Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense_h1.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 34

Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense1.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 35

Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense2.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 36

Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense3.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 37

Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense4.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 38

Warning: file_get_contents(/var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/adsense5.txt): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/www-root/data/www/formula-salata.ru/index.php on line 39
Скласти алгоритм приготування бутерброда

Скласти алгоритм приготування бутерброда


Технология приготовления бутербродов. конспект урока

План урока по предмету Технология «Технологии ведения дома» в соответствии с требованиями ФГОС ООО

Учителя 1 категории МБОУ СОШ № 28 г. Белгород

Сыпковой Татьяны Владимировны.

Класс: 5 Дата проведения:____________

Модуль: Кулинария

Раздел: второй

Тема урока: Технология приготовления бутербродов.

Дидактическое обоснование урока

Цели урока:

Предметные цели:

  1. способствовать формированию и развитию знаний о технологии приготовления бутербродов;

  2. ознакомить с видами бутербродов.

Личностные цели:

  1. способствовать развитию речи учащихся;

  2. учить анализировать свою работу, выделять главное

  3. учить сравнивать свою работу с работой друзей по классу:

  4. способствовать овладению всеми видами памяти;

Метапредметные цели:

  1. ознакомить со способами приготовления бутербродов;

Методическое оснащение урока:

Материально – техническая база:

  1. кабинет технологии

  2. инструменты, приспособления

  3. материалы

  4. компьютер

  5. проектор

Дидактическое обеспечение:

  1. учебник §7: Н.В.Синица, В.Д.Симоненко «Технологии ведения дома» 5 класс Москва: «Вентана-Граф», 2015

учебно-техническая документация:

  1. технологическая карта приготовления бутербродов.

Методы обучения : рассказ, беседа, опрос, демонстрация наглядных пособий, работа с мультимедийными средствами, практические работы.

Тип урока: комбинированный

Вид урока: изучение нового, практический урок.

Ход урока:

I.Организационный момент

Цель этапа:

- настрой учащихся на предстоящие исследования, на получение новых знаний

- создать условия для возникновения у ученика внутренней потребности включения в учебный процесс

- приветствие

- проверка явки учащихся

- заполнение учителем классно журнала

- проверка готовности учащихся к уроку

- настрой учащихся на работу

- доведение до учащихся плана урока

Личностные УУД

Осуществляемые действия:

-эмоциональный положительный настрой на урок

Формируемые способы деятельности:

-проявление эмоционального отношения в учебно-познавательной деятельности

Регулятивные УУД

Осуществляемые действия:

- помощь учителю в проверке явки на урок

Формируемые способы деятельности:

-выявление готовности к уроку

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

-активное слушание учителя

-выдвижение предложений по теме урока

Формируемые способы деятельности:

-формулирования собственных ожиданий

Коммуникативные УУД

Осуществление действия:

-слушание собеседника

Формируемые способы деятельности:

построение понятных для собеседника высказываний

II. Проверка выполнения домашнего задания

Цель этапа:

- установление правильности и осознанности выполнения всеми учащимися домашнего задания;

- устранение в ходе проверки обнаруженных пробелов в знаниях

выяснение степени усвоения домашнего задания.

- выявление факта выполнения домашнего задания у учащихся, устранение типичных ошибок;

- формирование понимания у учащихся связи выполнения домашней работы с результатами своего обучения.

Личностные УУД

Осуществляемые действия:

-повторение ранее изученного материала

Формируемые способы деятельности:

-проявление эмоционального отношения в учебно-познавательной деятельности

Регулятивные УУД

Осуществляемые действия:

-контролируют правильность ответов учащихся

Формируемые способы деятельности:

-оценивают результат по алгоритму

-адекватное восприятие оценки учителя

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

взаимоконтроль и внесение корректив в учебно-познавательную деятельность

Формируемые способы деятельности:

-развитие и углубление потребностей и мотивов учебно-познавательной деятельности

Коммуникативные УУД

Осуществляемые действия:

-взаимодействуют с учителем во время опроса

Формируемые способы деятельности:

-продолжение развития умения использовать простые речевые средства для передачи своего мнения

-умение полно и точно выражать свои мысли

III. Актуализация знаний

Цель этапа:

  • организовать актуализацию изученных способов действий, достаточных для проблемного изложения нового знания

- заслушивание сообщений учащихся;

- предложить учащимся ответить на вопросы:

-что служит сырьём для производства хлеба?

- из какого сырья получают муку?

Личностные УУД

Осуществляемые действия:

-активизация имевшихся ранее знаний

- активное погружение в тему

Формируемые способы деятельности:

умение слушать в соответствии с целевой установкой –принимать и сохранять учебную цель и задачу

-дополнять, уточнять высказанные мнения по существу полученного задания.

