Rabbit and Grass Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2145 Accepted Submission(s): 1622 Problem Description 大学时光是浪漫的，女生是浪漫的，圣诞更是浪漫的，但是Rabbit和Grass这两个大学女生在今年的圣诞节却表现得一点都不浪漫：不去逛商场，不去逛公园
# 数据结构内容介绍 学习视频地址 (opens new window) 数据结构与算法内容介绍 先看几个经典的算法面试题 数据结构和算法的重要性 数据结构与算法的关系 一个五子棋程序 约瑟夫(Josephu)问题(丢手帕问题) 其它常见算法问题 线性结构和非线性结构 线性结构 非线性结构 # 数据结构与算法内容介绍 # 先看几个经典的算法面试题 字符串匹配问题： 有一个字符串 strl=""硅硅谷尚硅谷你尚硅尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好""，和一个子串 str2="尚硅谷你尚硅你" 现在要判断str1是否含
三个深度策略网络 (Policy Networks), 一个深度估值网络(Value Network)：
作者授权转载 作者：龙心尘、寒小阳 ◆ ◆ ◆ 文章声明 博主是围棋小白，下棋规则都记不清楚，也没有设计过棋类AI程序。这篇文章主要是阅读《Nature》论文及关于AlphaGo的相关文章的学习心得。 本文的主要目的是增进分享，交流学习，方便初学者了解AlphaGo中的算法，以及一些机器学习中的常见思路。真正的工程实现过程远比本文介绍得复杂。 本文更多是启发式地进行阐述与分析，包括一些作者结合自己的理解进行的简化处理。文章中不严谨和理解不当之处，欢迎大家批评指出，我们努力修改完善。 ◆ ◆ ◆ 围棋的业
用python实现的一个井字棋游戏，供大家参考，具体内容如下 #Tic-Tac-Toe 井字棋游戏 #全局常量 X="X" O="O" EMPTY=" " #询问是否继续 def ask_yes_no(question): response=None; while response not in("y","n"): response=input(question).lower() return response #输入位置数字 def ask_number(question ,low,high): resp
1，求出8个待选位置，8个位置的偏移是(-2,-1)(-2,1)(2,-1)(2,1)
AlphaGo的分析 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1. 走棋网络(Policy Network)，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。 2. 快速走子(Fast rollout)，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。 3. 估值网络(Value Network)，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。 4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一
数据结构课程设计——校园导游系统（C语言）： B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1ui4y137X9 CSDN源码： https://blog.csdn.net/m0_46625346/article/details/107149473
一.本案例基于UDP的socket编程方法来制作五子棋程序，网络五子棋采用C/S架构，分为服务器端和客户端，游戏时服务端首先启动，当客户端启动连接后，服务器端可以走棋，轮到自己棋才可以在棋盘上落子，同时下方标签会显示对方走起信息，服务器端用户可以通过“退出游戏”按钮可以结束游戏；
世界职业围棋排名网站GoRatings最新排名显示，连续24个月排名世界第一的中国棋手柯洁被谷歌人工智能机器人AlphaGo反超。截止目前，AlphaGo以3612分登顶世界第一，超越了所有人类棋手。
刚学了C#委托，做了个五子棋练习，把前台绘制和后台逻辑分开，前台绘制方法用委托传给后台逻辑。
马踏棋盘问题,又称骑士漫步、，它是一个非常有趣的智力问题。马踏棋盘问题的大意如下：
《极客周刊 · 第七期》 CIT极客周刊于每周六与大家见面，给大家带来最前沿的IT界及其相关行业的资讯及变动。 在科技界，近期最劲爆的话题莫过于阿尔法围棋(AlphaGo)完虐中国棋手柯洁了，最终3:0的结果让无数人为之惊讶，也让无数人为未来的人工智能时代充满了期待。 极 客 百 科 人工智能AI 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解
本文实例讲述了Android开发实现的简单五子棋游戏。分享给大家供大家参考，具体如下：
人工智能的历史告诉我们：随着科技的进步，机器会越来越聪明，但却鲜少涉及人类在其中发挥的重要作用，包括怎么设计机器的原型，以及怎么训练它等等。
上篇文章，介绍了一下五子棋 AI 的入门实现，学完之后能用，就是 AI 还太年轻，只能思考一步棋。
