• 静态搜索结构 • 二叉搜索树 • AVL树

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

本文给出了一种子图配准的随机搜索算法。搜索过程是纵随机选择的起点开始的。该点由在(0,1)区间上均匀分布的假随机数所产生。这一搜索过程是朝向匹配点逐步地进行的。本算法的优点已经由试验所证实。试验是在窗口尺寸与图片尺寸的比值ξ=0.21的情况下进行的

集合及其表示 等价类与并查集 静态搜索表 二叉搜索树 最优二叉搜索树 AVL树 小结

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通过搜索引擎进行网络推广已经成为非常 有效的手段。通过一系列综合优化,可以 有效地提升网站在搜索引擎中的排名位置 ,进而提升其访问量和增加客户

搜索引擎已经成为互联网的第二大应用和用户了解新网站的第一途径。本章介绍搜 索引擎的基本使用方法,以便更好地利用 搜索引擎这个工具

一、实验目的 1、熟练掌握百度搜索引擎的基本使用方法及二次检索功能 2、熟练掌握google搜索引擎的基本使用方法及利用二次检索缩小搜索结果范围的 方法

有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么 解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条 的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适 用于解一些组合数相当大的问题