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

-развитие и углубление потребностей и мотивов учебно-познавательной деятельности

Формируемые способы деятельности:

-развитие и углубление потребностей и мотивов учебно-познавательной деятельности

Практический этап.

IV.Проблемное изложение новых знаний

Цель этапа:

- сформулировать и согласовать цели урока

- организовать уточнение и согласование темы урока

- организовать подводящий или побуждающий диалог по проблемному объяснению нового материала

- объяснения учителя с опорой на личные знания учащихся;

- демонстрация мультимедийной презентации;

- информирование учащихся о пользе хлеба;

- информирование учащихся о видах бутербродов;

- ознакомление учащихся с технологией приготовления бутербродов;

- научить готовить бутерброды.

Регулятивные УУД

Осуществляемые действия:

-самостоятельное определение темы урока

-осознание целей и задач обучения

- осмысление темы нового материала и основных вопросов, подлежащих к усвоению

Формируемые способы деятельности:

формирование умения учится высказывать своё предположение на основе работы с материалом учебника

- формирование умения оценивать учебные действия в соответствии с поставленной задачей

- формирование умения слушать и понимать других

Формирование умения формулировать свои мысли в устной форме

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

-развитие углубление потребностей и мотивов учебно-познавательной деятельности

-развитие умения получать информацию из рисунка, текста и строить сообщения в устной форме

-развитие умения осуществлять поиск необходимой информации, используя дополнительные источники информации

-развитие умения строить простые рассуждения

Формируемые способы деятельности: 

-формирование умения осуществлять познавательную и личностную рефлексию

V. Первичное закрепление 

Итог урока:

- организовывать усвоение учащимися нового материла.

- использовать различные способы закрепления знаний, творческого осмысления материала.

Личностные УУД

Осуществляемые действия: 

-осмысление темы нового материала и основных вопросов, подлежащих усвоению

-применение на практике и последующее повторение нового материала

Формируемые способы деятельности:

-формирование умения выказывать своё отношение к новому материалу, выражать свои эмоции

-формирование умения оценивать поступки в соответствии с определённой ситуацией

Коммуникативные УУД

Осуществляемые действия

-формирование умения учитывать позицию собеседника, осуществлять сотрудничество и кооперацию с учителем и сверстниками

Формируемые способы деятельности:

-умение строить речевые высказывания 

VI. Физкультминутка

Приложение

VII. Практическая работа:

2. «Приготовление бутербродов».

- проверить умения работать по алгоритму

- организовать самопроверку работы

Вводный инструктаж учителя:

- сообщение темы, цели и задачи работы

- обсуждение порядка её выполнения

- сообщение оценивания этой работы

Текущий инструктаж:

- контроль правильности выполнения работы (по мере необходимости проведение индивидуальных инструктажей)

Заключительный инструктаж:

- выслушивание сформулированных выводов во время практической работы

Личностные УУД

Осуществляемые действия:

-проявление эмоционального отношения и волевых усилий в учебно-познавательной деятельности

-восприятие, осмысление, запоминание учебного материала

Формируемые способы деятельности:

-применение на практике полученных знаний

Регулятивные УУД

Осуществляемые действия:

-взаимоконтроль и внесение корректив учебно-познавательную деятельность

-самоконтроль выполнения задания

Формируемые способы деятельности:

-планирование своего действия в соответствии с поставленной задачей и условиями ее реализации

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

-усвоение новых способов умственной деятельности через разные виды получения информации

Формируемые способы деятельности:

-умения структурировать знания

-построение логической цепи рассуждений

Рефлексивно-оценочный этап

VIII. Инструктаж учителя по выполнению домашнего задания

Цель этапа:

-инструктаж учителя по выполнению домашнего задания;

- задание учащимся на подготовку к следующему уроку;

- сообщение темы следующего урока;

Познавательные УУД

Осуществляемые действия:

-отработка алгоритма по изученной теме «Технология приготовления бутербродов»

-поиск в интернет источниках и электронных книгах.

Формируемые способы деятельности:

-поиск и выделение информации

IX.Уборка рабочих мест

X. Рефлексия учебной деятельности на уроке

Цель этапа:

-Организовать проведение самооценки учениками работы на уроке;

-По результатам анализа работы на уроке зафиксировать направления будущей деятельности

- рефлексия учителя и учащихся о достижении целей:

- выставление отметок в классный журнал и в дневники учащихся.

Коммуникативные УУД

Осуществляемые действия:

оценка и самооценка учебной деятельности

- обобщение и систематизация знаний

-выражение учащимися эмоций по поводу урока

Бутерброд в переводе с немецкого означает " хлеб с маслом". Общепринятое значение ломтик хлеба с каким-нибудь из закусочных продуктов (сыр, колбаса, ветчина, консервы, овощи, зелень).

