答深度优先搜索算法的特点是
深度优先遍历例题
深度优先遍历例题摘要:一、深度优先遍历概念介绍1.定义2.特点二、深度优先遍历算法应用1.图形遍历2.搜索算法三、深度优先遍历例题解析1.题目一:二叉树的深度优先遍历1.分析2.算法实现3.答案解析2.题目二:链式广度优先遍历1.分析2.算法实现3.答案解析四、深度优先遍历实战技巧与优化1.避免回溯2.提高效率正文:一、深度优先遍历概念介绍1.定义深度优先遍历(Depth-First Traversal,简称DFT)是一种遍历树或图的算法。
它沿着一个路径一直向前,直到达到最深的节点,然后回溯到上一个节点,继续沿着另一个路径遍历。
2.特点深度优先遍历的特点是访问一个节点后,会沿着该节点的子节点继续遍历,直到没有未访问的子节点为止。
此时,遍历过程会回溯到上一个节点,继续访问其未访问的子节点。
二、深度优先遍历算法应用1.图形遍历深度优先遍历在图形处理领域有广泛应用,如图像处理中的边缘检测、图像分割等。
通过遍历图像像素点,可以发现像素点之间的关系,从而实现图像处理任务。
2.搜索算法深度优先搜索(DFS)是一种经典的搜索算法,它采用深度优先策略在树或图中寻找目标节点。
DFS算法常用于解决迷宫问题、八皇后问题等。
三、深度优先遍历例题解析1.题目一:二叉树的深度优先遍历1.分析二叉树的深度优先遍历通常采用递归或栈实现。
递归方法简单,但效率较低;栈方法效率较高,但实现较复杂。
2.算法实现(递归)```def dfs(root):if not root:returnprint(root.val, end=" ")dfs(root.left)dfs(root.right)```3.答案解析按照题目给定的二叉树,进行深度优先遍历,得到的序列为:1 2 4 5 3 6 8。
2.题目二:链式广度优先遍历1.分析链式广度优先遍历与树的同层遍历类似,采用队列实现。
队列中的元素依次为当前层的节点,每次遍历时,取出队首节点,将其相邻节点加入队列,并将其标记为已访问。
深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度
深度优先算法和广度优先算法都是图搜索中常见的算法,它们具有不同的特点和适用场景。
在进行全面评估之前,让我们先来了解一下深度优先算法和广度优先算法的基本概念和原理。
### 1. 深度优先算法(Depth-First Search, DFS)深度优先算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其核心思想是从起始顶点出发,沿着一条路径直到末端,然后回溯,继续搜索下一条路径,直到所有路径都被探索。
在实际应用中,深度优先算法常常通过递归或栈来实现。
### 2. 广度优先算法(Breadth-First Search, BFS)广度优先算法也是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其核心思想是从起始顶点出发,依次遍历该顶点的所有相邻顶点,然后再以这些相邻顶点作为起点,继续遍历它们的相邻顶点,以此类推,直到所有顶点都被遍历。
在实际应用中,广度优先算法通常通过队列来实现。
### 3. 深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度在实际应用中,我们经常需要对算法的时间复杂度进行分析。
针对深度优先算法和广度优先算法,它们的时间复杂度并不相同。
- 深度优先算法的时间复杂度:O(V + E),其中V为顶点数,E为边数。
在最坏的情况下,如果采用邻接矩阵来表示图的话,深度优先算法的时间复杂度为O(V^2);如果采用邻接表来表示图的话,时间复杂度为O(V + E)。
- 广度优先算法的时间复杂度:O(V + E),其中V为顶点数,E为边数。
无论采用邻接矩阵还是邻接表表示图,广度优先算法的时间复杂度都是O(V + E)。
### 4. 个人理解和观点在实际应用中,我们在选择使用深度优先算法还是广度优先算法时,需要根据具体的问题场景来进行选择。
如果要寻找图中的一条路径,或者判断两个节点之间是否存在路径,通常会选择使用深度优先算法;如果要寻找最短路径或者进行层次遍历,通常会选择使用广度优先算法。
深度优先算法和广度优先算法都是非常重要的图搜索算法,它们各自适用于不同的场景,并且具有不同的时间复杂度。
《人工智能》复习要点
名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域( D )A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门( C )A.数学和生理学B.心理学和生理学C.语言学D.综合性的交叉学科和边缘学科3.神经网络研究属于下列( B )学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是( C )A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的( D )A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU是(A)A.最一般合一B.最一般替换C.最一般谓词D.基替换7.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫( B )。
A.专家系统B.机器学习C.神经网络D.模式识别8.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中( D )A.事实B.规则C.控制D.关系9.语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的( C )。
A.无悖性B.可扩充性C.继承性10.仅个体变元被量化的谓词称为( A )A.一阶谓词B.原子公式C.二阶谓词D.全称量词11.或图通常称为( D )A.框架网络B.语义图C.博亦图D.状态图12.不属于人工智能的学派是( B )A.符号主义B.机会主义C.行为主义D.连接主义。
13.所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发,通过运用( )的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
( A )A.不确定性, 不确定性B.确定性, 确定性C.确定性, 不确定性D.不确定性确定性14.C(B|A) 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的( B )A.可信度B.信度C.信任增长度D.概率15.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。
人工智能解答题总结
