磁盘调度算法 磁盘调度算法比较常见的有以下四种： 先来先服务算法（FCFS） 最短寻道时间优先算法（SSTF） 扫描算法（SCAN） 循环扫描算法（CSCAN） ---- 先来先服务算法（FCFS，First...此算法的优点是公平、简单，且每个进程的请求都能依次地得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化，致使平均寻道时间可能较长。...---- 最短寻道时间优先(SSTF，Shortest Seek Time First) 要求访问的磁道与当前磁头所在的磁道距离最近，以使每次的寻道时间最短。但这种算法不能保证平均寻道时间最短。...可以得到比较好的吞吐量，但不能保证平均寻道时间最短。...(或相反)的寻道时间。
用于优化磁盘访问时间 , 以最小化 磁头移动时间 和 优化磁盘 访问顺序 ; " 磁盘移臂调度算法 " 有如下几种 : 先来先服务 , FCFS , First Come First Served 最短寻道时间优先...55.3 个 ; 3、最短寻道时间优先 最短寻道时间优先 , SSTF , Shortest Seek Time First , 每次选择 最靠近当前磁头位置的请求 进行处理 , 以最小化寻道时间 ;...最短寻道时间优先 SSTF 算法 相比于 先来先服务算法 在效率上是有提升的 ; 最短寻道时间优先 SSTF 算法的 缺点是 可能会因为 频繁访问某些区域 而 导致其他区域的请求 长时间等待 , 可能产生饥饿现象...; 下面的案例是 最短寻道时间优先 算法示例 : 初始位置时 100 号磁道 , 先后出现了 ① ~ ⑨ 九个数据访问请求 , 磁头寻道 并不会按照 请求顺序 进行寻道 , 而是按照 磁道 距离进行...二、最短寻道时间优先算法示例 初始状态下 , 磁头位于 15 号 磁道 / 柱面 , 下面是 6 个数据访问请求 , 以及数据所在的磁道 , 采用 最短寻道时间优先算法 , 计算其 数据访问 序列 ;
return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一： a.节点是寻路的起点...节点的水平或垂直方向上有满足条件a，b的点 举个例子： 黄色节点的父节点是在斜方向，其对应分解成向上和向右两个方向，因为在右方向发现一个蓝色跳点，因此黄色节点也应被判断为跳点 （黄色点为起点，蓝色点为跳点） * * * 寻路流程...就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比...），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式
在一次寻路过程中主动寻找障碍，通过障碍的位置计算出：经过障碍代价最小的一些关键位置，并将这些位置中代价最小的点作为下一次寻路过程的起点。...return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一： a.节点是寻路的起点...节点的水平或垂直方向上有满足条件a，b的点 举个例子： 黄色节点的父节点是在斜方向，其对应分解成向上和向右两个方向，因为在右方向发现一个蓝色跳点，因此黄色节点也应被判断为跳点 （黄色点为起点，蓝色点为跳点） * * * 寻路流程...就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比...），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式
最短寻道时间优先（SSTF）算法： 平均寻道长度 = 所有相邻磁道移动距离之和 / 磁头移动的请求数量 扫描算法 对于扫描算法，其平均寻道长度计算方法如下： 假设有n个请求，分别位于不同的楼层...先来先服务算法（FCFS） 根据进程请求访问磁道的先后顺序进行调度 优点：对每个进程都是公平的 缺点：请求访问的磁盘很分散的话，性能很差，寻道时间长 例题： 假设磁头的初始位置是100号磁道，有多个进程先后陆续地请求访问...：498/9=55.3 最短寻道时间优先（SSTF） 根据其要求访问的磁道与当前的磁头所在磁道距离最近进行调度以使每次的寻道时间最短，但并不能保证平均寻道时间最短 优点：性能较好，平均寻道时间短 缺点...：248/9=27.5 扫描算法（SCAN）（电梯调度算法） 由于最短寻道时间优先算法会产生饥饿现象。...（像电梯一样先上后下或者先下后上） 优点：性能较好，平均寻道时间较短，不会产生饥饿现象 缺点：对于各个位置磁道的响应频率不平均 例题： 假设磁头的初始位置是100号磁道，磁头向磁道号增大的方向移动，
其中寻道是磁盘较为耗时的部分，因此如果请求顺序得当，可以节省一些不必要的寻道时间。 寻道算法有几种？...先来先服务算法 最短寻道时间优先算法 扫描算法 循环扫描算法 LOOK与C-LOOK算法 假设磁头的初始位置在53磁道。...先来先服务算法 如果请求的顺序如下： 98，183，37，122，14，124，65，67 那么磁盘的写入顺序如下图： 大量应用进程竞争使用磁道，访问的磁道一般比较分散，这种算法性能低下，寻道时间过长...最短寻道算法 该算法优先选择从当前磁头位置所需寻道时间最短的请求， 如果请求的顺序如下： 98，183，37，122，14，124，65，67 那么磁盘的写入顺序为：65，67，37，14，98，122...，如下图： 该算法相对于先来先服务寻道时间会减少很多，但是会造成饥饿现象，因为我们的磁盘的请求随时都可能产生，假设后续的请求都是小于183磁道，那么183磁道的请求永远不会被响应，于是就产生了饥饿现象
