回溯方法matlab代码很棒的 C++ 精选的 C++（或 C）框架、库、资源和闪亮事物的精选列表。 灵感来自很棒的-...东西。 标准库 C++ 标准库 - 包括 STL Containers、STL Algorithm、STL Functional 等。 - 类和函数的集合，它们是用核心语言编写的，也是 C++ ISO 标准本身的一部分。 - 标准模板库 (STL)。 - POSIX 系统的 C 标准库规范。 - ISO/IEC JTC1/SC22/WG21 - C++ 标准委员会。 - 本手册的目的是告诉您如何使用 GNU C 库的功能。 构架 C++ 通用框架和库。 - Abseil C++ 公共库。 [阿帕奇2] - STDCXX，算法、容器、迭代器和其他基本组件的集合。 [已退休] [Apache2] - Apache 便携式运行时。 另一个跨平台实用函数库。 [阿帕奇2] - Adob​​e Source Libraries 提供经过同行评审的可移植 C++ 源库。 [麻省理工学院] :high_voltage: - 大量通用 C++ 库。 [促进] - 彭博实验室的 BDE 开发环境。 [阿帕奇

理论辅助： 回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为： 1、定义一个解空间，它包含问题的解。 2、利用适于搜索的方法组织解空间。 3、利用深度优先法搜索解空间。 4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。 问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。 还是那个基调，不喜欢纯理论的东西，喜欢使用例子来讲诉理论，在算法系列总结：动态规划(解公司外包成本问题） 的那一节里面 我们举得是经典的0-1背包问题，在回溯算法里面也有一些很经典的问

educoder平台高级程序算法实现、主要有分治法、贪心法、回溯法和动态规划！

算法题目《独立钻石跳棋》的详细解答。有源代码和流程

代码参考自中国大学mooc上人工智能与信息社会陈斌老师的算法，我在原来的基础上增加了玩家输入的异常捕获 AlphaBeta剪枝算法是对Minimax方法的优化，能够极大提高搜索树的效率，如果对这个算法感兴趣的可以去参考相关资料。

对于基于回溯法解决的TSP问题可以由下图简单说明：一条边代表了选择的下一个城市，可以看到问题的本质是对解空间树的遍历搜索，找到一条这样的路径：从根结点到某一叶节

python实现采用Alpha-Beta剪枝搜索实现黑白棋AI源码（人工智能期末作业）.zip 黑白棋 实验要求： 使用 『最小最大搜索』、『Alpha-Beta 剪枝搜索』 或 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi（三种算法择一即可）。 使用 Python 语言。 算法部分需要自己实现，不要使用现成的包、工具或者接口。 Result： 实现 AIPlayer 类，采用 Alpha-Beta 剪枝搜索实现黑白棋 AI

α-β剪枝实现的一字棋

人机对战,MFC写的,基本功能都有,可以直接运行.

课程大作业,有详细设计文档.:-)

基于回溯法的网络设计问题算法的设计与实现

通过jueceshu.py建立一棵决策树，再通过main.py从17个样本中每次随机抽取11个样本建立1棵决策树，一共建立3个决策树，再统计每棵决策树的预测结果，选取出现结果最多的类别为最终结果。参考了一些博客，但是他们的预测函数有点问题，不能采用自己的数据集，于是我改进了一下，条件是：预测样本必须满足样本集包括的前6个特征。也可不以西瓜为数据集。