a演算法詳解

❶ 什麼是 a演算法a* 演算法有什麼特點

A*演算法：A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好
A* （A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n) 是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行， 此時的搜索效率是最高的。
如果 估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。

❷ 排列a的演算法是什麼

計算方法：

（1）排列數公式

排列用符號A(n,m)表示，m≦n。

計算公式是：A(n,m)＝n(n-1)(n-2)……(n-m+1)＝n!/(n-m)!

此外規定0!=1，n!表示n(n-1)(n-2)…1

例如：6!=6x5x4x3x2x1=720，4!=4x3x2x1=24。

（2）組合數公式

組合用符號C(n,m)表示，m≦n。

公式是：C(n,m)=A(n,m)/m!或C(n,m)=C(n,n-m)。

例如：C(5,2)=A(5,2)/[2!x(5-2)!]=(1x2x3x4x5)/[2x(1x2x3)]=10。

兩個常用的排列基本計數原理及應用：

1、加法原理和分類計數法：

每一類中的每一種方法都可以獨立地完成此任務。兩類不同辦法中的具體方法，互不相同(即分類不重)。完成此任務的任何一種方法，都屬於某一類(即分類不漏)。

2、乘法原理和分步計數法：

任何一步的一種方法都不能完成此任務，必須且只須連續完成這n步才能完成此任務。各步計數相互獨立。只要有一步中所採取的方法不同，則對應的完成此事的方法也不同。

❸ 排列組合中A和C的演算法怎麼算的，查了百度都不會，求詳細點的謝謝（高中）

排列數 A(n,m) ----------即 字母A右下角n 右上角m,表示n取m的排列數
A(n,m)=n!/(n-m)!=n*(n-1)*(n-2)*……*(n-m+1)
A(n,m)等於從n 開始連續遞減的 m 個自然數的積
n取m的排列數 A(n,m) 等於從n 開始連續遞減的 m 個自然數的積
例: A(7,3)=7*6*5=210
組合數 C(n,m) ----------即 字母C右下角n 右上角m,表示n取m的排列數
C(n,m)=n!/(m!*(n-m)!)=n*(n-1)*(n-2)*……*(n-m+1)/(1*2*3*……*m)
C(n,m)等於(從n 開始連續遞減的 m 個自然數的積)除以(從1開始連續遞增的 m 個自然數的積)
n選m的組合數 C(n,m) 等於(從n 開始連續遞減的 m 個自然數的積)除以(從1開始連續遞增的 m 個自然數的積)
例: C(7,3)=7*6*5/(1*2*3)=35

❹ 什麼是A搜索演算法

A*搜索演算法，俗稱A星演算法，作為啟發式搜索演算法中的一種，這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的NPC的移動計算，或線上游戲的BOT的移動計算上。該演算法像Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。

❺ A*演算法用於路徑規劃，有什麼缺點

缺點：A*演算法通過比較當前路徑柵格的8個鄰居的啟發式函數值F來逐步確定下一個路徑柵格，當存在多個最小值時A*演算法不能保證搜索的路徑最優。
A*演算法；A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好。A*[1] （A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*演算法的數千甚至上萬倍。公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，h(n) 是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行， 此時的搜索效率是最高的。如果 估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。

❻ 搜索演算法中,A演算法A*演算法的區別（急）

a*演算法：a*（a-star)演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好
a*
（a-star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（alt，ch，hl等等），在線查詢效率是a*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為：
f(n)=g(n)+h(n),
其中
f(n)
是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，
g(n)
是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n)
是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：
估價值h(n)<=
n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行，
此時的搜索效率是最高的。
如果
估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。

❼ A*演算法的介紹

A*演算法；A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好。