Хлеб - это основа бутерброда и главная пища человека. Помните, он лежит на первом ярусе пищевой пирамиды. Однако нельзя все время питаться одними бутербродами.

Нельзя представить наш стол без хлеба - будь то обычный завтрак или праздничный ужин. Недаром родились в народе пословицы - "Хлеб - всему голова", " Будет хлеб- будет и обед". Хлеб пекут из пшеничной, ржаной муки или из их смеси с добавлением воды, соли, дрожжей и молока.

Для бутербродов хлеб нарезают ломтиками разнообразной формы: круглой, овальной, ромбической, треугольной, квадратной толщиной около одного сантиметра.

Виды бутербродов.

Бутерброды бывают открытые и закрытые, простые и сложные, горячие и холодные. Встречаются и особые бутерброды: гренки - бутерброды на обжаренном ломтике хлеба и канапе- маленькие закусочные бутерброды.

Требования к качеству готовых бутербродов.

1 Бутерброды должны быть приготовлены непосредственно перед подачей.

2 Продукты, входящие состав бутерброда, должны быть свежими.

3 Ломтик хлеба должен быть толщиной один сантиметр.

4 Вкус, цвет и запах бутербродов должны соответствовать используемым продуктам.

5 Срок хранения бутербродов в холодильнике трое суток, в морозилке 3 месяца.

Домашнее задание: § 7. Записать в тетрадь пословицы о хлебе. Подготовить инвентарь: какао, молоко, сахар.

Приложение

ГИМНАСТИКА ДЛЯ ГЛАЗ

1

  1. Сидя, медленно переводить взгляд с пола на потолок и обратно (голова неподвижна) . Повторить 8-12 раз.

  2. Медленно переводить взгляд справа налево и обратно. Повторить 8- 10 раз.

2

  1. Исходное положение – сидя, руки опущены. Поднять глаза кверху, сделать ими круговое движение по часовой стрелке, затем сделать ими круговое движение против часовой стрелки. Повторять 5- 6 раз.

  2. Исходное положение – сидя, откинувшись на спинку стула. Прикрыть веки, крепко зажмурить глаза, открыть веки. Повторить 5-6 раз.

  3. Исходное положение – сидя, закрыть веки. В течение 30 секунд массировать их кончиками указательных пальцев.

3

  1. Исходное положение – сидя на стуле. Выполнить частые моргания в течение 15-30 секунд.

  2. Вытянуть вперед руку. Переводить взгляд с пальца вытянутой руки на кончик носа. Повторять 8- 10 раз.

4

  1. Исходное положение – сидя на стуле. Круговые движения глазными яблоками с открытыми глазами. 25-30 секунд.

  2. Исходное положение - сидя на стуле. Самомассаж глаз тремя пальцами, надавливая на верхнее веко, не вызывая боли 30-40 секунд.

  3. Исходное положение – стоя у окна. Медленно переводите взгляд с дальнего предмета на кончик носа и обратно. 30-45 секунд.

УПРАЖНЕНИЯ ДЫХАТЕЛЬНОЙ ГИМНАСТИКИ

  1. Исходное положение – стоя, ноги на ширине плеч, руки в стороны на уровне плеч и максимально отведены назад, ладони повернуты вперед, пальцы разведены. Руки скрестить вперед грудью так, чтобы локти оказались под подбородком, а кисти сильно (до боли!) хлестнули по лопаткам с одновременным акцентированным мощным выдохом. Плавно вернуться в исходное положение (естественный выдох).

ФИЗКУЛЬТМИНУТКИ

1

  1. Исходное положение – стоя, руки на поясе. На счет «раз» -повернуть голову вправо; на счет «два» - вернуться в исходное положение, на счет «три» - повернуть голову влево; на счет «четыре» -вернуться в исходное положение.

  2. Исходное положение – стоя, руки опущены. На счет «раз» - поднимаясь на носках, поднять прямые руки через стороны вверх ; на счет «два» - вернуться в исходное положение.

2

  1. Исходное положение – стоя боком к стулу, держась одной рукой за его спинку. Поднять левую ногу вперед, отвести ее максимально в сторону и назад. Затем встать другим боком и проделать то же другой ногой. Повторить 6 раз.

  2. Исходное положение – стоя. Сделать шаг вперед левой ногой, присесть на ней и выполнить несколько пружинящих движений. Проделать то же другой ногой.