【新智元导读】柯洁誓死战胜 AlphaGo 的豪言壮语言犹在耳， 20 年前第一个被计算机击败的人类冠军、国际象棋大师卡斯帕罗夫却表示，当年和深蓝相遇，既是他的幸运，也是他的诅咒。而20年后的今天，他丝毫不怀疑，每个职业都终将感受到 AI 带来的压力，否则就意味着人类停止发展，而人类劳动逐渐被人类的发明取代，这本身就是文明的历史。 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！”对于5月23日至27日在中国乌镇与围棋人工智能程序 AlphaGo （阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放
AI 科技评论按：北京时间10月19日凌晨，DeepMind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何？日前，AI科
从本节开始，我们废话少说，迅速进入代码编写阶段。对技术而言“做”永远是比“讲”更好的说，很多用语言讲不清楚的道理，看一下代码自然就明白了。我们要实现的围棋机器人必须做到以下几点：
今天，李世乭终于在与 AlphaGo 的人机大战中扳回一局。但计算机 AI 可以在围棋上战胜人类顶尖棋手的时代已经到来。可以预见，人工智能和机器人将会在更多领域做到比人力更高效、准确、安全。所以未来，掌握编程技能显得更加重要。与其现在感叹所谓的“机器威胁论”，还不如现在动起手来，磨练自己的技能。 再厉害的程序员，也是从“hello world”程序开始写起。再“聪明”的机器，也是从零样本开始“训练”出来的。所以今天就来写一个最简单棋类游戏： Tic Tac Toe，又叫井字棋。 本篇将实现游戏框架，让你可
；其次我们要想一下我们下了某一步之后局面会怎么变化，对方会怎么下，我们又怎么接着对方的棋往下下，我们把这种思考叫做思考的深度
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 后疫情时代，现实世界企业面临更多复杂、非线性的变化，数字化、自动化成为企业提高战略竞争力的关键因素。 特别是业务规模巨大的金融机构，如何借助AI、大数据、自动化等技术工具构建数字化、精准化的营销体系？如何通过更好地调度AI模型实现金融机构的决策智能，降低业务成本？ 正是基于“复杂”而生的大模型，已成为机器智能学习的基础。 “算法、数据、算力”三者协同，面对亿级规模的金融复杂、碎片化场景，大模型只要经过少量微调即可满足学习任务，AI能力一键即用，高效实现金
选自arXiv 作者：David Silver等 机器之心编译 在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后，这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天，AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero：一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称，新的算法经过不到 24 小时的训练后，可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也可以轻松击败训练 3 天时间的 A
已知一个 NxN 的国际象棋棋盘，棋盘的行号和列号都是从 0 开始。即最左上角的格子记为 (0, 0)，最右下角的记为 (N-1, N-1)。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “跳水皇后”郭晶晶，教孩子们下象棋也是不一般。 你以为是花重金聘请象棋大师，手把手、一对一地进行辅导？ No，No，No~ 就在刚刚，郭晶晶亲自爆料了令人意想不到的“独家秘方”——用AI机器人。 从曝光的画面来看，这个AI机器人大致由三个部分组成： 小小的脑袋，长长的手，棋盘之上稳步走。 而且郭晶晶还在现场介绍说，象棋运动其实很早就是家庭生活中的一部分，但这个AI机器人却带来了不一样的体验： 它是一个全能棋手，可以和家里任何一个人下棋。 它和我们家孩子
棋盘上A点有一个过河卒，需要走到目标B点。卒行走的规则：可以向下、或者向右。同时在棋盘上C点有一个对方的马，该马所在的点和所有跳跃一步可达的点称为对方马的控制点。因此称之为“马拦过河卒”。 棋盘用坐标表示，A点(0, 0)、B点(n, m)(n, m为不超过15的整数)，同样马的位置坐标是需要给出的。现在要求你计算出卒从A点能够到达B点的路径的条数，假设马的位置是固定不动的，并不是卒走一步马走一步。
1. 二分查找(非递归) 代码实现 public class BinarySearchNoRecursion { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 23, 46, 413, 880, 999}; int index = binarySearch(arr, 999); System.out.println(index); } /** * 二分查找
现在 “马” 每一步都从可选的位置（包括棋盘外部的）中独立随机地选择一个进行移动，直到移动了 K 次或跳到了棋盘外面。 求移动结束后，“马” 仍留在棋盘上的概率。
