小启发

言行物恒 2019-09-10 02:44:01

今天上课无意间和数据库老师达成了共鸣，人生就像DDL，出生create了一条关于你的数据线，人生在不断的alter，最终都归于drop。

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knightshou 2019-09-10

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引用 1 楼吉普赛的歌的回复:

alter 并不是常见操作，相当于升学、毕业、结婚、生子之类 insert , delete ,update, select 才是日常吧，相当于吃喝拉撒

悟空，你又调皮了

听雨停了 2019-09-10

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数据可以抹掉重来，人生很多事情不能啊

quwang86 2019-09-10

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人生活成了数据库但是却不能rollback

wilson1966 2019-09-10

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同感

吉普赛的歌 2019-09-10

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alter 并不是常见操作，相当于升学、毕业、结婚、生子之类 insert , delete ,update, select 才是日常吧，相当于吃喝拉撒

博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划的附件1，里面包含了本系列第一和第二篇文章介绍内容的完整代码的matlab文件

启发式动态生成树算法的核心思想是通过建立一棵动态生成树，其中每个节点代表一个路径选择的状态。在搜索过程中，算法递归地生成子节点，并通过启发式函数评估每个节点的优劣。每当我们到达一个叶子节点时，就计算其启发式值，并将这一值反向传递给父节点。最终，树的根节点会选择具有最小启发式值的子节点作为最佳路径。启发式函数在此过程中的作用至关重要。它通过结合路径的距离、货物状态等多个因素，动态地评估每个节点的优劣，进而引导路径的选择。

常用的启发式算法有以下几种：贪心算法（Greedy Algorithm）：每一步选择当前最优解，不考虑长远后果，通常用于求解最优化问题。分支定界法（Branch and Bound）：将问题划分为多个子问题，并对每个子问题进行求解，通过剪枝策略减少搜索空间，通常用于求解组合优化问题。模拟退火算法（Simulated Annealing）：模拟金属退火过程中的晶格能量变化规律，通过接受概率较小的劣质解来跳出局部最优解，从而搜索全局最优解，通常用于求解组合优化问题。

什么是启发式算法启发式算法一般用于解决NP-hard问题，其中NP是指非确定性多项式。例如，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从南京出发，经过广州，北京，上海，…，等 n 个城市，最后返回香港。任意两个城市之间都有飞机直达，但票价不等。假设公司只给报销 C 元钱，问是否存在一个行程安排，使得他能遍历所有城市，而且总的路...

启发式搜索(Heuristically Search)又称为有信息搜索(Informed Search)，它是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，这种利用启发信息的搜索过程称为启发式搜索。启发式算法的关键点在于如何构造启发函数，这是一个难点。为了让算法的性能优越，往往我们需要考虑让启发式函数符合两个特性——可容许性（admissible）和一致性（consistency），本文介绍一些关于该二者的个人理解。

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