PPT - Алгоритмы, блок-схема и презентация псевдокода в PowerPoint, скачать бесплатно

  • Алгоритмы, блок-схема и псевдокод Исходный источник: http://www.ftsm.ukm.my/zma/TK1914/05-Algorithms and ProblemSolving.ppt

  • ЧТО ТАКОЕ АЛГОРИТМ? • Алгоритм - это набор упорядоченных шагов для решения проблемы. • Примеры: • Алгоритм приготовления завтрака. • Алгоритм преобразования григорианских дат в исламские. • Алгоритм расчета фазы луны.• Алгоритм рисования кривой.

  • Алгоритм в реальной жизни • Учтите следующее… Проблема: выпечка торта Как решить: • Начало • Разогреть духовку до 180oC • Подготовить форму для выпечки • Взбить масло с сахаром • Смешать их с мукой, яйцами и эссенция ваниль • Вылейте тесто в форму для выпечки • Поставьте форму в духовку • Конец

  • Стратегия «разделяй и властвуй» в алгоритме Задача: приготовить завтрак 1. Начало 2. Приготовить завтрак 3.Конец

  • Стратегия «Разделяй и властвуй» в алгоритме 1. Начало 2. Приготовь завтрак 2.1 Приготовь бутерброд с тунцом 2.2 Приготовь чипсы 2.3 Сделай чашку кофе 3. Конец

  • «Разделяй и властвуй. Стратегия в алгоритме 1. Начало 2. Приготовьте завтрак 2.1 Приготовьте бутерброд с тунцом 2.1.1 Возьмите 2 ломтика хлеба 2.1.2 Приготовьте пасту из тунца 2.2 Приготовьте чипсы 2.3 Сделайте чашку кофе 3. Конец

  • Стратегия «разделяй и властвуй» в алгоритме 1.Начало 2. Приготовьте завтрак 2.1 Приготовьте бутерброд с тунцом 2.1.1 Возьмите 2 ломтика хлеба 2.1.2 Приготовьте пасту из тунца 2.2 Приготовьте чипсы 2.2.1 Нарежьте картофель ломтиками 2.2.2 Обжарьте картофель 2.3 Сделайте чашку кофе 3. Конец

  • Стратегия «разделяй и властвуй» в алгоритме 1. Начало 2. Приготовьте завтрак 2.1. Приготовьте бутерброд с тунцом 2.1.1 Возьмите 2 ломтика хлеба 2.1.2 Приготовьте пасту из тунца 2.2. Приготовить чипсы 2.2.1 Нарезать картофель ломтиками 2.2.2 Обжарить картофель 2.3. Сделайте чашку кофе 2.3.1 Кипятите воду 2.3.2 Добавьте воду с сахаром и кофе 3. Конец

  • КЛАССА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ 5.1 • Напишите простой алгоритм снятия суммы денег в банкомате.

  • ПОЧЕМУ НУЖНО СОЗДАТЬ АЛГОРИТМЫ? • Если мы хотим построить дом, нам нужно сначала спроектировать его. • Можете ли вы подумать о некоторых возможных последствиях отказа от проектирования дома до его строительства? • Точно так же компьютерные программы (особенно большие и сложные) необходимо разрабатывать до того, как они будут написаны.• Можете ли вы подумать о некоторых возможных последствиях отказа от разработки программы до ее создания? • При разработке компьютерной программы принимается во внимание алгоритм, на котором она будет основана.

  • АЛГОРИТМЫ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ПРОГРАММ • Компьютерная программа создана для решения определенной проблемы. Примеры: 1. Программа для расчета полученной оценки с учетом оценки. 2. Программа для преобразования григорианской даты в исламскую. 3. Программа для создания документа.

  • Ниже приведены шаги (по сути, алгоритм) построения программы для решения конкретной проблемы: • Анализ проблемы • Разработка компьютерного решения проблемы путем разработки алгоритма.• Напишите компьютерную программу на основе алгоритма. • Протестируйте программу.

  • КАК УКАЗАТЬ АЛГОРИТМ? • Алгоритм должен быть достаточно конкретным, чтобы его можно было удобно транслировать в компьютерную программу (например, используя C ++). • Алгоритм может быть определен: • Текстовым, например, с использованием псевдокода (см. Ниже) • Графически, например, с использованием блок-схем или диаграмм активности UML

  • FLOWCHARTS • Блок-схема - это графическое представление последовательности операций в программа.• Алгоритм можно представить графически с помощью блок-схемы.