【新智元发自中国乌镇】在围棋峰会开幕式致辞中，DeepMind CEO Demis 表示，樊麾已经成为 AlphaGo 开发团队中的一位重要成员。樊麾表示，自己在与 AlphaGo 对战以后，获得了很多从未有过的认知。柯洁与 AlphaGo 对战将以全新并且激动人心的方式共同探索围棋的奥秘。Demis 还说，围棋不止是一种游戏，是一种艺术。这场比赛也不止是一场比赛，有些东西是专门设计来探索这个世界上最复杂而美丽的棋盘游戏——围棋的真理（perfection & truth），这是人类自己单独下棋再下 1 万
吴飞 任职于上海微电子装备（集团）股份有限公司，创新业务主管，计算机仿真和软件开发学科带头人。他从2000年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica演示项目笔记》作者，Wol
雷锋网注：本文作者许铁， 法国巴黎高师物理硕士 ，以色列理工大学（以色列85%科技创业人才的摇篮, 计算机科学享誉全球）计算神经科学博士，巡洋舰科技有限公司创始人, 曾在香港浸会大学非线性科学中心工作一年。
这段代码使用一个while循环来控制马的移动，直到访问了棋盘上的所有格子（move_count达到SIZE * SIZE）或者无法找到合适的下一步移动位置。
中国象棋是中华民族的文化瑰宝，您找到答案了吗？ 谢谢@笙箫默同学积极的参与并分享了他的答案： 代码：http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessCode.png 结果：http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessLnew.gif 谜底 ---- 答案： 正确答案不唯一，且可行解肯定大于等于46种。 方法一： 采用回溯算法 + Warnsdorf 规则的方法，可获得1种答案。当马的初始坐标位置从 {8,1} 开始（即 x=8，y=1；或者说第8
众所皆知，国际象棋中“马”的行走规则为八个方向，在这种规则下，一个“马”是否可能遍历国际象棋8*8的棋盘？如果有可能，在给定起点的情况下，有多少种可能？本实验将通过c语言程序用计算机来模拟“马”对棋盘的遍历。
骑士旅游（Knight tour）在十八世纪初倍受数学家与拼图迷的注意，它什么时候被提出已不可考，骑士的走法为西洋棋的走法，骑士可以由任一个位置出发，它要如何走完[所有的位置？
需求来源：4399之马踏棋盘小游戏：http://www.4399.com/flash/146267_2.htm
作者 RaySaint http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/577854 机器学习的定义 《机器学习》By M.Mitchell第一章中和斯坦福机器学习公开课第一课都提到了一个这样定义： 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。 并举了一个例子，西洋跳棋学习问题： 任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈 这个例子很清楚的解释
这是我在学习C语言的过程中自己编写的一个小游戏，现在将自己的思路（主要以流程图形式和代码中的注释表达）和具体代码以及运行结果分享出来以供大家学习参考。
P1002 过河卒 题目描述 棋盘上AAA点有一个过河卒，需要走到目标BBB点。卒行走的规则：可以向下、或者向右。同时在棋盘上CCC点有一个对方的马，该马所在的点和所有跳跃一步可达的点称为对方马的控制点。因此称之为“马拦过河卒”。 棋盘用坐标表示，AAA点(0,0)(0, 0)(0,0)、BBB点(n,m)(n, m)(n,m)(nnn, mmm为不超过202020的整数)，同样马的位置坐标是需要给出的。 现在要求你计算出卒从AAA点能够到达BBB点的路径的条数，假设马的位置是固定不动的，并不是卒走一步马走一步。 输入输出格式 输入格式：
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
最近，开发人员 Leah Neukirchen 在博客中称，Unix 之父 Ken Thompson 的旧密码被破解了。这是什么情况呢？
本文章为系列文章，共100个摸鱼小游戏。初学者可以尝试实现这些项目，并在HTML、CSS、JS编译环境中动手操作。所有项目都已收集在专栏：
现在棋盘的大小不一定，由p，q给出，并且在棋盘中将出现障碍物（限制马的行动，与象棋走法相同）
题目描述 有一个n*m的棋盘(1<n,m<=400)，在某个点上有一个马,要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步 输入输出格式 输入格式： 一行四个数据，棋盘的大小和马的坐标 输出格式： 一个n*m的矩阵，代表马到达某个点最少要走几步（左对齐，宽5格，不能到达则输出-1） 输入输出样例 输入样例#1： 3 3 1 1 输出样例#1： 0 3 2 3 -1 1 2 1 4 1 #include<iostream> 2
有一个n*m的棋盘(1<n,m<=400)，在某个点上有一个马,要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步
本节要介绍的就是整个象棋项目最为重点的地方了——会涉及一些棋子可走路径的搜索算法。以車为例，它的可走路径是四个方向上空位置和异色棋子位置，即单方向遇到的空位置则加入搜索点、遇到同色棋子或异色则停止搜索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
