1. 问题解决与搜索1.1. 解决问题的能力无疑是区分人类和其他动物的关键能力之一1.1.1. 解决问题是需要智慧的1.2. 汉诺塔1.2.1. 对于三个金环而言1.2.1.1. 你不可能找到少于7次的解决方案了1.2.2. 最初，我们只能选择移动最小的金环，只有将它移动到中间或者最右边的柱

一、免杀的概念什么是免杀？免杀，也就是反病毒（AntiVirus）与反间谍（AntiSpyware）的对立面，英文为Anti-AntiVirus（简写VirusAV），逐字翻译为“反-反病毒”，翻译为“反杀毒技术”。通俗点讲，也就是一个被杀软报毒的PE文件，经过一系列处理后，使杀软不认为他是一个病毒或木马。那么，啥是P

2.2 A*算法的核心思想A*算法的核心思想是结合实际代价和启发式估计，以高效地搜索图形中的最优路径。通过在评估函数中权衡实际代价和启发式估计，A*算法能够在保证找到最优路径的同时，尽可能减小搜索的时间和空间开销。这使得A*算法成为解决路径规划问题的一种高效而灵活的算

从启发式合并到DsuonTree传统启发式合并[HNOI2009]梦幻布丁题目描述\(n\)个布丁摆成一行，进行\(m\)次操作。每次将某个颜色的布丁全部变成另一种颜色的，然后再询问当前一共有多少段颜色。例如，颜色分别为\(1,2,2,1\)的四个布丁一共有\(3\)段颜色.输入格式第一行是两

600-E题目大意给定一颗\(n\)个节点的树，根为\(1\)。树上的每个节点\(i\)都有一个颜色\(c_i\)。如果一个颜色在以\(x\)为根的子树中出现次数最多，那么称该颜色为主要颜色，显然，一颗树中可以有多个主要颜色。求出对于每个节点为根时，其子树中所有主要颜色的编号和。Solution启发式

启发式评估(heuristicevaluation)方法介绍(2008-09-0911:56:52)转载▼标签：it分类： ２互联网产品设计什么是启发式评估？启发式评估法就是使用一套简单、通用、有启发性的可用性原则来进行的可用性评估。即几个评审人员根据一些通用的可用性原则和自己的经验来发现

        本文创新性地提出了黑风筝算法（BKA），这是一种受黑风筝迁徙和掠食行为启发的元启发式优化算法。BKA集成了柯西突变策略和Leader策略，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。这种新颖的组合在探索全球解决方案和利用本地信息之间取得了良好的平衡。在CEC-2022和CEC-20

适用范围当题目中查询有关子树中的问题，而往往涉及类似莫队中每种值出现个数这类比较难用线段树快速维护的时候，我们可以考虑用启发式合并。过程启发式合并其实是优雅的暴力，具体思路就是：统计\(u\)子树的答案，我们先把\(u\)除了重儿子之外的所有儿子的答案统计了，然后再统计重儿

启发式合并定义在并查集和树上处理离线问题的算法，主要思想是把小集合并到大集合上做法树上颜色：一棵树，每个节点都有一个颜色，给定m次询问，问以x为根的子树有多少种不同的颜色。轻重剖分，只需要记录重儿子即可。先遍历轻儿子，不计修改。再遍历重儿子，计入修改。最后再遍历轻儿子

人工智能(第3版)第三章—学习笔记知情搜索（informedsearch，也称有信息搜索）利用启发式方法，通过限定搜索的深度或宽度来缩小问题空间。3.0引言介绍了本章的主要内容与几个重要的概念。3.1启发式方法乔治·波利亚——“启发式方法之父”​启发式方法的目的是大幅度减少到

人工智能第三版第三章知情搜索知情搜索（informedsearch，也称有信息搜索）：利用启发式方法，通过限定搜索的深度或宽度来缩小问题空间。启发式方法启发式方法的目的是大幅度减少到达目标状态所要考虑的节点数目，它们非常适合解决那些组合复杂度（combinatorialcomplexity）快速增长的

例题：CF600E有一种暴力的想法是先DFS每个结点，再对每个结点DFS它的子树，用\(cnt\)数组记录每个结点子树的颜色出现情况。复杂度\(O(n^2)\)。一个平平无奇的优化：第一层DFS的时候，把重儿子放到最后搜索。在搜索重儿子的子树后，不清空\(cnt\)数组。然后在DFS这个结点的子树

dsuontree前言在我认为，这个并不能说单独列出来成为一个算法，更恰当的说，是一种思想、技巧。反正挺简单的，也很有趣（谁会拒绝一个优美的暴力呢），所以写篇笔记记录一手。dsu是什么dsu一般指“disjointsetunion”，即并查集。那么dsuontree也就是指树上的合并和查询操作。但是