  • Semantic Symbol Start / End Process Input / Output Test Connector Последовательность действий Обозначения блок-схемы

  • Здесь начинается алгоритм Входные данные от пользователя Выполнить преобразование даты Отобразить результат Здесь заканчивается алгоритм FLOWCHART: ПРИМЕР 1 Начало Ввод даты по григорианскому календарю Преобразование даты по григорианскому календарю в дату по исламскому календарю Отображение даты по исламу Конец

  • Псевдокод • Схема программы, написанная в форме, которая может быть легко преобразована в реальные программные инструкции.Это похоже на реальную программу, которая будет реализована позже. Однако его нельзя скомпилировать или выполнить. • Псевдокод обычно кодирует следующие действия: • Инициализация переменных • Присваивание значений переменным • Арифметические операции • Реляционные операции

  • Пример псевдокода 1. Старт 2. Считывание количества 3. Считывание цены за килограмм 4. Цена  количество * price_per_kg 5. Цена печати 6. Конец

  • КЛАССА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ 5.2 • Нарисуйте блок-схему, которая представляет алгоритм, встроенный в CA [5.1].

  • СХЕМА: ПРИМЕР 2 Начало • длина, ширина и площадь называются переменными. • Переменная подобна блоку, в котором может храниться значение. Длина ввода, ширина, область ← длина X ширина, область вывода, конец

  • FLOWCHART: ПРИМЕР 3 • Начало выделения Высота ввода false true height> 1,6? Вывод «Ты коротышка!» Вывод «Ты высокий!» Конец

  • стоп = 1? ТАБЛИЦА: ПРИМЕР 4 • Повторение (цикл) Начало вывода «Спасибо!» Input stop false true End

  • ВАМ СЛЕДУЕТ ЗНАТЬ… • что такое алгоритм.• когда при построении компьютерной программы необходимо разработать алгоритм. • основные шаги в создании компьютерной программы для решения проблемы. • что такое блок-схемы. • как представить алгоритмы графически с помощью блок-схем.

  • .

    основ машинного обучения с алгоритмом K-ближайших соседей | by Onel Harrison

    Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) - это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Пауза! Давайте распакуем это.

    ABC. Мы делаем это очень просто!

    Алгоритм машинного обучения с учителем (в отличие от алгоритма машинного обучения без учителя) - это алгоритм, который полагается на помеченные входные данные для изучения функции, которая производит соответствующий результат при получении новых немаркированных данных.

    Представьте, что компьютер - это ребенок, мы - его руководитель (например, родитель, опекун или учитель), и мы хотим, чтобы ребенок (компьютер) узнал, как выглядит свинья. Мы покажем ребенку несколько разных картинок, некоторые из которых - это свиньи, а остальные могут быть изображениями чего угодно (кошек, собак и т. Д.).

    Когда мы видим свинью, мы кричим «свинья!» Когда это не свинья, мы кричим: «Нет, не свинья!» Проделав это с ребенком несколько раз, мы показываем ему картинку и спрашиваем: «Свинья?» и они будут правильно (в большинстве случаев) сказать «свинья!» или "нет, не свинья!" в зависимости от того, что на картинке.Это машинное обучение с учителем.

    «Свинья!»

    Алгоритмы машинного обучения с учителем используются для решения задач классификации или регрессии.

    Задача классификации имеет дискретное значение на выходе. Например, «любит ананас на пицце» и «не любит ананас на пицце» дискретны. Там нет никакого среднего. Вышеупомянутая аналогия с обучением ребенка распознавать свинью является еще одним примером проблемы классификации.

    Изображение, показывающее случайно сгенерированные данные

    На этом изображении показан базовый пример того, как могут выглядеть данные классификации.У нас есть предиктор (или набор предикторов) и метка. На изображении мы, возможно, пытаемся предсказать, любит ли кто-то ананас (1) в пицце или нет (0), в зависимости от его возраста (предсказатель).

    Стандартной практикой является представление вывода (метки) алгоритма классификации в виде целого числа, такого как 1, -1 или 0. В этом случае эти числа являются чисто репрезентативными. Математические операции над ними не должны выполняться, потому что это было бы бессмысленно. Задумайтесь на минутку.Что значит «любит ананас» + «не любит ананас»? Именно. Мы не можем добавлять их, поэтому мы не должны добавлять их числовые представления.

    Задача регрессии имеет на выходе действительное число (число с десятичной точкой). Например, мы могли бы использовать данные в таблице ниже, чтобы оценить вес человека с учетом его роста.

    Изображение, показывающее часть набора данных высоты и весов SOCR.

    Данные, используемые в регрессионном анализе, будут похожи на данные, показанные на изображении выше.У нас есть независимая переменная (или набор независимых переменных) и зависимая переменная (то, что мы пытаемся угадать с учетом наших независимых переменных). Например, мы могли бы сказать, что рост является независимой переменной, а вес - зависимой переменной.

    Кроме того, каждая строка обычно называется примером , наблюдением или точкой данных , в то время как каждый столбец (не включая метку / зависимую переменную) часто называется предиктором , измерением, независимой переменной или функцией.

