Алгоритм сказки каша из топора


Оформите в виде блок-схемы алгоритм приготовления каши из топора по мотивам русской народной сказки.

Обучайтесь и развивайтесь всесторонне вместе с нами, делитесь знаниями и накопленным опытом, расширяйте границы знаний и ваших умений.
поделиться знаниями или
запомнить страничку
  • Все категории
  • экономические 42,825
  • гуманитарные 33,434
  • юридические 17,865
  • школьный раздел 595,980
  • разное 16,703

Популярное на сайте:

Как быстро выучить стихотворение наизусть? Запоминание стихов является стандартным заданием во многих школах. 

Как научится читать по диагонали? Скорость чтения зависит от скорости восприятия каждого отдельного слова в тексте. 

Как быстро и эффективно исправить почерк?  Люди часто предполагают, что каллиграфия и почерк являются синонимами, но это не так.

Как научится говорить грамотно и правильно? Общение на хорошем, уверенном и естественном русском языке является достижимой целью. 

История Златовласки и трех медведей

Жила-была маленькая девочка по имени Златовласка. Она пошла гулять в лес. Вскоре она наткнулась на дом. Она постучала и, когда никто не ответил, вошла.

За столом на кухне стояли три миски с кашей. Златовласка была голодна. Она попробовала кашу из первой миски.

"Эта каша слишком горячая!" воскликнула она.

Итак, она попробовала кашу из второй миски.

«Эта каша слишком холодная», - сказала она.

Итак, она попробовала последнюю миску каши.

«Аааа, эта каша в самый раз», - радостно сказала она и все съела.

После того, как она съела завтрак трех медведей, она решила, что немного устала. Итак, она вошла в гостиную, где увидела три стула. Златовласка села на первое, чтобы отдохнуть, стул.

"Этот стул слишком велик!" воскликнула она.

Итак, она села на второй стул.

"Этот стул тоже великоват!" она скулила.

Итак, она попробовала последний и самый маленький стул.

«Аааа, этот стул как раз подходит», - вздохнула она. Но как только она села на стул, чтобы отдохнуть, он разлетелся на части!

Златовласка к этому времени очень устала, она поднялась наверх в спальню. Она легла в первую кровать, но это было слишком тяжело. Потом она легла на вторую кровать, но она была слишком мягкой. Затем она легла в третью кровать, и это было как раз.Златовласка заснула.

Пока она спала, три медведя вернулись домой.

«Кто-то ел мою кашу», - прорычал папа-медведь.

«Кто-то ел мою кашу», - сказала мама-медведица.

«Кто-то ел мою кашу и все съел!» крикнул Медведь.

«Кто-то сидел в моем кресле», - прорычал папа-медведь.

«Кто-то сидел в моем кресле», - сказала мама-медведица.

«Кто-то сидел на моем стуле и разломил его на части», - крикнул Медведь.

Они решили еще немного осмотреться, и когда они поднялись наверх в спальню, папа медведь зарычал,

«Кто-то спал в моей постели».

«В моей постели тоже кто-то спал», - сказала мама-медведица.

«Кто-то спал в моей постели, а она все еще здесь!» воскликнул Медвежонок.

Именно тогда Златовласка проснулась. Она увидела трех медведей. Она закричала: «Помогите!» И она вскочила и выбежала из комнаты. Златовласка сбежала по лестнице, открыла дверь и убежала в лес.Она так и не вернулась в дом трех медведей.

.

Страница не найдена · GitHub · GitHub

перейти к содержанию Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать сегодня. Выучить больше. Отклонить Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
.

Введение в алгоритм A *

Создано 26 мая 2014 г., обновлено в августе 2014 г., февраль 2016 г., июнь 2016 г., июнь 2020 г.

В играх мы часто хотим найти пути из одного места в другое. Мы не только пытаемся найти кратчайшее расстояние; мы также хотим учитывать время в пути. Переместите каплю (начальную точку) и крестик (конечную точку), чтобы увидеть кратчайший путь.

Чтобы найти этот путь, мы можем использовать алгоритм поиска по графу , который работает, когда карта представлена ​​в виде графика. A * - популярный выбор для поиска по графам. Поиск в ширину - это самый простой из алгоритмов поиска по графу, так что давайте начнем с него, и мы продвинемся до A *.

Первое, что нужно сделать при изучении алгоритма, - это понять данные . Какой ввод? Что на выходе?

