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2.拿老韩实际工作经历来说#xff0c;在Unix下开发服务器程序#xff0c;功能是要支持上千万人同时在线#xff0c;在上线前#xff0c; 做内测#xff0c;一…一、意义
1.算法是程序的灵魂为什么有些程序可以在海量数据计算时依然保持高速计算?
2.拿老韩实际工作经历来说在Unix下开发服务器程序功能是要支持上千万人同时在线在上线前 做内测一切OK,可上线后服务器就支撑不住了公司的CTO对代码进行优化再次上线坚如磐石。那一瞬间,你就能感受到程序是有灵魂的就是算法。
3.编程中算法很多比如八大排序算法(冒泡、选择、插入、快排、归并、希尔、基数、堆排序、查找算法、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法
4.老韩以骑士周游问题为例让小伙伴体验用算法去优化程序的意义让大家直观的感受到算法的威力
二、经典算法问题 - 骑士周游问题
1.马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题
2.将马随机放在国际象棋的8x 8棋盘Board[0 ~ 7][0 ~ 7]的某个方格中马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入次走遍棋盘上全部64个方格
3.游戏演示:https://u.ali213.net/games/horsesun/index.html?game_ code 403
4.会使用到图的遍历算法(DFS) 贪心算法优化
算法介绍
1.马踏棋盘问题(骑士周游问题)实际上是图的深度优先搜索(DFS)的应用。
2.如果使用回溯(就是深度优先搜索)来解决假如马儿踏了53个点如图:走到了第53个坐标(1,0),发现已经走到尽头没办法那就只能回退了查看其他的路径就在棋盘上不停的..... ,思路分析代码实现
3.先用基本方式来解决然后使用贪心算法(greedyalgorithm) 进行优化。解决马踏棋盘问题体会到不同的算法对程序效率的影响
4.使用前面的游戏来验证算法是否正确
解决步骤和思路分析
1.创建棋盘chessBoard,是二维数组
2.将当前位置设置为已经访问,然后根据当前位置计算马儿还能走哪些位置并放入到个集合中(ArrayList), 最多有8个每走一步使用step1
3.遍历ArrayList中存放的所有位置看看那个可以走如果可以走通就继续走不通就回溯
4.判断马儿是否完成了任务使用step和应该走的步数比较如果没有达到数量则表示没有完成任务将整个棋盘设置为0
注意:马儿走的策略不同则得到的结果也不一样效率也不一样. 多想想 很巧妙的思路
public class HorseChessBoard {private static int X 6; //colprivate static int Y 6; //rowprivate static int[][] chessBoard new int[Y][X]; //棋盘private static boolean[] visited new boolean[X * Y];//记录某个位置是否走过private static boolean finished false; //记录马儿是否遍历完棋盘public static void main(String[] args) {int row 2;int col 2;long start System.currentTimeMillis();traversalChessBoard(chessBoard,row - 1,col - 1 , 1);long end System.currentTimeMillis();System.out.println(耗时 (end - start) ms);for(int[] rows : chessBoard){for (int step : rows){ //step表示该位置是马儿走的第几步System.out.print(step \t);}System.out.println();}}//编写核心算法 遍历棋盘 如果遍历成功 就把finished设置为true;public static void traversalChessBoard(int[][] chessBoard, int row,int col,int step){//先把step 记录到chessBoardchessBoard[row][col] step;//把这个位置设置为已访问visited[row * X col] true;//这个索引计算能计算行列在一维数组的对应的下标//获取当前位置可以走的下一个位置有哪些ArrayListPoint ps next(new Point(col, row));//col - X,row - Y//遍历while (!ps.isEmpty()){//取出一个位置(点) 取出当前这个ps的第一个点Point p ps.remove(0);if(!visited[p.y * X p.x]){//如果这个取出点没有走过//递归遍历traversalChessBoard(chessBoard,p.y,p.x,step 1);}}//当退出while 看看是否遍历成功如果没有成功就重置相应的值然后进行回溯if(step X * Y !finished){//重置chessBoard[row][col] 0;visited[row * X col] false;}else{finished true;}}public static ArrayListPoint next(Point curPoint){//创建一个ArrayListArrayListPoint ps new ArrayList();//创建一个Point对象(点/位置),准备放入到psPoint p1 new Point();//判断在curPoint是否可以走如下位置,如果可以走,就将该点(Point)放入到ps//判断是否可以走5位置if((p1.x curPoint.x - 2) 0 (p1.y curPoint.y - 1) 0){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走6位置if((p1.x curPoint.x - 1) 0 (p1.y curPoint.y - 2) 0){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走7位置if((p1.x curPoint.x 1) X (p1.y curPoint.y - 2) 0){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走0位置if((p1.x curPoint.x 2) X (p1.y curPoint.y - 1) 0){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走1位置if((p1.x curPoint.x 2) X (p1.y curPoint.y 1) Y){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走2位置if((p1.x curPoint.x 1) X (p1.y curPoint.y 2) Y){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走3位置if((p1.x curPoint.x - 1) 0 (p1.y curPoint.y 2) Y){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}//判断是否可以走4位置if((p1.x curPoint.x - 2) 0 (p1.y curPoint.y 1) Y){ps.add(new Point(p1));//避免一个点重复放}return ps;}
}对代码使用贪心算法进行优化提高速度
分析 1.我们现在走的下一个位置是按照我们的顺时针来挑选位置因此选择的这个点的下-一个可以走的位置的个数是不确定的.
2.优化思路是:我们应该选择下一个的下一个可以走的位置较少的点开始走这样可以减少回溯的此时
3.代码:对我们的ps集合按照可以走的下一个位置的次数进行排序升序排序.
//写一个方法对ps的各个位置可以走的下一个位置的次数进行排序把可能走的下一个位置从小到大排序public static void sort(ArrayListPoint ps){ps.sort(new ComparatorPoint() {Overridepublic int compare(Point o1, Point o2) {return next(o1).size() - next(o2).size();}});}
仅仅只是对该存放的可能点进行最小可能点排序