    Алгоритм неконтролируемого машинного обучения использует входные данные без каких-либо ярлыков - другими словами, учитель (ярлык) не сообщает ребенку (компьютеру), когда он прав или когда он сделал ошибку, чтобы он мог -верный.

    В отличие от обучения с учителем, которое пытается изучить функцию, которая позволит нам делать прогнозы на основании некоторых новых немаркированных данных, обучение без учителя пытается изучить базовую структуру данных, чтобы дать нам более глубокое понимание данных.

    Алгоритм KNN предполагает, что похожие объекты существуют в непосредственной близости. Другими словами, похожие вещи находятся рядом друг с другом.

    «Птицы стая падают».

    Изображение, показывающее, как похожие точки данных обычно существуют близко друг к другу.

    Обратите внимание на изображение выше, что большую часть времени похожие точки данных расположены близко друг к другу. Алгоритм KNN зависит от того, насколько верно это предположение, чтобы алгоритм был полезен. KNN улавливает идею сходства (иногда называемого расстоянием, близостью или близостью) с некоторой математикой, которую мы, возможно, усвоили в детстве, - вычислением расстояния между точками на графике.

    Примечание: Прежде чем двигаться дальше, необходимо понять, как мы рассчитываем расстояние между точками на графике. Если вы не знакомы с этим расчетом или нуждаетесь в нем заново, полностью прочтите « Расстояние между 2 точками » и сразу же вернитесь.

    Существуют и другие способы расчета расстояния, и один из них может быть предпочтительнее в зависимости от решаемой проблемы. Однако расстояние по прямой (также называемое расстоянием Евклида) - популярный и знакомый выбор.

    Алгоритм KNN

    1. Загрузите данные
    2. Инициализируйте K для выбранного количества соседей

    3. Для каждого примера в данных

    3.1 Вычислите расстояние между примером запроса и текущим примером по данным.

    3.2 Добавьте расстояние и индекс примера в упорядоченную коллекцию

    4. Отсортируйте упорядоченную совокупность расстояний и индексов от наименьшего к наибольшему (в порядке возрастания) по расстояниям

    5.Выберите первые K записей из отсортированной коллекции

    6. Получите метки выбранных K записей

    7. В случае регрессии верните среднее значение K меток

    8. При классификации верните режим K меток

    Реализация KNN (с нуля)

    Выбор правильного значения для K

    Чтобы выбрать K, который подходит для ваших данных, мы запускаем алгоритм KNN несколько раз с разными значениями K и выбираем K, который уменьшает количество ошибок мы сталкиваемся, сохраняя при этом способность алгоритма точно делать прогнозы, когда ему предоставляются данные, которых он раньше не видел.

    Вот некоторые вещи, о которых следует помнить:

    1. По мере того, как мы уменьшаем значение K до 1, наши прогнозы становятся менее стабильными. Подумайте на минуту, представьте, что K = 1 и у нас есть точка запроса, окруженная несколькими красными и одним зеленым (я думаю о верхнем левом углу цветного графика выше), но зеленый - единственный ближайший сосед. Разумно, мы могли бы подумать, что точка запроса, скорее всего, красная, но поскольку K = 1, KNN неправильно предсказывает, что точка запроса зеленая.
    2. И наоборот, когда мы увеличиваем значение K, наши прогнозы становятся более стабильными из-за большинства голосов / усреднения и, следовательно, с большей вероятностью будут делать более точные прогнозы (до определенного момента).В конце концов, мы начинаем замечать все большее количество ошибок. Именно в этот момент мы знаем, что зашли слишком далеко в значении K.
    3. В случаях, когда мы принимаем большинство голосов (например, выбираем режим в задаче классификации) среди меток, мы обычно делаем K нечетным числом, чтобы иметь возможность разрешить ничью.

    Преимущества

    1. Алгоритм прост и удобен в реализации.
    2. Нет необходимости строить модель, настраивать несколько параметров или делать дополнительные предположения.
    3. Алгоритм универсален. Его можно использовать для классификации, регрессии и поиска (как мы увидим в следующем разделе).

    Недостатки

    1. Алгоритм становится значительно медленнее по мере увеличения количества примеров и / или предикторов / независимых переменных.

    Главный недостаток KNN в том, что он становится значительно медленнее по мере увеличения объема данных, что делает его непрактичным выбором в средах, где нужно делать прогнозы быстро.Более того, существуют более быстрые алгоритмы, которые могут дать более точные результаты классификации и регрессии.