Ввод: Алгоритмы поиска по графику, включая A *, принимают «график» в качестве входных данных. Граф - это набор из местоположений («узлов») и соединений («ребер») между ними.Вот график, который я дал A *:

Sprites от StarRaven - см. Нижний колонтитул для ссылки

A * больше ничего не видит. Он видит только график. Он не знает, находится ли что-то в помещении или на улице, или это комната, или дверной проем, или насколько велика площадь. Видит только график! Он не знает разницы между этой картой и другой.

Вывод: Путь, найденный A *, состоит из узлов и ребер графа. Ребра - это абстрактные математические понятия.Знак * скажет вам перейти из одного места в другое , но не скажет, как . Помните, что он ничего не знает о комнатах или дверях; он видит только график. Вам нужно будет решить, означает ли ребро графа, возвращаемое A *, перемещение от плитки к плитке, движение по прямой, открытие двери, плавание или бег по кривой.

Компромиссы: Для любой игровой карты существует множество различных способов создания графа поиска пути для передачи A *. Приведенная выше карта превращает большинство дверных проемов в узлы; что, если мы сделаем дверные проемы краями? Что, если бы мы использовали сетку поиска пути?

График поиска пути не обязательно должен совпадать с тем, который используется на вашей игровой карте.Игровая карта с сеткой может использовать граф поиска пути без сетки или наоборот. A * работает быстрее всего с наименьшим количеством узлов графа; с сетками часто легче работать, но в результате получается много узлов. На этой странице описывается алгоритм A *, но не дизайн графа; см. мою другую страницу [1] для получения дополнительной информации о графиках. Для объяснений на остальной части страницы, , я буду использовать сетки, потому что это легче визуализировать концепции .

Существует множество алгоритмов, работающих на графиках. Я собираюсь рассказать о них:

Поиск в ширину исследует одинаково во всех направлениях.Это невероятно полезный алгоритм не только для обычного поиска пути, но и для процедурного создания карты, поиска пути в поле потока, карт расстояний и других типов анализа карт.
Алгоритм Дейкстры (также называемый поиском по единообразной стоимости) позволяет нам определять приоритеты, какие пути исследовать. Вместо того, чтобы одинаково исследовать все возможные пути, он предпочитает более дешевые пути. Мы можем назначить более низкие затраты, чтобы стимулировать движение по дорогам, более высокие затраты, чтобы избегать лесов, более высокие затраты, чтобы препятствовать приближению к врагам, и многое другое.Когда стоимость передвижения меняется, мы используем это вместо поиска в ширину.
A * - это модификация алгоритма Дейкстры, оптимизированная для одного пункта назначения. Алгоритм Дейкстры может находить пути ко всем местам; A * находит пути к одному месту или ближайшему из нескольких мест. Он расставляет приоритеты по путям, которые, кажется, ведут ближе к цели.

Я начну с самого простого, поиска в ширину, и добавлю по одной функции, чтобы превратить ее в A *.

Ключевая идея всех этих алгоритмов состоит в том, что мы отслеживаем расширяющееся кольцо, называемое границей . В сетке этот процесс иногда называют «заливкой», но тот же метод работает и для других сеток. Запустите анимацию , чтобы увидеть, как расширяется граница → →

Как это реализовать? Повторяйте эти шаги, пока граница не станет пустой:

  1. Выберите и удалите локацию с границы. →
  2. Разверните , посмотрев на его соседей.Пропустить стены. Любые недостигнутые соседи мы добавляем к как границу, так и достигнутый набор → .

Давайте посмотрим на это поближе. Плитки нумеруются в порядке посещения. Просмотрите процесс расширения:

Это всего лишь десять строк кода (Python):

 frontier = Queue () frontier.put (начало) достигнуто = set () достигнуто.адд (начало) пока не frontier.empty (): current = frontier.get () для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не достигнут: граница.положить (далее) achievement.add (next) 

Этот цикл является сутью алгоритмов поиска по графу на этой странице, включая A *. Но как найти кратчайший путь? Цикл на самом деле не строит пути; он только говорит нам, как посетить все на карте. Это потому, что поиск в ширину можно использовать не только для поиска путей; В этой статье я покажу, как он используется для защиты башни, но его также можно использовать для карт расстояний, процедурной генерации карт и многих других вещей.Хотя здесь мы хотим использовать его для поиска путей, поэтому давайте изменим цикл, чтобы отслеживать , откуда мы пришли из для каждого достигнутого местоположения, и переименовать , достигнув , установленный в таблицу came_from (ключи таблица - это достигнутый набор):

 frontier = Queue () frontier.put (начало)  came_from  = dict ()  came_from  [начало] =  Нет  пока не frontier.empty (): current = frontier.get () для следующего в графике.соседи (текущие): если следующий не в , пришел_от : frontier.put (следующий)  came_from  [next] =  current  

Now came_from для каждой локации указывает на то место, откуда мы пришли. Это как «панировочные сухари». Их достаточно, чтобы реконструировать весь путь. Наведите указатель мыши на любое место на карте и посмотрите, как следование стрелкам дает вам обратный путь к исходной позиции.