人工智能解答题总结一、什么是人工智能?它有哪些特征答案:科学角度:人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。
能力角度:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解活动。
特征:1、具有感知能力;2具有记忆和思维能力;3、具有学习能力;4具有行为能力;二、简述人工智能的主要研究学派及认知观点?答:符号主义又称逻辑主义、心里学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程,人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,可以用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作过程来模拟人的认知过程。
知识是信息的一种形式,是构成智能的基础,人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。
连接主义又称仿生学派或生理学派,其原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程,人脑不同于电脑,提出连接主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。
行为主义又称进化主义或控制理论学派,其原理为控制论及感知-动作控制系统。
认为智能取决于感知和行为,认为智能不需要知识,不需要表示、不需要推理,人工智能可以像人类智能一样逐步进化,智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来,符号主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象,因而不能真实地反映客观存在的。
三、状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么,他们有何本质上的联系和异同?状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,是以状态和操作符为基础的。
在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。
搜索算法比较和优化
深度优先搜索和广度优先搜索的比较和优化第一节比较一、深度优先搜索的特点是:1、从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。
有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。
但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。
2、深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。
一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。
当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。
当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。
3、深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。
广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。
在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。
而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。
本书取前一种广义的理解。
不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。
保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。
4、不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展出的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。
5、从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。
例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。
如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。
广度优先搜索和深度优先搜索有何区别
广度优先搜索和深度优先搜索有何区别在计算机科学和算法领域中,广度优先搜索(BreadthFirst Search,简称 BFS)和深度优先搜索(DepthFirst Search,简称 DFS)是两种常见且重要的图或树的遍历算法。
它们在解决各种问题时都有着广泛的应用,但在搜索策略和特点上存在着显著的差异。
让我们先来了解一下广度优先搜索。
想象一下你正在一个迷宫中,你从入口开始,先探索与入口相邻的所有房间,然后再依次探索这些相邻房间相邻的房间,以此类推。
这就是广度优先搜索的基本思路。
广度优先搜索是以逐层的方式进行的。
它首先访问起始节点,然后依次访问起始节点的所有邻接节点,接着再访问这些邻接节点的邻接节点,就像在平静的湖面上泛起的层层涟漪。
这种搜索方式确保在访问更深层次的节点之前,先访问同一层次的所有节点。
在实现广度优先搜索时,通常会使用一个队列(Queue)数据结构。
将起始节点入队,然后循环取出队列头部的节点,并将其未访问过的邻接节点入队,直到队列为空。
这种方式保证了搜索的顺序是按照层次进行的。
广度优先搜索的一个重要应用是在寻找最短路径问题上。
因为它先访问距离起始节点近的节点,所以如果存在最短路径,它往往能够更快地找到。
例如,在地图导航中,要找到从一个地点到另一个地点的最短路线,广度优先搜索就可能是一个不错的选择。
接下来,我们看看深度优先搜索。
如果说广度优先搜索是逐层展开,那么深度优先搜索就像是一个勇敢的探险家,沿着一条路径一直走下去,直到走到尽头或者无法继续,然后才回溯并尝试其他路径。
深度优先搜索通过递归或者使用栈(Stack)来实现。
从起始节点开始,不断深入访问未访问过的邻接节点,直到无法继续,然后回溯到上一个未完全探索的节点,继续探索其他分支。
深度优先搜索在探索复杂的树形结构或者处理递归问题时非常有用。
比如在检查一个表达式是否合法、遍历一个复杂的文件目录结构等方面,深度优先搜索能够发挥其优势。
