原创 Android之 Preference的學習
1、android.preference.Preference Represents the basic Preference UI building block displayed by a PreferenceActivity in
2020-06-15 04:45:37
原创 Android開發小結
1、一般在啓動虛擬機的時候可以通過cmd中的命令來啓動對應的虛擬機並加載sdcard虛擬鏡像。但是在eclipse中的對某個具體的project可以在它的run configurations中的target標籤中，設置applicatio
2020-06-15 04:45:37
原创 linux內核的燒寫
在linux內核移植過程中，需要將linux內核燒寫到開發板上。 基本的步驟是： 1、將bootloader通過J-TAG燒寫到開發板上，而一般bootloader與硬件密切相關，硬件廠商都會提供這樣的板級支持包。 不同的bootlo
2020-06-15 04:45:37
原创 程序設計中的小技巧和注意
1、可以在文件的頭部定義一個__DEBUG宏，值爲1，來標記程序處於調試階段還是執行階段。這樣在調試的部分就可以用if(__DEBUG)來包含調試信息，而不需要調試信息時，可以直接將__DEBUG宏定義爲0.這樣很方便，而且需要屏蔽部分調
2020-06-15 04:45:37
原创 Android:SQLiteOpenHelper
public abstract class SQLiteOpenHelper extends Object Class Overview A helper class to manage database creation and ve
2020-02-21 16:52:48
原创 POJ1924 The Treasure
問題描述： 這道題目類似於RPG遊戲，player的目標是在被monster吃掉之前，拿到treasure。 在遊戲中，monster分爲aggressive和non-aggressive兩種，有不同的吃人能力。 player可以ru
2020-02-21 16:52:48
原创 深度優先搜索算法
下面是poj3009 curling2.0的題目。 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3009 使用的是dfs搜索，代碼如下，從中可以體會到dfs搜索的常規特點： //POJ
2020-02-21 16:52:48
原创 搜索算法：爬山法
爬山法是深度優先搜索的改進算法。在這種方法中，使用某種貪心算法來幫助我們決定在搜索空間中向哪個方向搜索。由於爬山法總是選擇往局部最優的方向搜索，所以可能會有“無解”的風險，而且找到的接不一定是最優解。但是他比深度優先搜索的效率要高很多。
2020-02-21 16:52:48
原创 POJ1184Clerver_Writer：廣度優先搜索
這是一道poj1184的題目，由於求解的是最優解，所以首先想到的就是使用廣度優先搜索。對於這道題目我同時使用set容器，來作爲狀態判重。 代碼如下： /* * POJ 1184 聰明的打字員 * 版本1 ： 普通的廣度搜索 ,
2020-02-21 16:52:47
原创 搜索算法：IDA*算法
今天學習了IDA*算法，在這裏總結一下： IDA*算法是A*算法和迭代加深算法的結合。 迭代加深算法是在dfs搜索算法的基礎上逐步加深搜索的深度，它避免了廣度優先搜索佔用搜索空間太大的缺點，也減少了深度優先搜索的盲目性。它主要是在
2020-02-21 16:52:47
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原创 華容道遊戲：廣度優先搜索優先搜索
華容道遊戲是非常經典的BFS應用的題目。 下面是幾個我參考過的鏈接： 使用java語言實現，充分體現OOAD和數據結構的應用，講的非常詳細，但是太過於複雜了： http://www.cppblog.com/tx7do/archive/20
2020-02-21 16:52:47
原创 程序設計中的小技巧
1、在程序設計中可以使用宏定義：#define __DEBUG 1來進行調試，把調試語句放在if(__DEBUG)中，這樣如果不想打印出調試語句，可以直接將__DEBUG宏定義改爲 #define __DEBUG 0即可。 2、在程
2020-02-21 16:52:47
原创 記憶化搜索的研究
記憶化搜索： 算法上依然是搜索的流程，但是搜索到的一些解用動態規劃的那種思想和模式作一些保存。 一般說來，動態規劃總要遍歷所有的狀態，而搜索可以排除一些無效狀態。 更重要的是搜索還可以剪枝，可能剪去大量不必要的狀態，因此在空間開銷
2020-02-21 16:52:47
原创 POJ1085 The Triangle War： 記憶化搜索
這是一道關於博弈的題目。 我從中得到如下的體會： 使用動態規劃的方法來解答要比使用極大極小搜索算法，在速度上要快得多。 因爲極大極小搜索策略每次都要對當前的局面進行某個最大深度的搜索，從中選取出最佳的走法。這樣其實是非常耗時的。 由於
2020-02-21 16:52:47
原创 八數碼算法研究
下面是八數碼問題的一些算法實現： 下面的代碼使用的是迭代加深的搜索策略，由於這個算法是dfs搜索策略的改進，所以在dfs遞歸調用返回時，還是需要進行狀態還原的： /* * 迭代加深搜索 * */ #include<cs
2020-02-21 16:52:47