タスマニアのラクダのパズルを解くために A* アルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?
タスマニア ラクダ パズル コードのパフォーマンスを最適化する方法?
このコードは、A* アルゴリズムを使用してタスマニア ラクダ パズルを解くことを目的としています。ただし、コード内のボトルネックによりパフォーマンスが低下しています。
パフォーマンスの問題の特定
一連のスタック トレースにより、時間の大部分が astar 関数の 80 行目に費やされていることがわかります。 :
openlist.put((current.g + heuristicf(neighbor), node(neighbor, current.g + 1, current)))
この行には複数の操作が含まれています:
- 加算整数の
- heuristicf() の呼び出し
- 新しいノード オブジェクトの作成
- オープン リストへの追加
これらの操作を別々に分離する線は速度低下の原因を特定するのに役立ちます。ただし、隣接する配置に対するヒューリスティックの繰り返し計算が潜在的なパフォーマンスのボトルネックであることは明らかです。
パフォーマンスの問題への対処
コードのパフォーマンスを向上させるには、次の提案を検討してください。
- 複数の再計算を避けるために、各配置のヒューリスティック計算の結果を辞書に保存します。
- 不必要な計算や反復を削減できる領域を特定することで、ヒューリスティック関数を最適化します。
- 解までの距離をより正確に推定できる代替ヒューリスティック関数を検討します。
- ソートと次に低いリストの検索に費やす時間を短縮するために、ソートされたリストなど、オープン リストに別のデータ構造を使用することを検討してください。
- 隣接する配置が繰り返し生成されることを避けるために、隣接する配置にキャッシュ メカニズムを実装します。
- 特にコードが大量の時間を費やしている場合は、並列処理技術を利用して複数のコア/プロセッサーにワークロードを分散します。ヒューリスティックのような計算量の多い関数にかかる時間が短縮されます。
これらの最適化を実装することで、パフォーマンスが向上します。コードの部分が大幅に改善され、より大きなパズル インスタンスをより効率的に解決できるようになります。
以上がタスマニアのラクダのパズルを解くために A* アルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
