生活中队列的应用实例

队列在我们的日常生活中有很多应用实例，以下是一些例子：
1.排队买票、买饭、取钱等场景中，先来先服务的原则就是队列的应用。
2.医院挂号排队，先来先就医也是队列的应用。
3.电影院排队进场，先到先入座也是队列的应用。
4.公交车站、地铁站等候车时，先来先上车也是队列的应用。
5.打印机打印任务的排队也是队列的应用。

相关问题

代价树搜索生活应用实例代码

以下是一个基于代价树搜索算法的生活应用实例代码，用于解决迷宫问题：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAXN=1005;

int n,m,sx,sy,ex,ey;
int maze[MAXN][MAXN];
bool vis[MAXN][MAXN];

int dx[]={0,0,1,-1};
int dy[]={1,-1,0,0};

struct Node{
    int x,y,step;
    bool operator < (const Node &w) const {
        return step>w.step;
    }
};

int Astar(){
    priority_queue<Node> q;
    q.push((Node){sx,sy,0});

    while(!q.empty()){
        Node cur=q.top();
        q.pop();

        if(cur.x==ex && cur.y==ey) return cur.step;

        if(vis[cur.x][cur.y]) continue;
        vis[cur.x][cur.y]=true;

        for(int i=0;i<4;i++){
            int nx=cur.x+dx[i],ny=cur.y+dy[i];
            if(nx<1 || nx>n || ny<1 || ny>m || vis[nx][ny] || maze[nx][ny]==1) continue;
            int nstep=cur.step+1+abs(nx-ex)+abs(ny-ey);
            q.push((Node){nx,ny,nstep});
        }
    }

    return -1;
}

int main(){
    cin>>n>>m>>sx>>sy>>ex>>ey;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=m;j++){
            cin>>maze[i][j];
        }
    }

    cout<<Astar()<<endl;

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用优先队列实现了代价树搜索算法。通过计算每个节点到终点的估价函数，我们可以将搜索过程优化，使得搜索更加高效。在迷宫问题中，估价函数是当前节点到终点的曼哈顿距离加上当前步数，这样可以尽可能地接近最优解。

代价树搜索生活应用实例python代码

代价树搜索（Cost Tree Search）是一种常用的人工智能算法，可以应用于很多实际生活场景中，比如优化路径规划、机器人行走等。以下是一个基于 Python 的代价树搜索实例代码：

import heapq

def cost_tree_search(graph, start, goal):
    queue = [(0, start, [])]
    visited = set()

    while queue:
        (cost, node, path) = heapq.heappop(queue)

        if node not in visited:
            visited.add(node)
            path = path + [node]

            if node == goal:
                return (cost, path)

            for neighbor in graph[node]:
                c = graph[node][neighbor]
                heapq.heappush(queue, (cost + c, neighbor, path))

    return None

# 测试代码
graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 5},
    'B': {'D': 3},
    'C': {'D': 2},
    'D': {'E': 4},
    'E': {}
}

print(cost_tree_search(graph, 'A', 'E'))

上述代码中，我们定义了一个 `cost_tree_search` 函数，接收一个图 `graph`、起点 `start` 和终点 `goal` 作为参数。在函数内部，我们使用了一个优先队列 `queue` 来存储代价和节点信息，以及一个集合 `visited` 来记录已经访问过的节点。不断从队列中取出代价最小的节点，并将其加入到 `visited` 集合中。如果当前节点为终点 `goal`，则返回代价和路径信息；否则，将当前节点的邻居节点加入到队列中。

在测试代码中，我们使用了一个简单的图作为输入，输出从起点 `A` 到终点 `E` 的最短路径和代价。