题意简述有一个以\(1\)为根的有根树，每个点有权值\(v_i\)。你需要选出一个点集\(S\)，使得点集里任意两个元素\(x,y\)，若\(x\)在原树上是\(y\)的祖先，则要满足\(v_x>v_y\)。求选出的点集的最大大小是多少。解法原题限制相当于：在选出的点集构成的新树\(T\)中，每个点到根节

570-D题目大意给定一棵\(n\)个节点的树，根节点为\(1\)，每个节点上有一个小写字母\(ch\)。定义节点\(x\)的深度为\(x\)到根节点的路径上的节点数量。\(q\)次询问，每次询问查询以\(x\)为根的子树之中所有深度为\(d\)的节点上字母重排之后是否可以构成一个回文串。Solution对于一组

人工智能第一章人工智能概述1.0引言第一种观点，人工智能等同于任何由非生命系统实现的智能，即使这类智能行为的实现与人类智能的依赖机制不同也无关紧要第二种观点，人工智能系统必须能够模仿人类智能。研究人工智能或者实现人工智能系统，首先要理解人类如何获取智能行为，但是，人

人工智能（第三版）（24/1/15）第一章：前言#起始：（24/1/15）1.0引言对于人工智能的理解存在争议——一些人认为，人工智能等同于任何由非生命系统实现的智能。他们坚持认为，即使这类智能行为的实现与人类智能的依赖机制不同也无关紧要。而另一些人则认为，人工智能系统必须能够模仿人类智能。—

人工智能：第一章本章展示了人工智能的概貌，包括人工智能的定义、分类、发展、学科、应用以及方法。使读者了解了人工智能领域的一些基本概念，并对该学科的内容有了大致的了解。人工智能概述人工：非自然形成的、人造的。智能：R.斯腾伯格的定义--智能是个体从经验中学习、正确推理、

XORTree\(\mathtt{TAGS}\)：树上启发式合并+异或+贪心\(\mathtt{ESTIMATION}\)：非常好的启发式合并题目First.如何去除\(0\)路径对于一条路径\(u\tov\)，要使其不为\(0\)肯定是将\(\mathtt{LCA}(u,v)\)变为\(2^{30+x}\)最好，这样异或值的第\(30+x\)位一

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷

dsuonTree(树上启发式合并)当遇到处理子树询问，并且无修改时。可以考虑树上启发式合并。算法流程：step1：处理出每个点的\(siz_x\)以及重儿子\(son_x\)。voiddfs(intx,intfa){ siz[x]=1; intMaxson=0; for(inti=0;i<p[x].size();i++){ inty=p[x]

一道很好的启发式合并题目。思路考虑一个事实。我们想要求出对于每个点对不合法的情况。例如现在考虑到了\((x,y)\)，它们的\(\text{lca}\)为\(z\)。有几种情况：\(a_x<a_z<a_y\)，那么是合法的。\(a_x<a_y<a_z\)，那么包含\(a_x,a_y\)不包含\(a_z\)的区间是不合法的，

容易发现分配给一个子树的钱只要够了就会移除具体来讲，如果一个结点被分配到了\(x\)块钱，那么有两种情况：子树全部都拿到了该拿的钱，自己拿到了一部分或者全部拿到了对于每个儿子，其子树拿到的钱均不超过某个值对于情况1容易构造使其不发生，对于情况2可以每次二分。\(O(n

第三章：通过搜索进行问题求解本章将讨论基于目标的Agent中的一种，称为「问题求解Agent」，问题求解Agent使用原子表示：世界状态被视为一个整体。1.问题求解Agent基于当前的情形和Agent的性能度量进行「目标形式化」是求解问题的第一步。我们将目标考虑成是世界的一个状态集合

Preface注释\(\text{card}\)是基数，即集合大小。启发式合并就是将\(\text{card}\)较小的集合并入\(\text{card}\)较大的集合。感觉挺暴力，那分析一下每个元素被复制了多少次。将\(A\)并入\(B\)，\(\foralli\inA\)被复制一次，其所在的集合的大小至少\(\times2\)，所以