人工智能复习题(答案)【精选文档】
一:单选题1。
人工智能的目的是让机器能够(D),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B。
和人脑一样考虑问题C。
完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有(C)。
A。
人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D。
人工智能有力地促进了社会的发展。
3。
自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标.A. 理解别人讲的话. B。
对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑.C. 欣赏音乐.D. 机器翻译。
4。
下列不是知识表示法的是(A)。
A。
计算机表示法 B. 谓词表示法C。
框架表示法D。
产生式规则表示法5。
关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D)。
A。
用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点".C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6。
一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D)。
A。
VJ B. C# C. Foxpro D。
LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C)的过程。
A。
思考B。
回溯C。
推理 D. 递归8。
确定性知识是指(A)知识.A. 可以精确表示的B。
正确的C. 在大学中学到的知识D。
能够解决问题的9。
下列关于不精确推理过程的叙述错误的是(B)。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D。
不精确推理过程最终推出不确定性的结论10。
我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。
人工智能基础(习题卷43)
人工智能基础(习题卷43)第1部分:单项选择题,共50题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项A)它能根据已有的数据进行改变B)它能在估计过程中引入正则项C)贝叶斯回归的推断速度快答案:C解析:2.[单选题]通过KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是()A)同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度高B)同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度低C)同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度低D)同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度高答案:B解析:3.[单选题]Gazebo 是一款什么工具( )。
A)仿真B)可视化C)调试D)命令行答案:A解析:4.[单选题]今天的RPA机器人是基于操作行为、(),能够满足业务处理的一类机器人A)业务规则引擎B)知识库C)基于数据的决策D)人工判断答案:A解析:5.[单选题]故障定位与分析功能应支持故障区间判定,依据上送的故障信号.( )判定和展示故障发生区间。
A)分合信号B)储能变化C)失压告警D)事故总答案:A解析:6.[单选题]半监督学习包括()。
A)纯半监督学习B)主动学习解析:7.[单选题]回归算法预测的标签是?A)自变型B)离散型C)应变型D)连续型答案:D解析:8.[单选题]下列关于可视化方法体系说法不正确的是()A)通常采用视觉图形元素和视觉通道两个维度进行视觉编码B)常用的共性方法有统计图表、图论方法、视觉隐喻和图形符号学等C)领域方法在所属领域内其可视化的信度和效果往往低于基础方法的直接应用D)视觉编码为其他数据可视化方法提供了方法学基础答案:C解析:领域方法在所属领域内其可视化的信度和效果高于基础方法的直接应用。
9.[单选题]下列算法中,属于群智能算法的是( )A)免疫算法。
B)蚁群算法。
C)人工神经网络D)遗传算法。
答案:B解析:10.[单选题]贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。
人工智能复习题(答案)
一:单选题1. 人工智能的目的是让机器能够(D),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有(C)。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是(A)。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D)。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D)。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C)的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A)知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是(B)。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。
人工智能化复习试题(卷)和答案解析与解析
一、单选题1. 人工智能的目的是让机器能够(D ),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有( C )。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是()。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D )。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D )。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是( C )的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A )知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是( B )。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的( A )领域作出了贡献。
