怎么用Python解曼哈顿距离
时间: 2023-03-08 14:26:18 浏览: 76
计算曼哈顿距离的一种简单方法是利用Python的内置函数abs(),它可以用来计算两个点之间的曼哈顿距离。步骤如下:1. 计算两个点的x轴距离:abs(x2-x1)
2. 计算两个点的y轴距离:abs(y2-y1)
3. 将x轴距离和y轴距离相加即可得到曼哈顿距离:abs(x2-x1) + abs(y2-y1)
相关问题
优劣势解距离法python
优势:
- 解距离法(Distance-based methods)是一种简单且直观的分类方法,易于理解和实现。
- 在解距离法中,分类的结果仅依赖于数据样本之间的距离计算,因此对于非线性可分的数据集也能有效处理。
- 解距离法对于处理高维数据集也比较适用,不受维度灾难问题的影响。
- 距离度量可以根据不同的问题进行灵活选择,常用的有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
劣势:
- 解距离法对于噪声和异常值比较敏感,可能会导致分类结果出现错误。
- 解距离法在处理大规模数据集时计算复杂度较高,需要考虑算法效率的问题。
- 对于不平衡的数据集,解距离法可能会导致分类结果偏向多数类。
- 解距离法对于特征选择和特征权重的处理相对较弱,可能需要额外的特征工程步骤来提升分类性能。
以上是对解距离法在Python中的优劣势的一般介绍,具体情况还需要根据具体问题和数据集来进行评估和选择合适的分类算法。
用python语言使用A*算法求解八数码问题
八数码问题是一种经典的搜索问题,要求把一个3x3的棋盘上的数字1-8排列成特定的顺序。本文将使用A*算法来求解八数码问题。
A*算法是一种启发式搜索算法,它使用估价函数来评估每个节点的价值,并选择最有希望的节点进行扩展。估价函数是一个启发式函数,它可以预测从当前节点到目标节点的最小代价。在八数码问题中,我们可以使用曼哈顿距离作为估价函数。
以下是使用Python语言实现A*算法求解八数码问题的代码:
```python
import heapq
# 计算曼哈顿距离
def manhattan_distance(state):
distance = 0
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[i][j] != 0:
row = (state[i][j] - 1) // 3
col = (state[i][j] - 1) % 3
distance += abs(row - i) + abs(col - j)
return distance
# 判断状态是否合法
def is_valid(state):
nums = set()
for row in state:
for num in row:
if num != 0:
if num in nums:
return False
nums.add(num)
return True
# 获取空格位置
def get_blank(state):
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[i][j] == 0:
return (i, j)
# 获取下一步可能的状态
def get_next_states(state):
blank = get_blank(state)
row, col = blank
next_states = []
for i, j in [(row-1, col), (row+1, col), (row, col-1), (row, col+1)]:
if i >= 0 and i < 3 and j >= 0 and j < 3:
next_state = [row[:] for row in state]
next_state[row][col], next_state[i][j] = next_state[i][j], next_state[row][col]
next_states.append(next_state)
return next_states
# A*算法求解八数码问题
def solve_puzzle(start_state, goal_state):
if not is_valid(start_state) or not is_valid(goal_state):
return None
# 初始化起始状态
start_node = {'state': start_state, 'g': 0, 'h': manhattan_distance(start_state), 'parent': None}
open_list = [start_node]
closed_list = set()
while len(open_list) > 0:
# 选择最小估价函数值的节点进行扩展
current_node = heapq.heappop(open_list)
# 判断是否到达目标状态
if current_node['state'] == goal_state:
path = []
while current_node is not None:
path.append(current_node['state'])
current_node = current_node['parent']
path.reverse()
return path
# 将当前节点加入关闭列表
closed_list.add(str(current_node['state']))
# 扩展下一步可能的状态
for next_state in get_next_states(current_node['state']):
if str(next_state) not in closed_list:
# 计算估价函数值,并加入开放列表
next_node = {'state': next_state, 'g': current_node['g']+1, 'h': manhattan_distance(next_state), 'parent': current_node}
heapq.heappush(open_list, next_node)
# 无解
return None
# 测试
start_state = [[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]]
goal_state = [[1, 2, 3], [8, 0, 4], [7, 6, 5]]
path = solve_puzzle(start_state, goal_state)
if path is not None:
for state in path:
print(state)
else:
print("无解")
```
以上代码中,`manhattan_distance`函数计算曼哈顿距离;`is_valid`函数判断状态是否合法;`get_blank`函数获取空格位置;`get_next_states`函数获取下一步可能的状态;`solve_puzzle`函数使用A*算法求解八数码问题。在测试中,我们设置初始状态为`[[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]]`,目标状态为`[[1, 2, 3], [8, 0, 4], [7, 6, 5]]`,并输出求解路径。