搜索资源列表
DataMining_apiori
- apiori算法的实现程序。使用侯选产生发现频繁项集算法。每一次迭代分为连接步和剪枝步。-apiori Algorithm program. Generated using the candidate frequent itemsets discovery algorithm. Each iteration is divided into connecting step and pruning steps.
chess
- 本程序采用了多种搜索算法.以下是本程序主要的类说明: 1.CEveluation类:估值类,对给定的棋盘进行估值. 2.CMoveGenerator类:走法产生器,对给定的棋盘局面搜索出所有可能的走法. 3.CSearchEngine类:搜索引擎基类. 4.CNegaMaxEngine类:负极大值法搜索引擎. 5.CAlphaBetaEngine类:采用了Alpha-Beta剪枝技术的搜索引擎. 6.CFAlphaBetaEngine类:fail-
final
- 一个黑白棋程序的算法，程序输出一方棋子在8*8棋盘上的坐标，使用了alpha-beta剪枝和估值等方法实现。-1 Knightmare program algorithm, the program output of one piece of 8* 8 chessboard coordinates, using the alpha-beta pruning and valuation methods to achieve.
the_core_algorithms_of_gobang
- 五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。-Renju is a widely loved by the public of the game, its rules are simple, varied and very rich, and recreational fun. H
ChnChess
- 本程序在Windows98下用VC6.0编译通过，所使用位图来源于“象棋大师”教学软件， 设计和改进时参考了BorlandC++3.1的国际象棋程序和陈成涛所写的“中国象棋程序”。 在算法上采用有界深度优先Alpha-Beta剪枝递归搜索技术-The program under Windows98 using VC6.0 to compile, the use of bitmap from " Chess Master" teaching software design and
2362
- poj上的第2362题，用深度优先算法加上强剪枝实现组成正方形的算法，语言是C-poj the first 2362 title, with depth-first algorithm to achieve the composition of a square with strong pruning algorithm, the language is C++
Apriori
- Apriori算法是一个关联规则挖掘算法，它开创性地使用给予支持度的剪枝技术，系统的控制选项集指数增长-Apriori algorithm is an algorithm for mining association rules, which pioneered the use of pruning techniques to support the system of control options set the exponential growth
57578885Horse
- 实现了跳马的回溯算法，做了一定程度的优化，在一定范围内实现了剪枝操作，速度较快。但当棋盘较大时速度会下降得很快。-Backtracking algorithm to achieve the vault, do a degree of optimization, in a certain range to achieve the pruning operation, faster. But when the board is large rate will drop rapidly.
SourceCode
- 本人机对弈程序采用了多种搜索算法.以下是本程序主要的类说明: 1.CEveluation类:估值类,对给定的棋盘进行估值. 2.CMoveGenerator类:走法产生器,对给定的棋盘局面搜索出所有可能的走法. 3.CSearchEngine类:搜索引擎基类. 4.CNegaMaxEngine类:负极大值法搜索引擎. 5.CAlphaBetaEngine类:采用了Alpha-Beta剪枝技术的搜索引擎. -Games on my machine pr
C4_5
- c4.5经典算法，实现决策树分类功能，可以对连续数值和离散数值实现很好的分类，并有剪枝功能-c4.5 classic algorithms, to achieve the decision tree classification, can be continuous and discrete numerical values to achieve good classification, and a pruning function
yiziqi
- α－ß 剪枝实现一字棋 可以实现人机对战 含有算法-α－ß 剪枝实现一字棋
fenzhijiexianfa
- 分支界限法是由“分支”和“界限”策略两个部分组成，其中“分支”策略是对问题空间按照广度优先的策略进行搜索；“限界”策略是为了加速搜索速度而采用启发信息剪枝的策略。 使用分支限界法来解决单源最短路径问题时主要利用结点控制关系剪枝，在一般情况下，如果解空间树中以结点Y为根的子树中所含的解优于以结点X为根的子树中所含的解，则结点Y控制了结点X，以被控制的结点X为根的子树可以剪去。算法实现时，使用邻接矩阵表示图，二维数组存储图的邻接矩阵，使用数组记录源到各顶点的距离和路径上的前驱顶点。 -Br
Aprior
- 数据挖掘中的APRIOR算法的JavA实现这个算法实现了数据挖掘上的连接与剪枝等算法，可以有效的处理频繁项集的问题。-Data mining algorithms JavA APRIOR realize this algorithm on the connection of data mining algorithms and pruning, etc., can effectively deal with frequent item sets.
C4_5
- matlab实现决策树C4.5算法,首先利用训练数据创建决策树，再用测试数据对决策树进行剪枝。-C4.5 decision tree algorithm matlab realize, first use training data to create decision trees, and then test data for decision tree pruning.
search
- 关于Delphi的搜索算法剪枝技巧的资料-Delphi s search algorithm on the data pruning techniques
acmfudaojiaocheng
- 问题规模化是近来信息学竞赛的一个新趋势，它意在通过扩大数据量来增加算法设计和编程实现的难度，这就向信息学竞赛的选手提出了更高层次的要求，本文试图探索一些解决此类问题的普遍性的策略。开始，本文给出了“规模化”一词的定义，并据此将其分为横向扩展和纵向扩展两种类型，分别进行论述。在探讨横向扩展问题的解决时本文是以谋划策略的“降维”思想为主要对象的；而重点讨论的是纵向扩展问题的解决，先提出了两种策略——分解法和精简法，然后结合一个具体例子研究“剪枝”在规模化问题中的应用。问题规模化是信息学竞赛向实际运用
TicTacToe
- 用α-β剪枝实现井字棋算法，并有GUI界面-α-β algorithm for Tic-Tac-Toe, with Swing GUI
Clearance-pruning-method
- 限界剪枝法的VB编程ppt，让你了解该算法。-Clearance pruning method of VB programming ppt, so that you understand the algorithm.
heibaiqi
- 五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，这里介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法，重点分析了搜索算法，并在传统的博弈算法在五子棋应用中进行一些改进，从而使剪枝更有效，运算性能更好。改进包括：不使用closed表；改变棋盘搜索顺序；增加记录最大棋盘信息的指针。实验证明，这几点改进对提高效率有很高帮助。 -Backgammon is one of the general public loved the game, and here the data structure of the 33
C4.5-by-CPP
- win下C++实现C4.5算法,图形界面具有测试功能.采用悲观后剪枝,使用增益比进行连续属性离散化.-Win C++ C4.5 algorithm under realization, graphic interface with test function. After the pessimistic pruned, use than to gain discretization.