数据结构试题及答案(10套最新)
数据结构试题及答案(10套最新)数据结构试题及答案(10套最新)第一套试题:问题一:什么是数据结构?数据结构的作用是什么?回答:数据结构是一种组织和存储数据的方式,它关注数据元素之间的关系以及对数据元素的操作。
数据结构的作用包括提供高效的数据存储和访问方式,减少资源消耗,简化问题的解决方法,提高算法的性能和程序的可读性。
问题二:请列举几种常见的线性数据结构,并简要介绍它们的特点。
回答:常见的线性数据结构包括数组、链表和栈。
数组是一种连续存储数据元素的结构,具有随机访问的特点;链表是一种通过指针相连的数据元素,可以灵活地插入和删除元素;栈是一种遵循先进后出原则的数据结构,常用于解决递归问题。
问题三:请说明二叉树的定义及其性质。
回答:二叉树是一种特殊的树形数据结构,每个节点最多有两个子节点。
二叉树具有以下性质:每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点;左子树和右子树都是二叉树;二叉树的节点个数为n,边的个数为n-1。
问题四:在数组中查找一个元素的时间复杂度是多少?为什么?回答:在数组中查找一个元素的时间复杂度是O(n),其中n是数组的长度。
因为在数组中查找元素需要按照索引一个一个比较,最坏情况下需要比较n次才能找到目标元素。
问题五:请解释堆排序算法的原理及时间复杂度。
回答:堆排序算法利用堆这种数据结构进行排序。
首先将待排序的元素构建成一个大顶堆,然后将堆顶元素与最后一个元素交换,继续调整堆,再取出堆顶元素与倒数第二个元素交换,依次执行,最后得到从小到大排序的序列。
堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。
第二套试题:问题一:请解释图的邻接矩阵和邻接表表示法。
回答:图的邻接矩阵表示法是使用二维数组来表示图的连接关系,数组中的元素表示相应节点之间的边的关系。
邻接表表示法使用链表来表示图的连接关系,链表中的元素表示相邻节点之间的边的关系。
问题二:请说明深度优先搜索算法的原理及其应用。
回答:深度优先搜索(DFS)算法是一种遍历或搜索图的算法,其原理是从起始节点开始,依次深入到尽可能远的节点,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,再继续深入其他未访问过的节点。
人工智能复习题及答案
一、填空:1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。
3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是(10)。
5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是(11)。
6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。
7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=—1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。
8.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16).9.谓词公式与其子句集的关系是(17).10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。
12.若C1=P(x)∨Q(x),C2=┐P(a)∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)。
13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。
14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23)。
15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是(24),(25) , (26)。
16.状态图启发式搜索算法的特点是 (27)。
17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个 (28),深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个 (29) .18.产生式系统有三部分组成(30), (31)和推理机.其中推理可分为 (32)和(33)。
19.专家系统的结构包含人机界面、 (34), (35),(36) , (37) 和解释模块。
20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38),CF(A1∧A2 )= (39),CF(A1∨A2 )= (40) 。
深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法
深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,它具有简单、易实现的特点,在很多问题中都有广泛的应用。
本文将介绍深度优先搜索算法数据结构中的遍历方法,包括递归实现和迭代实现两种方式。
一、递归实现深度优先搜索算法递归实现深度优先搜索算法十分简洁,基本思路是从起始节点开始,以深度优先的方式遍历整个图。
具体步骤如下:1. 定义一个标记数组visited,用于记录每个节点是否被访问过。
初始时,visited数组的所有元素都设置为false。
2. 从起始节点开始,对未被访问过的相邻节点进行递归访问。
在递归访问一个节点时,标记该节点为已访问。
3. 重复步骤2,直到所有节点都被访问过。
递归实现深度优先搜索算法的伪代码如下:```void DFS(int node, bool[] visited) {visited[node] = true;for (int i = 0; i < adj[node].length; i++) {int nextNode = adj[node][i];if (!visited[nextNode]) {DFS(nextNode, visited);}}}```二、迭代实现深度优先搜索算法除了递归实现外,深度优先搜索算法还可以通过迭代的方式来实现。
迭代实现的基本思路是使用栈(Stack)来辅助遍历,具体步骤如下:1. 定义一个标记数组visited,用于记录每个节点是否被访问过。
初始时,visited数组的所有元素都设置为false。
