C语言——极大极小搜索



Problem A

极大极小搜索

时限:1000ms 内存限制:10000K 总时限:3000ms

描述:

搜索n层,第一层取最大值,先输入两个整数n、randseed,用randseed设置随机数种子。
搜索时每层4个分支,能不能想这个分支走用函数canmoveto()判断,内容如下:
int canmoveto(int m, int dire)
{
return(rand() % 2);
}
评估函数用
int evaluation()
{
return(rand() % 21 - 10);
}

输入:

先输入两个整数n、randseed,

输出:

输出用极大极小搜索n层后的返回的最优值。

输入样例:

6 1234

输出样例:

2

来源:



答案如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int bfs(int m,int mark);
int canmoveto(int m,int dire);
int evaluation();
int main()
{
 int n,randseed;
 scanf("%d%d",&n,&randseed);
 srand(randseed);
 printf("%d\n",bfs(n,1));
 return 0;
}

int bfs(int m,int mark)
{
 int i;
 int value;
 int maxvalue=-10;
 if(m==0)
 {
     return(evaluation());
    }
 else
 {
  for(i=0;i<4;i++)
  {
   if(canmoveto(m,i))
   {
    value=bfs(m-1,mark*(-1));
    if(value*mark>maxvalue)
    {
        maxvalue=value*mark;
    }
   }
  }
 }
 return maxvalue*mark;
}

int canmoveto(int m, int dire)
{
   return(rand() % 2);
}

int evaluation()
{
   return(rand() % 21 - 10);
}

### 关于C语言中求解极小值的方法 在探讨如何利用C语言来实现求解极小值的算法时,可以从不同角度出发,具体取决于目标函数的特点以及所需的精度。一种常见的策略是基于数值优化技术中的梯度下降法或者牛顿法等迭代方法。 对于较为简单的单变量或多变量连续可微分的目标函数而言,可以通过编写特定的程序逻辑,在给定初始猜测的情况下逐步逼近全局或局部极小点的位置[^1]。下面给出一段使用一维搜索方式寻找极小值位置的基础框架代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义待优化的一元二次方程作为示例 double func(double x){ return pow(x, 2); // y = x^2 的简单例子 } int main(){ double stepSize = 0.01; // 步长控制参数 int maxIter = 1000; // 迭代次数上限 double epsilon = 1e-6; // 收敛条件阈值 double currentX = -5.0; // 初始估计值 for(int i=0;i<maxIter;++i){ double prevY = func(currentX); double nextY = func(currentX + stepSize); if(nextY >= prevY){ // 如果前进方向上函数值变大,则反向调整步长 stepSize *= -0.5; } currentX += stepSize; if(fabs(stepSize)<epsilon || fabs(func(currentX)-prevY)<epsilon*fabs(prevY)){ break; // 当满足收敛标准时提前终止循环 } printf("Iteration %d: X=%.8f Y=%.8f\n", i+1, currentX, func(currentX)); } printf("\nMinimum found at X=%lf with F(X)=%lf.\n",currentX,func(currentX)); return 0; } ``` 上述代码展示了基本思路——即通过不断尝试新的输入值并比较前后两次计算得到的结果差异来进行路径规划直至达到稳定状态为止。当然这只是一个非常基础的例子,实际应用场景下可能还需要考虑更多因素比如边界约束、多峰现象等问题。 除了这种直接针对解析表达式的处理外,当面对复杂的数据集而非显式公式描述的情况时,还可以借助数据拟合手段先构建合适的模型再进一步探索最优点所在区域[^3];或者是引入进化类启发式搜索机制如遗传算法(GA),后者尤其适合那些难以用传统数学工具解决的大规模组合优化难题[^4]。
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