深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。...深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。...递归实现 递归实现深度寻路算法比较简单，代码如下： def dfs_recursive(graph, start, visited): visited.add(start) print(...生成器实现 生成器实现深度寻路算法可以更加简洁地表示算法的本质，代码如下： def dfs_generator(graph, start, visited=set()): visited.add...以上三种实现方式都是正确的深度寻路算法，具体选择哪种方式取决于具体场景和个人偏好。
战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序，当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时，就发出红色警报。注意：若该国本来就不完...
openList, end); } } //OpenList用尽，仍然找不到终点，说明终点不可到达，返回空 return null; } 几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化
因为你每确定一个目标，你的英雄就会沿着最短的路线前往。那么你的英雄是怎么找到最近的路线呢？如果你觉的很简单，你自己也能找到，你有你的英雄找的快吗？...直到我接到了一个实现A-star算法的作业，才弄明白。...A-star算法 我们假设某个人要从A点到达B点，而一堵墙把这两个点隔开了，如下图所示，绿色 部分代表起点A，红色部分代表终点B，蓝色方块部分代表之间的墙。 ?...当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后，下一步就要构造一个搜索来寻 找最短路径。在A*算法中，我们从A点开始，依次检查它的相邻节点，然后照此继 续并向外扩展直到找到目的地。...在找到路径之前我们实际上并不知 道实际的距离，因为任何东西都有可能出现在半路上（墙啊，水啊什么的）。
A星寻路算法详解 前言 A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。...掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。 算法原理 A星算法的核心公式为：F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。...找到其相邻的所有可行节点(不包括障碍物点)，计算它们的 G 值 、H 值和 F 值，对每个相邻节点进行以下操作： 判断终点: 每次加入节点到 openList 时，都需要判断该节点是否为终点，如果是，则说明已经找到了最短路径...构建最短路径: 从终点开始按照父节点指针逆向回溯，直至回溯到起点，即可得到最短路径。...A星寻路算法示例 我们规定，从起点出发，可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动，每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格，距离记为10，朝着网格对角线方向运动一格，距离记为 \sqrt{2} ×10≈
请你计算从1号点到其他点的最短路（顶点从1到n编号）。 输入格式 第一行两个整数n, m。 接下来的m行，每行有三个整数u, v, l，表示u到v有一条长度为l的边。...输出格式 共n-1行，第i行表示1号点到i+1号点的最短路。
内容： 对n个点（n<=450），已知他们的边，也就是相邻关系，求任意两个点的最短距离。...for(int j=1; j<=n; j++) d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]); 证明：参考 对于0~k，我们分i到j的最短路正好经过顶点...时间复杂度 O(|V|³)。 450*450*450<10的8次方，V代表点的个数。 待补充
A*（A-star）寻路算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，常用于游戏开发和人工智能领域，JPS是A*算法的一个优化算法，咱们就先做一段简单的A*算法介绍，后续再进行JPS算法的进一步探讨。...A* 算法通过在二维数组或网格中寻找两点之间的最短路径，结合启发式评估来快速确定路径，算法核心是选择 F 值最小的节点进行扩展，直到找到终点或遍历完所有节点。...，下面这段介绍来自维基百科: Jump Point Search (JPS) 是对 A* 搜索算法在均匀代价网格上的一种优化。...JPS 保持了 A* 的最优性，同时可能将其运行时间缩短一个数量级。 下面的参考图（直跳a和斜跳b）来自 Harabor, Daniel; Grastien, Alban....A* 算法回顾： A* 算法是一种启发式搜索算法，用于在图或网格上寻找最短路径。 它通过估计每个节点到目标的代价（通常使用启发式函数）来选择下一个节点进行扩展。