Код для восстановления путей прост: следуйте стрелкам назад от к цели к началу .Путь представляет собой последовательность из ребер , но часто проще сохранить узлы:

 текущий = цель путь = [] пока текущий! = начало: path.append (текущий) current = came_from [текущий] path.append (start) # необязательно path.reverse () # optional 

Это простейший алгоритм поиска пути. Он работает не только с сетками, как показано здесь, но и с любой структурой графа. В подземелье местоположениями графов могут быть комнаты, а грани графов - дверные проемы между ними. В платформере местоположениями графа могут быть местоположения, а ребра графа - возможные действия, такие как перемещение влево, перемещение вправо, прыжок вверх, прыжок вниз.В общем, рассматривайте граф как состояния и действия, которые изменяют состояние. Подробнее о представлении карты я писал здесь [2] . В оставшейся части статьи я продолжу использовать примеры с сетками и исследую, почему вы можете использовать варианты поиска в ширину.

Мы нашли пути из в одно место до во все других местоположений. Часто нам не нужны все пути; нам нужен только путь от одного места к другому . Мы можем прекратить расширять границы, как только достигнем своей цели.Перетащите круг, чтобы увидеть, как граница перестает расширяться, как только достигает цели.

Без раннего выхода С ранним выходом

Код простой:

 frontier = Queue () frontier.put (начало) came_from = dict () came_from [начало] = Нет пока не frontier.empty (): current = frontier.get ()  если текущая == цель:   перерыв  для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не в came_from: frontier.put (следующий) came_from [next] = current 

Есть много интересных вещей, которые вы можете сделать с условиями раннего выхода.

До сих пор мы сделали шаг с такой же «стоимостью». В некоторых сценариях поиска пути для разных типов передвижения существуют разные затраты. Например, в Civilization перемещение по равнине или пустыне может стоить 1 очко перемещения, но перемещение через лес или холмы может стоить 5 очков перемещения. На карте вверху страницы прогулка по воде стоит в 10 раз дороже, чем прогулка по траве. Другой пример - диагональное перемещение по сетке, которое стоит больше, чем осевое перемещение. Мы хотим, чтобы первопроходец учел эти затраты.Давайте сравним шагов от начала с расстоянием от начала:

Число шагов Расстояние

Для этого нам нужен Алгоритм Дейкстры (или поиск по единообразной стоимости). Чем он отличается от поиска в ширину? Нам нужно отслеживать затраты на перемещение, поэтому давайте добавим новую переменную cost_so_far , чтобы отслеживать общую стоимость перемещения из начальной точки. Мы хотим принять во внимание транспортные расходы при принятии решения о том, как оценивать местоположение; давайте превратим нашу очередь в очередь с приоритетом.Менее очевидно, что мы можем посетить какое-либо место несколько раз с разными затратами, поэтому нам нужно немного изменить логику. Вместо добавления местоположения к границе, если местоположение никогда не было достигнуто, мы добавим его, если новый путь к местоположению лучше, чем лучший предыдущий.

 граница =  PriorityQueue ()  frontier.put (начало , 0 ) came_from = dict () cost_so_far = dict () came_from [начало] = Нет cost_so_far [начало] = 0 пока не frontier.empty (): текущий = граница.получить() если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие):  new_cost = cost_so_far [current] + graph.cost (current, next)  , если следующий не в cost_so_far или new_cost  cost_so_far [next] =  new_cost   priority = new_cost  frontier.put (следующий , приоритет ) came_from [next] = current 

Использование очереди с приоритетом вместо обычной очереди изменяет способ расширения границы .Контурные линии - один из способов увидеть это. Запустите анимацию , чтобы увидеть, как граница расширяется медленнее через леса, находя кратчайший путь вокруг центрального леса, а не через него:

Поиск в ширину Алгоритм Dijkstra

Затраты на перемещение, отличные от 1, позволяют нам исследовать более интересные графики , не только сетки. На карте вверху страницы затраты на перемещение основаны на расстоянии от комнаты к комнате. Затраты на движение также можно использовать, чтобы избегать или отдавать предпочтение областям в зависимости от близости к врагам или союзникам.