2. 创建一个空栈,并将起始节点入栈。
3. 循环执行以下操作,直到栈为空:- 出栈一个节点,并将其标记为已访问。
- 遍历该节点的所有未被访问过的相邻节点,将其入栈。
迭代实现深度优先搜索算法的伪代码如下:```void DFS(int startNode, bool[] visited) {Stack<int> stack = new Stack<int>();stack.Push(startNode);while (stack.Count > 0) {int node = stack.Pop();visited[node] = true;for (int i = 0; i < adj[node].length; i++) {int nextNode = adj[node][i];if (!visited[nextNode]) {stack.Push(nextNode);}}}}```三、总结深度优先搜索算法是一种重要且常用的图遍历算法,通过递归或迭代的方式可以实现节点的深度优先遍历。
人工智能复习题库3223
一、填空:1.人工智能的研智途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译°3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是乂心。
5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是真。
6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为永真式。
7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着无关,CF (A) =-1,则意味着假,CF (A) =1,则意味着真。
8.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释G都为假。
9.谓词公式与其子句集的关系是心1。
10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为窒集,则结论成立。
11.若Cl=n PVQ, C2=PVn Q,则Cl 和C2 的归结式R (Cl, C2) = ~i PVP 或i 0V0。
12.若Cl=P(x) VQ(x), C2=n P(a) VR(y),则Cl 和C2 的归结式R (Cl, C2) = (20) 0 (a) VR(y)13.£= (21) , 5= (22)。
14.有子句集S= {P(x)J>(y)},其MGU=[必。
15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策16.状态图启发式搜索发法的特点是(27)。
17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个二义树,深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个单链表。
18.产生式系统有三部分组成综合数据库,知识库和推理机。
其中推理可分为宗向推理和反向推理。
19.专家系统的结构包含人机界面、知识库,推理机,动态数据库,知识库答理系统和解释模块。
20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF (A)、CF (Al)、CF (A2)之间,规定如下关系:CF (~A) = ~CF(A) ,CF (A1AA2 ) = min《CF (Al), CF (A2) ( , CF (A1VA2 ) = max(CF(Al), CF (A2) }。
人工智能技术导论(廉师友)考试复习重点总结
第一章人工智能:主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
为什么要研究人工智能:1)普通计算机智能低下,不能满足社会需求。
2)研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。
3)智能化是自动化发展的必然趋势。
4)研究人工智能,对人类自身智能的奥秘也提供有益帮助。
远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力,具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力,还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
近期目标:是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能,从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
人工智能的研究内容1)搜索与求解2)学习与发现3)知识与推理4)发明与创造5)感知与交流6)记忆与联想7)系统与建造8)应用与工程研究途径与方法:1)心理模拟,符号推演法就是以人脑的心理模型为依据,将问题或知识表示成某种逻辑网络,采用符号推演的方法,实现搜索、推理、学习等功能,从宏观上来模拟人脑的思维,实现人工智能.2)生理模拟,神经计算就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体,用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识别和推理等功能,从而来模拟人脑的智能行为,使计算机表现出某种智能。
3)行为模拟,控制进化是一种基于感知-行为模型的研究途径和方法,它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性,如自适应,自寻优、自学习、自组织等,来研究和实现人工智能。
4)群体模拟,仿生计算模拟生物群落的群体智能行为,从而实现人工智能.5)博采广鉴,自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型,这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法.6)原理分析,数学建模就是通过对智能本质和原理的分析,直接采用某种数学方法来建立智能行为模型.人工智能的基本技术1)表示a符号智能的表示是知识表示b计算智能的表示一般是对象表示2)运算a符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作b计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算3)搜索a符号智能在问题空间内搜索进行问题求解b计算智能在解空间搜索进行求解第三章1广度优先搜索的特点广度优先中OPEN表是一个队列,CLOSED表是一个顺序表,表中各节点按顺序编号,正被考察的节点在表中编号最大,广度优先策略是完备的广度优先搜索策略与问题无关,具有通用性.缺点搜索效率低。