此算法由于未对寻道进行优化，在对磁盘的访问请求比较多的情况下，此算法将降低设备服务的吞吐量，致使平均寻道时间可能较长，但各进程得到服务的响应时间的变化幅度较小。...先来先服务 （125）86.147.91.177.94.150.102.175.130 2、最短寻道时间优先算法（SSTF） Shortest Seek Time First 该算法选择这样的进程，其要求访问的磁道与当前磁头所在的磁道距离最近...，以使每次的寻道时间最短，该算法可以得到比较好的吞吐量，但却不能保证平均寻道时间最短。...最短寻道时间优先（125）130.147.150.175.177.102.94.91.86 3、扫描算法（SCAN）电梯调度 扫描算法不仅考虑到欲访问的磁道与当前磁道的距离，更优先考虑的是磁头的当前移动方向...此算法基本上克服了最短寻道时间优先算法的服务集中于中间磁道和响应时间变化比较大的缺点，而具有最短寻道时间优先算法的优点即吞吐量较大，平均响应时间较小，但由于是摆动式的扫描方法，两侧磁道被访问的频率仍低于中间磁道
引言 寻路算法是计算机科学中一个重要的主题，用于在图中寻找从起点到终点的最短路径。这类算法广泛应用于游戏开发、地图导航、网络路由等领域。...本文将深入探讨几种常见的寻路算法，包括 Dijkstra 算法和 A* 算法，并通过具体的 Java 代码详细说明它们的实现步骤。...一、寻路算法概述 寻路算法通常基于图论，其中图由节点（顶点）和边组成。节点代表地图中的位置，而边则表示节点间的连接。...寻路算法的目标是从起点到终点找到一条路径，这条路径通常是成本最低的（例如距离最短或代价最小）。 二、Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。...在实际编程中，寻路算法可以用于解决各种问题，例如在游戏开发中实现 NPC 寻路、地图导航软件中规划路线等。 ❤️❤️❤️觉得有用的话点个赞 呗。
学了多年的算法，最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了，直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402（HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT） 一看这不是明显的单源最短路么呵呵...+（估计还不止）和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ，本人虽然早都听说过spfa的强大性，但是未曾想过差距会如此可怕，于是HansBug‘s Labo Online—— 准备：1.dijkstra单源最短路径模板...0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板...> ',i,' : ',c[i]); 54 end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 （PS：由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量...，还有Floyd一般不用于单源最短路，所以只准备这些） 还有：这次采用的对拍模式如下——模拟一般OI赛制上的10组数据，30%数据满足规模为N<=10000 M<=100000;60%的数据满足规模为N
为了让小伙伴更加容易理解经典算法，留下深刻印象，小白决定创办「漫画说算法」，分享讲解算法的漫画文章，在阅读漫画的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章，欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。...几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化。实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素，有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。...—————END————— 更多漫画算法文章，请关注“小白学视觉” 往期文章一览 1、5G时代下，如何利用碎片化时间学习 2、【OpennCV入门之十四】揭开mask 3、【OpenCV入门之十三】如何在
如果是的话，请看这篇教程，我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它！ 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章，但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。 本篇教程将从最基本的原理讲起。...我们会一步步讲解A星寻路算法，幷配有很多图解和例子。 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台，你会发现本篇教程很有帮助，因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。...游戏中的猫同样懒惰，它总是想找到最短路径，这样当他回家看望它的女朋友时不会太累:-) 但是我们如何编写一个算法计算出猫要选择的那条路径呢？A星算法拯救了我们！...作为代替，我们使用方块（一个正方形）作为寻路算法的单元。其他的形状类型也是可能的（比如三角形或者六边形），但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。...下图是猫在某一位置时的情景（绿色代表open列表）: 现在猫需要判断在这些选项中，哪项才是最短路径，但是它要如何去选择呢？ 在A星寻路算法中，通过给每一个方块一个和值，该值被称为路径增量。
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