    Однако при условии, что у вас достаточно вычислительных ресурсов для быстрой обработки данных, которые вы используете для прогнозирования, KNN может быть полезен при решении проблем, решения которых зависят от идентификации похожих объектов. Примером этого является использование алгоритма KNN в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

    Рекомендательные системы

    В масштабе это выглядело бы как рекомендация продуктов на Amazon, статей на Medium, фильмов на Netflix или видео на YouTube.Хотя мы можем быть уверены, что все они используют более эффективные способы предоставления рекомендаций из-за огромного объема данных, которые они обрабатывают.

    Однако мы могли бы воспроизвести одну из этих рекомендательных систем в меньшем масштабе, используя то, что мы узнали здесь, в этой статье. Давайте создадим ядро ​​рекомендательной системы фильмов.

    На какой вопрос мы пытаемся ответить?

    Учитывая наш набор данных о фильмах, какие 5 фильмов наиболее похожи на запрос фильма?

    Сбор данных о фильмах

    Если бы мы работали в Netflix, Hulu или IMDb, мы могли бы получить данные из их хранилищ данных.Поскольку мы не работаем ни в одной из этих компаний, нам приходится получать наши данные другими способами. Мы могли бы использовать некоторые данные фильмов из репозитория машинного обучения UCI, набор данных IMDb или кропотливо создать свои собственные.

    Изучить, очистить и подготовить данные

    Где бы мы ни получали наши данные, в них могут быть некоторые ошибки, которые нам необходимо исправить, чтобы подготовить их для алгоритма KNN. Например, данные могут быть не в том формате, который ожидает алгоритм, или могут быть отсутствующие значения, которые мы должны заполнить или удалить из данных, прежде чем передавать их в алгоритм.

    Наша реализация KNN, описанная выше, основана на структурированных данных. Он должен быть в виде таблицы. Кроме того, реализация предполагает, что все столбцы содержат числовые данные и что последний столбец наших данных имеет метки, с которыми мы можем выполнять некоторые функции. Итак, откуда бы мы ни брали данные, нам нужно привести их в соответствие этим ограничениям.

    Приведенные ниже данные являются примером того, на что могут быть похожи наши очищенные данные. Данные содержат тридцать фильмов, включая данные по каждому фильму семи жанров и их рейтинги IMDB.В столбце ярлыков все нули, потому что мы не используем этот набор данных для классификации или регрессии.

    Набор данных рекомендаций по самодельным фильмам

    Кроме того, существуют отношения между фильмами, которые не будут учитываться (например, актеры, режиссеры и темы) при использовании алгоритма KNN просто потому, что данные, которые фиксируют эти отношения, отсутствуют в данных устанавливать. Следовательно, когда мы запускаем алгоритм KNN на наших данных, сходство будет основываться исключительно на включенных жанрах и рейтингах фильмов на IMDB.

    Используйте алгоритм

    Представьте себе на мгновение. Мы просматриваем веб-сайт MoviesXb, вымышленное дочернее предприятие IMDb, и встречаем The Post . Мы не уверены, что хотим его смотреть, но нас заинтриговали его жанры; нам интересно узнать о других подобных фильмах. Мы прокручиваем вниз до раздела «Еще как это», чтобы увидеть, какие рекомендации сделает MoviesXb, и алгоритмические механизмы начинают вращаться.

    Веб-сайт MoviesXb отправляет запрос на свой сервер для 5 фильмов, наиболее похожих на The Post .Бэкэнд имеет набор данных рекомендаций, точно такой же, как у нас. Он начинается с создания представления строки (более известного как вектор функций ) для The Post , затем запускается программа, аналогичная приведенной ниже, для поиска 5 фильмов, наиболее похожих на The Post , и наконец, отправляет результаты обратно на сайт MoviesXb.

    Когда мы запускаем эту программу, мы видим, что MoviesXb рекомендует 12 Years A Slave , Hacksaw Ridge , Queen of Katwe , The Wind Rises и A Beautiful Mind .Теперь, когда мы полностью понимаем, как работает алгоритм KNN, мы можем точно объяснить, как алгоритм KNN дал эти рекомендации. Поздравляю!

    Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) - это простой алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Его легко реализовать и понять, но у него есть серьезный недостаток: он значительно замедляется по мере роста размера используемых данных.

    KNN работает, находя расстояния между запросом и всеми примерами в данных, выбирая указанное число примеров (K), ближайших к запросу, затем голосует за наиболее частую метку (в случае классификации) или усредняет метки (в случае регресса).

    В случае классификации и регрессии мы увидели, что выбор правильного K для наших данных осуществляется путем проверки нескольких K и выбора того, который работает лучше всего.

    Наконец, мы рассмотрели пример того, как алгоритм KNN может быть использован в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

    .

