ch算法收缩节点后如何展开

ch算法是一种用于图路网的快速路径搜索算法，它通过预处理和收缩节点的方式来加快路径搜索的速度。当收缩节点后，如何展开节点是指在搜索路径时如何利用收缩后的节点信息来得到最优路径的过程。

在ch算法中，收缩节点后的展开过程包括两个部分：前向搜索和后向搜索。

前向搜索是指从起始节点出发，利用预处理产生的辅助信息（如最短路径树）来快速找到目标节点的过程。在收缩节点后，一些节点可能被合并成一个超级节点，这时在前向搜索过程中可以利用这些超级节点的信息来加速路径搜索。

后向搜索是指从目标节点出发，利用预处理产生的辅助信息来迅速找到起始节点的过程。同样，后向搜索过程中也可以利用收缩后节点的信息来加速路径搜索。

总的来说，收缩节点后的展开过程就是利用预处理和收缩后节点的信息来快速找到起始节点和目标节点之间的最优路径。通过提前计算和保存节点的一些信息，可以避免在实际搜索过程中重复计算，从而大大提高了路径搜索的速度和效率。

相关问题

决策树ch4.5算法python代码

决策树算法是一种常用的机器学习算法，其主要用于分类和回归任务。在Python中，可以使用scikit-learn库的DecisionTreeClassifier类来实现决策树算法。

以下是一个简单的决策树算法的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data # 特征
y = iris.target # 目标变量

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 在训练集上训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型性能
print("准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

以上代码首先导入所需的库，包括`datasets`模块来加载数据集，`train_test_split`模块来拆分训练集和测试集，`DecisionTreeClassifier`类用于创建决策树分类器，`metrics`模块用于评估模型性能。

然后，加载鸢尾花数据集，并将数据集分为特征和目标变量。接下来，将数据集拆分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的30%。

然后，创建决策树分类器对象，并在训练集上训练模型。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并通过准确率评估模型的性能。

这是一个简单的决策树算法的Python代码示例，你可以根据自己的需求进行扩展和修改。

哈工大ch5贪心算法作业

### 回答1：
哈工大的ch5贪心算法作业是一个涉及贪心算法的作业。贪心算法是一种求解最优化问题的算法，其核心思想是每一步都选择当前最优解，以期望最终能得到全局最优解。在这个作业中，我们将学习如何利用贪心算法解决一些实际问题。

这个作业可能会涉及一些经典的贪心算法问题，比如背包问题、任务调度问题等。对于这些问题，我们需要根据题目的要求，设计相应的贪心策略，并编写程序来实现解决方案。

在完成作业的过程中，我们需要理解贪心算法的基本原理和特点，比如贪心选择性质、最优子结构性质等。同时，我们还需要学会分析问题的特点，选择合适的贪心策略，并证明其正确性。

完成这个作业的过程不仅可以提高我们对贪心算法的理解，还可以培养我们的问题解决能力和编程实现能力。同时，我们还可以通过参考其他同学的解答和进行讨论，加深对贪心算法的理解和应用。

总的来说，哈工大的ch5贪心算法作业是一个很好的练习和巩固贪心算法知识的机会。通过完成这个作业，我们可以更加深入地理解贪心算法，并将其应用到实际问题中。

### 回答2：
哈工大ch5贪心算法作业主要涉及到贪心算法的理解和应用。贪心算法是一种在每一步选择中都考虑当前状态下最优解的策略。其基本思想是通过每一步的局部最优解来寻求全局最优解。

在哈工大ch5贪心算法作业中，可能会涉及到以下几个重要的题目或问题。

首先，可能会要求编写贪心算法的代码。通过分析问题的特点，我们可以设计出一套贪心策略，然后根据策略编写代码。在编写代码时，需要定义好问题的输入和输出格式，并考虑边界情况和异常情况的处理。

其次，可能会要求分析贪心算法的时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是衡量算法执行时间的指标，空间复杂度是衡量算法运行所需内存空间的指标。通过分析算法的每个步骤和数据结构的使用情况，可以计算出算法的时间复杂度和空间复杂度。

此外，可能会要求证明贪心算法的正确性。为了证明贪心算法的正确性，我们需要证明贪心选择性质和最优子结构性质。贪心选择性质是指每一步都选择局部最优解，最优子结构性质是指整个问题的最优解可以通过局部最优解递归构建。

最后，可能会要求应用贪心算法解决实际问题。贪心算法可以应用于很多实际问题，例如任务调度、区间调度、背包问题等。通过将实际问题抽象为数学模型，并根据问题的特点设计贪心策略，可以用贪心算法来求解这些问题。

总之，哈工大ch5贪心算法作业主要涉及到贪心算法的理解、应用和分析。通过完成这些题目，可以进一步提高对贪心算法的理解和掌握。

### 回答3：
哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业的第五章贪心算法作业，主要涉及贪心算法的基本原理和应用。贪心算法是一种求解优化问题的方法，其核心思想是每一步都选择当前状态下最优的决策，从而希望达到全局最优解。

在作业中，学生需要运用贪心算法解决一系列实际问题。这些问题涉及到任务调度、背包问题、区间覆盖等。例如，有一批任务需要在一定时间内完成，每个任务有不同的截止时间和收益，学生需要制定一个调度方案使得总收益最大化；或者给定一组物品，每个物品有其重量和价值，学生需要选出一些物品放入背包中，使得背包的总价值最大化，但是背包的容量有限制。

在解决这些问题的过程中，学生需要根据问题描述和约束条件，选择合适的贪心策略。贪心策略常见的有按照某种特定顺序进行选择、优先选择单位收益最高的任务或物品等。但是需要注意的是，贪心算法并不是适用于所有问题，有些问题无法通过贪心策略得到最优解。

完成作业后，学生需要编写代码实现贪心算法，并对给定的测试用例进行验证。同时，还要对算法的时间复杂度进行分析，并给出评价。贪心算法通常具有较低的时间复杂度，并且可以在很多实际应用场景中取得较好的效果。

总体而言，哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业第五章贪心算法作业是一次综合性的实践性作业，通过解决实际问题来加深对贪心算法的理解和应用。这对于学生提高算法设计和分析能力，培养实际问题解决能力，具有重要的意义。