AI-2013-Spring-复习题
问题1:人工智能产生于哪一年?解答: 1956年.1956年夏季,美国的一些年青科学家在Dartmouth大学召开了一个夏季讨论会,在该次会议上,第一次提出了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语,标志着人工智能的诞生。
问题2:什么是人工智能?解答: 人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
问题3:产生式系统由哪些部分组成?解答: 组成产生式系统的三要素:(1)综合数据库;(2)一组产生式规则(或者规则集);(3)一个控制系统(或者控制策略)问题4:搜索算法分为哪两大类?解答: 搜索算法,根据其是否使用与问题有关的知识,分为盲目搜索(无信息搜索)和启发式搜索两大类。
问题5:回溯方法在哪些情况下进行回溯?解答(1)当遇到非法状态时;(2)当一个状态的所有规则都用完时;(3)当节点的深度达到了限制值,还没有找到解时;(4)当出现回路时。
问题6:深度优先方法的特点是什么?解答: (1)属于图搜索;(2)是一个通用的搜索方法;(3)如果深度限制不合适,有可能找不到问题的解;(4)不能保证找到最优解。
问题7:宽度优先方法的特点是什么?解答: (1)属于图搜索;(2)是一个通用的搜索方法;(3)当问题有解时,一定能找到解;(4)在单位耗散值的情况下,问题如果有解,一定能找到最优解。
问题8:什么是A算法?解答: 定义评价函数: f(n)=g(n)+h(n) 对OPEN表中的元素按照f 值,从小到大进行排列,每次从OPEN表中取出f值最小的节点扩展,这种图搜索算法成为A算法。
问题9: A算法中的f(n)、g(n)和h(n)各代表什么含义?解答: g(n)表示从初始节点当节点n 的最优路径耗散值的估计。
h(n)表示从节点n到目标节点最优路径耗散值的估计。
f(n)=g(n)+h(n)表示从初始节点出发,经过节点n,到达目标节点的最优路径的耗散值的估计。
深度优先搜索和广度优先搜索的比较和应用场景
深度优先搜索和广度优先搜索的比较和应用场景在计算机科学中,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图搜索算法。
它们在解决许多问题时都能够发挥重要作用,但在不同的情况下具有不同的优势和适用性。
本文将对深度优先搜索和广度优先搜索进行比较和分析,并讨论它们在不同应用场景中的使用。
一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种通过遍历图的深度节点来查找目标节点的算法。
它的基本思想是从起始节点开始,依次遍历该节点的相邻节点,直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。
如果当前节点有未被访问的相邻节点,则选择其中一个作为下一个节点继续进行深度搜索;如果当前节点没有未被访问的相邻节点,则回溯到上一个节点,并选择其未被访问的相邻节点进行搜索。
深度优先搜索的主要优势是其在搜索树的深度方向上进行,能够快速达到目标节点。
它通常使用递归或栈数据结构来实现,代码实现相对简单。
深度优先搜索适用于以下情况:1. 图中的路径问题:深度优先搜索能够在图中找到一条路径是否存在。
2. 拓扑排序问题:深度优先搜索能够对有向无环图进行拓扑排序,找到图中节点的一个线性排序。
3. 连通性问题:深度优先搜索能够判断图中的连通分量数量以及它们的具体节点组合。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种通过遍历图的广度节点来查找目标节点的算法。
它的基本思想是从起始节点开始,先遍历起始节点的所有相邻节点,然后再遍历相邻节点的相邻节点,以此类推,直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。
广度优先搜索通常使用队列数据结构来实现。
广度优先搜索的主要优势是其在搜索树的广度方向上进行,能够逐层地搜索目标节点所在的路径。
它逐层扩展搜索,直到找到目标节点或者遍历完整个图。
广度优先搜索适用于以下情况:1. 最短路径问题:广度优先搜索能够在无权图中找到起始节点到目标节点的最短路径。
2. 网络分析问题:广度优先搜索能够在图中查找节点的邻居节点、度数或者群组。
三、深度优先搜索和广度优先搜索的比较深度优先搜索和广度优先搜索在以下方面有所不同:1. 搜索顺序:深度优先搜索按照深度优先的顺序进行搜索,而广度优先搜索按照广度优先的顺序进行搜索。
太原理工大学人工智能精彩试题+问题详解
人工智能试卷A一.填空题(15分)1.人工智能系统是一个知识处理系统,而______,______,_______则成为人工智能系统的三个基本问题.2.新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等.在新一代专家系统中,不但采用______的方法,而且采用_____的技术和基于模型的原理.3.人工神经网络的结构基本上分为两类,即递归网络和前馈网络.递归网络的典型代表有Elmman网络,____网络.前馈网络的典型代表有多层感知机,_____等.4.进化计算包括_______,进化策略,_______,遗传编程。
5.简单遗传算法的遗传操作主要有三种:______,__________,______.6.产生式系统的控制策略随搜索方式的不同可分为________,_________,_________.二.问答题.(20分)1.广度优先搜索和深度优先搜索各有什么特点?(8分)2.一般程序和专家系统有什么区别?(12分)三.解答题:(45分)1.某问题由下列公式描述:试用消解原理证明(x)R(x)(15分)2.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项,例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子).(10 分)For every set x , there is a set y ,such that the cardinality of y is greater than the cardinality of x .3.用语义网络表示下列知识:(10分)(a)树和草都是植物.(b)树和草都是有根有叶的.(c)水草是草,且长在水中.(d)果树是树,且会结果.(e)樱桃树是一种果树,它结樱桃.4.八数码难题.设问题的初始状态S0和目标状态Sg如下图所示,且估价函数为:f(n)=d(n)+w(n) ,其中,d(n)表示节点n在搜索树中的深度;w(n)表示节点n中“不在位”的数码个数.请计算初始状态S0的估价函数值f(S0).并画出该八数码问题的有序搜索图,标明各节点的f值,及各节点的扩展次序,并给出求得的解路径。