Замечания по реализации: мы хотим, чтобы эта приоритетная очередь сначала возвращала наименьшее значение . На странице реализации я показываю PriorityQueue в Python, используя heapq , чтобы сначала вернуть наименьшее значение, а также в C ++, используя std :: priority_queue , настроенный на возврат сначала наименьшего значения. Кроме того, версия алгоритма Дейкстры и A *, представленная мною на этой странице, отличается от того, что есть в учебниках по алгоритмам. Это гораздо ближе к так называемому поиску по единой стоимости.Описываю отличия на странице реализации.

Благодаря поиску в ширину и алгоритму Дейкстры граница расширяется во всех направлениях. Это разумный выбор, если вы пытаетесь найти путь ко всем или ко многим местам. Однако, как правило, нужно найти путь только к одному месту. Давайте сделаем так, чтобы граница расширялась по направлению к цели больше, чем в других направлениях. Сначала мы определим эвристическую функцию , которая сообщает нам, насколько мы близки к цели:

 def эвристика (a, b): # Манхэттенское расстояние на квадратной сетке вернуть абс (а.x - b.x) + abs (a.y - b.y) 

В алгоритме Дейкстры мы использовали фактическое расстояние от start для упорядочивания очереди с приоритетом. Вместо этого, в Greedy Best First Search мы будем использовать расчетное расстояние до цели для упорядочивания очереди приоритетов. Сначала будет исследовано место, ближайшее к цели. Код использует приоритетную очередь из алгоритма Дейкстры, но без cost_so_far :

 frontier = PriorityQueue () граница.положить (начало, 0) came_from = dict () came_from [начало] = Нет пока не frontier.empty (): current = frontier.get () если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не в came_from:  приоритет = эвристический (цель, следующий)  frontier.put (следующий, приоритет) came_from [next] = current 

Давайте посмотрим, насколько хорошо это работает:

Алгоритм Дейкстры Жадный поиск по наилучшему первому критерию

Вау !! Удивительно, правда? Но что происходит на более сложной карте?

Алгоритм ДейкстрыЖадный поиск по первому лучшему

Эти пути не самые короткие.Таким образом, этот алгоритм работает на быстрее , когда препятствий не так много, но пути не такие, как , хорошо . Мы можем это исправить? Да!

Алгоритм Дейкстры хорошо работает для поиска кратчайшего пути, но он тратит время на изучение направлений, которые не являются многообещающими. Greedy Best First Search исследует многообещающие направления, но может не найти кратчайшего пути. Алгоритм A * использует как - фактическое расстояние от старта, так и расчетное расстояние до цели.

Код очень похож на алгоритм Дейкстры:

 frontier = PriorityQueue () граница.положить (начало, 0) came_from = dict () cost_so_far = dict () came_from [начало] = Нет cost_so_far [начало] = 0 пока не frontier.empty (): current = frontier.get () если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие): new_cost = cost_so_far [текущий] + graph.cost (текущий, следующий) если следующий не в cost_so_far или new_cost  + эвристика (цель, следующая)  frontier.put (следующий, приоритет) came_from [next] = current 

Сравните алгоритмы: алгоритм Дейкстры вычисляет расстояние от начальной точки.Жадный поиск по первому лучшему оценивает расстояние до целевой точки. A * использует сумму этих двух расстояний.

Алгоритм ДейкстрыGreedy Best-FirstA * Search

Попробуйте открыть отверстие в стене в разных местах. Вы обнаружите, что когда жадный поиск по первому наилучшему найдет правильный ответ, A * тоже найдет его, исследуя ту же область. Когда жадный поиск лучшего первого находит неправильный ответ (более длинный путь), A * находит правильный ответ, как это делает алгоритм Дейкстры, но все же исследует меньше, чем алгоритм Дейкстры.

A * - лучшее из обоих миров. Пока эвристика не переоценивает расстояния, A * находит оптимальный путь, как это делает алгоритм Дейкстры. A * использует эвристику для изменения порядка узлов так, чтобы с большей вероятностью встретило целевой узел раньше.

И… все! Это алгоритм A *.

Готовы ли вы это реализовать? Рассмотрите возможность использования существующей библиотеки. Если вы реализуете это самостоятельно, у меня есть сопутствующее руководство, в котором шаг за шагом показано, как реализовать графики, очереди и алгоритмы поиска пути в Python, C ++ и C #.

Какой алгоритм следует использовать для поиска путей на игровой карте?

