相关分类主题目录的不同层次的类目之下，形成像图书馆目录一样的分类树形结构索引。目录检索无需输入任何文字，只要根据网站提供的主要分类目录，层层点击进入，便可查找到所需要的网络信息资源。当前国内具有代表性的提供目录检索服务的网站有雅虎中国（https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/）和搜狗 (https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/）等。 使用技巧 1、简单查询 在搜索引擎中输入关键词，然后点击“搜索”就行了，系统很快会返回查询结果，这是最简单的查询方法，使用方便，但是查询的结果却不准确，可能包含着许多无用的信息。所以选择正确的关键词才是一切的开始。学会从复杂搜索意图中提练出最具代表性和指示性的关键词对提高信息查询效率至关重要，这方面的技巧是所有搜索技巧之母。在输入关键词过程中，要避免错别字的使用、选取的关键词太
常见和多义词，这些都容易造成检索的信息量过大或与自己想选取内容相悖。 2、使用双引号用 给要查询的关键词加上双引号（半角，以下要加的其它符号同此），可以实现精确的查询，这种方法要求查询结果要精确匹配，不包括演变形式。例如在搜索引擎的文字框中输入“电传”，它就会返回网页中有“电传”这个关键字的网址，而不会返回诸如“电话传真”之类网页。 3、使用加号（+）或减号（-） 在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上。在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词。 4、使用括号 当两个关键词用另外一种操作符连在一起，而你又想把它们列为一组时，就可以对这两个词加上圆括号。 5、使用空格 在搜索关键词中加入“空格”进行信息搜索是最为常见的搜索技巧应用，空格起到的作用是“与”的意思。比方说我们在搜索中国的长城方面的信息时，只需输入“中国长城”就可以了。这个空格加上后，它的搜索范围既可能是“中国的长城”，也可能是“中国和长城”，还可能是“中国长城”或是“中国北京的长城”等信息，这样一来信息的范围无疑将会大大增加了。在使用空格组成关键词时，要
电影搜索最全方法
一.理论部分（不看理论的自动忽略此部分） 1.基础理论 99.99%的电影还保存在这个世界上 95%的电影流传在网路上，有些只有以碟的形式传播 流传在网路上的99%是公开传播的，而不是有人把收来的碟的内容放在网上仅和好友分享的 其中99.5%的不隐藏在论坛里的回复可见里 所以有93.57%的电影可以在网上找到 又由于余下的6.43%你会搜索的几率不大 所以，你要的电影98%的都可以在网络上找到 说了这么多废话，我只是想证明一点，没有搜不到的电影，只有不努力的搜片人 2.实践理论 公理：有名的电影总比默默无闻的好搜 引理①：禁片比那些默默无闻的更有名 引理②：一般的电影搜索易度随距上映时间长度先增大后减小 由公理和引理①可知：禁片其实比一般的片更容易搜到，人们只是畏惧于禁这个字而不去自己搜索 。。。。 还有一些不写了，写了大概也没人看 二.技术部分（早该先写这个的） 1.准备工具 没有敏感字屏蔽的google搜索引擎（怎么做见 https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/god/discussion/1018061/）
mtime电影频道 方便下载的浏览器（推荐opera，可以锁定下载页面——不会误关，支持断点续传——前提是下载服务器也支持，当然我认为FF的插件也能完成这些） PS：至于要用浏览器下载，是因为你别无选择，比如hotfile... 2.开始搜索 为了简化这段的篇幅，我们引入两个辅助的搜索工具 https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/ https://www.wendangku.net/doc/463354528.html,/download-list/index.html 其实，搜索技术好的并不需要这些，这只是起辅助作用，显得更方便一点 我一般不借助这个 OK，开始吧~~~ ①易搜索电影 这一类借助迅雷就行了 例1：搜索电影“阿凡达” 记住就在右上角的方框输，不要借助google了 点确定，根据评论和文件大小，连接速度挑选下载源 在这顺便提一句FlashGet