Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

По каким критериям лабиринт действителен

Я знаю, что правильный лабиринт должен иметь одну точку входа и одну точку выхода.
BFS проходит по уровням с уровня 0 , уровня 1 и так далее, а затем мы помечаем значение true, если он уже был посещен до тех пор, пока очередь не опустеет.
Предполагая, что '#' представляет стену, а '.' представляет путь, как я могу сказать компьютеру, что лабиринт подключен или нет?
например вот этот подключен

# . #

# . #

# . #

Я просматривал онлайн в поисках объяснений, но этого недостаточно,

breadth-first-search
10.05.2019

Ответы:


1

Это то, что делают BFS или другие алгоритмы поиска пути.
Он ищет путь - непрерывные соединенные узлы без стены, . в приведенном вами примере.
Чтобы сделать это, алгоритм должен знать, кто является соседями каждого узла.
Эта информация обычно предоставляется алгоритму матрицей смежности или списком соседей.

11.05.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..