深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论
一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论(一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。
有的搜索深度是已知和固定的,如例題2-4, 2-5, 2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。
但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的, 即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。
(2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。
一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。
当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。
当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。
(3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。
广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。
在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。
而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。
本书取前一种广义的理解。
不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。
保留全部结点的算法,实际上是在数掲库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。
(4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。
(5)从输出结果可看岀,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。
例如例題2-8得最优解为13,但第一个解却是17。
如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。
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习题 3
1、答:深度优先搜索算法的特点是
①一般不能保证找到最优解;
②当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制;
③方法与问题无关,具有通用性;
④属于图搜索方法。
宽度优先搜索算法的特点是
①当问题有解时,一定能找到解;
②当问题为单位耗散值,并且问题有解时,一定能找到最优解;
③效率低;
④方法与问题无关,具有通用性;
⑤属于图搜索方法。
2、答:在决定生成子状态的最优次序时,应该采用深度进行衡量,使深度大的
结点优先扩展。
3、答:(1)深度优先
(2)深度优先
(3)宽度优先
(4)宽度优先
(5)宽度优先
4、答:如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后,它所影响的棋盘位置数少,那
么给以后放皇后留下的余地就大,找到解的可能性也大;反之留下的余地就小,找到解的可能性也小。
并不是任何启发函数对搜索都是有用的。
6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。
7、答:最短路径为ACEBDA,其耗散值为15。
8、解:(1)(S,O,S0,G)
S:3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。
O:①一块板移入相邻的空格;
②一块板相隔1块其他的板跳入空格;
③一块板相隔2块其他的板跳入空格。
S0:
B B B W W W
G:
W W W B B B
W W W B B B
W W W B B B
W W W B B B
W W W B B B
W W W B B B
W W W B B B
(2)140123123123456733
3377=⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯=⋅P P P (3)定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。
显然,)()(n h n h *≤,所以该算法具有可采纳性。
又,⎩
⎨⎧≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ,所以该启发函数h 满足单调限制条件。
9、解:
((( ),( )),( ),(( ),( )))
((S,( )),( ),(( ),( )))
((A,( )),( ),(( ),( )))
((A,S),( ),(( ),( )))
((A,A),( ),(( ),( )))
((A),( ),(( ),( )))
(S,( ),(( ),( )))
(A,( ),(( ),( )))
(A,S,(( ),( )))
(A,A,(( ),( )))
(A,(( ),( )))
(A,(S,( )))
(A,(A,( )))
(A,(A,S))
(A,(A,A))
(A,(A))
(A,S)
(A,A)
(A)
S
10、选择一个你熟悉的领域,设计一个状态搜索系统。
11、解:从结点n到目的结点集合N的解图G′递归定义为
①如果n是N的一个元素,则G′由单个结点组成;
②如果n有一个扩展出结点{n1,n2,…,n k}的K-连接符,使得从每一个
n i(i=1,2,…,k)到N有一解图,则G′由结点n、K-连接符和{n1,n2,…,n k}中的每个结点到N的解图所组成;
③否则,n 到N不存在解图。
如果n=s,则此解图即为所求解问题的解图。
AO*算法由两个过程组成
①图生成过程,即扩展结点;
②计算耗散值的过程。
2 3
(1)
3
(2)
2
(3)
2
(4)
2
2
12、解:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)。