【总结】A算法

A*算法

我们的目标是尽量将终点取出 $k$ 次，所以将它到终点的最短路近似的看作未来的路径长度。如果当前花费+未来的路径长度更小，就更有可能成为答案。显然，当前取出的点走最短路一定会成为答案之一，当然，对于一些不在最短路径上的点，只要当前花费+未来的路径长度比其他状态小，也会成为答案。

涂满它！

设计估价函数为：当前不同颜色的个数

我们的决策应该是选择与之相邻的一个块的颜色

考虑用 IND*

破坏正方形

考虑估价函数为当前状态下，每次将一个存在的最小矩阵的火柴全部拿去，所花费的步数。

dfs框架为：每次拿走最小的矩阵的一根火柴

Channel Allocation

这是一道染色问题。

用迭代加深控制搜索步数，每次选择被覆盖颜色最多的进行dfs，可以用优先队列实现。

本题可以运用经典的四色定理，即答案不超过4.

当结点数很多时，四色定理的剪枝优势就会体现出来了

四色定理的原始理论依据：

对于一个散点集，若要求尽可能连接任意两个点，但任意一条边边不允许与其他边相交，

那么当散点集的元素个数<=4时，连接所得的图必为一个一个 无向完全图

当散点集的元素个数>4时，连接所得的图必不是一个完全图

完全图：任意两点均相邻

__EOF__

本文作者：仰望星空的蚂蚁
本文链接：https://www.cnblogs.com/cqbzly/p/17530357.html
关于博主：评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。
版权声明：本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！
声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【推荐】一下。您的鼓励是博主的最大动力！