  • Если вы хотите найти пути от или до всех всех местоположений, используйте поиск в ширину или алгоритм Дейкстры. Используйте поиск в ширину, если стоимость передвижения одинакова; используйте алгоритм Дейкстры, если затраты на перемещение варьируются.
  • Если вы хотите найти пути к одной локации или ближайшей из нескольких целей, используйте жадный поиск лучшего первого или A *. В большинстве случаев предпочитайте A *. Когда возникает соблазн использовать жадный поиск лучшего первого, рассмотрите возможность использования A * с «недопустимой» эвристикой [3] .

А как насчет оптимальных путей? Поиск в ширину и алгоритм Дейкстры гарантированно найдут кратчайший путь по входному графу. Жадный поиск лучшего первого - нет. A * гарантированно найдет кратчайший путь, если эвристика никогда не превышает истинное расстояние. Когда эвристика становится меньше, A * превращается в алгоритм Дейкстры. По мере увеличения эвристики A * превращается в жадный поиск лучшего первого.

А как насчет производительности? Лучше всего удалить ненужные места на графике.Если вы используете сетку, посмотрите это. Уменьшение размера графа помогает всем алгоритмам поиска графа. После этого используйте максимально простой алгоритм; более простые очереди работают быстрее. Жадный поиск лучшего первого обычно работает быстрее, чем алгоритм Дейкстры, но не дает оптимальных путей. A * - хороший выбор для большинства задач поиска пути.

А как насчет не-карт? Я показываю здесь карты, потому что считаю, что с помощью карты легче понять, как работают алгоритмы. Однако эти алгоритмы поиска на графах можно использовать на любых графах, а не только на игровых картах, и я попытался представить код алгоритма таким образом, чтобы он не зависел от двумерных сеток.Стоимость перемещения на картах становится произвольным весом на ребрах графа. Эвристика не так легко переносится на произвольные карты; вы должны разработать эвристику для каждого типа графа. Для плоских карт расстояние - хороший выбор, поэтому я здесь и использовал его.

Я много больше писал о поиске пути здесь [4] . Имейте в виду, что поиск по графу - это только часть того, что вам нужно. A * сам по себе не обрабатывает такие вещи, как совместное движение, перемещение препятствий, изменение карты, оценка опасных областей, формаций, радиус поворота, размеры объектов, анимация, сглаживание пути и многие другие темы.

.

Повесть о нескольких текстовых сообщениях: Характерное исследование повести о двух городах

Главная ›Классные ресурсы› Планы уроков

План урока

Марки 9–12
План урока Тип Стандартный урок
Расчетное время Четыре занятия по 50 минут
Автор урока

Издатель

Обзор

Рекомендуемые ресурсы

От теории к практике

ОБЗОР

Студенты изучают характер многочисленных фигур, созданных Чарльзом Диккенсом в книге «« Повесть о двух городах »».Сначала студенты сравнивают и сопоставляют несколько форм общения: электронную почту, текстовые сообщения и телефон. Затем они заполняют таблицу изучения характера, которая разбивает физический фон, черты характера, социальный статус / происхождение, оставшиеся без ответа вопросы о персонаже и окончательное суждение о персонаже. Затем учащиеся будут создавать текстовые сообщения между многочисленными персонажами, которые демонстрируют отношения между персонажами, их происхождение и сюжетные точки, в которых они участвуют. Урок завершается тем, что учащиеся делятся своими текстовыми сообщениями и обсуждают причины их выбора.

наверх

ОСОБЕННЫЕ РЕСУРСЫ

к началу

ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ

В статье NCTE Council Chronicle «Переход к литературе 21 st -Century Literacies» Сара Кайдер объясняет, что по мере того, как информационные технологии продолжают развиваться, учителя открывают то, что считается ценным общением в классе (4).Один из многих способов, которыми учителя могут использовать различные типы коммуникации, - это включать способы, которыми их ученики общаются каждый день. Более того, Уильям Кист объясняет переход от общества, основанного на страницах, к обществу, основанному на экране, утверждая, что «это другой способ общения, мысли или человеческого выражения» (5). Приглашение учащихся отвечать на литературу в формате серии текстовых сообщений позволяет достичь двух целей: оно показывает, что учителя ценят формы общения, в которых учащиеся уже участвуют, и позволяет учителям обсуждать с учащимися способы сходства новых средств коммуникации. и отличается от более традиционных способов выражения значения.

Дополнительная литература

Collier, Lorna. «Переход к грамоте 21 века». Хроника Совета Ноябрь 2007: 4-8.

к началу

.

Смотрите также