    Изучите структуры данных и алгоритмы

    Изучите структуры данных и алгоритмы

    В этом разделе перечислены учебная программа, учебные ресурсы и пробные тесты, которые помогут вам подготовиться к сертификационному тесту.Ресурсы, которые мы здесь перечисляем, представляют собой ссылки, которые мы собрали через Интернет, а некоторые из них - с нашего собственного веб-сайта. Хотя мы рекомендуем эти ресурсы на основе отзывов нашего сообщества пользователей, мы не утверждаем, что это самые авторитетные учебные ресурсы по какой-либо теме. Не стесняйтесь узнать, что вам больше подходит.

    Мы также подготовили пробный тест для каждого уровня. Пробный тест - это открытое оценочное соревнование, которое поможет вам оценить себя для сертификационного экзамена после того, как вы будете готовы с темами.Для каждого уровня у нас есть разные пробные тесты. Эти конкурсы будут длиться вечно. Мы настоятельно рекомендуем вам решить эти задачи в течение того же времени, что и продолжительность экзамена, до того, как вы сдадите экзамен.

    На экзамене вы можете ожидать проблем по следующим темам.

    Фонд

    Программа обучения:

    Программа уровня Foundation указана ниже:

    • Базовые структуры данных: массивы, строки, стеки, очереди
    • Асимптотический анализ (нотация Big-O)
    • Основные математические операции (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень)
    • Sqrt (n) тестирование простоты
    • Алгоритм НОД Евклида
    • Базовая рекурсия
    • Жадные алгоритмы
    • Базовое динамическое программирование
    • Поиск простой строки
    • O (n logn) Сортировка
    • Двоичный поиск

    Учебные ресурсы:

    • Асимптотический анализ (нотация Big-O)
      • Базовый
      • Продвинутый
      • Практические задачи
    • Массивы
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Струны
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Стек и очередь
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Основные математические операции (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень)
    • Алгоритм НОД Евклида
    • Простые числа, делимость чисел
      • Ресурсы:
      • Практические задачи:
    • Базовая рекурсия
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Жадные алгоритмы
      • ресурсов
      • Практические задачи
        • codechef.com - ТАЧСТК, ред.
        • codechef.com - CIELRCPT, редакционная статья
        • codechef.com - MAXDIFF, редакция
        • codechef.com - CHEFST, редакция
        • codechef.com - CAKEDOOM, редакция
        • codechef.com - CLETAB, редакция
        • codechef.com - TADELIVE, редакция
        • codechef.com - MANYCHEF, редакция
        • codechef.com - MMPROD, редакция
        • codechef.com - CHEFTMA, редакция
        • codechef.com - STICKS, редакционная
        • spoj.com - BAISED
        • spoj.com - BALIFE
        • spoj.com - GCJ101BB
        • codechef.com - FGFS
        • codechef.com - KNPSK
        • codechef.com - LEMUSIC
        • spoj.com - УСТАНОВИТЬ
        • spoj.com - МОДА
    • Динамическое программирование (Basic DP)
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Поиск простой строки
    • Сортировка
    • Двоичный поиск
      • ресурсов
      • Детальный теоретический анализ
      • Проблемы
        • geeksforgeeks.org - Двоичный поиск (содержит некоторые решенные проблемы)
        • codechef.com - STRSUB, редакция
        • codechef.com - ASHIGIFT, редакция
        • codechef.com - СТЕКИ, редакция
        • codechef.com - DIVSET, редакция
        • codechef.com - LOWSUM, редакция
        • codechef.com - SNTEMPLE, редакция
        • codechef.com - SNAKEEAT, редакционная статья
        • codechef.com - РАСПИСАНИЕ, редакция
        • codechef.com - RIGHTTRI, редакция
        • codechef.com - FORESTGA, редакция
        • codechef.com - CHEFHCK2, редакционная
        • spoj.com - ABCDEF
        • spoj.com - NOTATRI
        • spoj.com - МАСШТАБ
        • spoj.com - SUMFOUR
        • spoj.com - ПОДПИСКИ
        • spoj.com - ANARC05B
        • spoj.com - АРЕНДА
        • spoj.com - ПИРОГ
        • spoj.com - MKUHAR
        • spoj.com - SVADA
        • spoj.com - ПОДПИСАТЬСЯ

    Прошлый тест:

    Практика по точным проблемам, которые возникли на предыдущем экзамене уровня Foundation:

    Пробный тест:

    Продвинутый

    Этот уровень предназначен для проверки того, что человек очень хорошо разбирается в алгоритмах и структурах данных и может решить большинство проблем, возникающих на практике.Вы можете ожидать, что на экзамене возникнут проблемы по следующим темам.

    Программа обучения:

    Все на уровне Foundation, а также:

    • Куча (приоритетная очередь)
    • Разъединенный набор Union
    • Деревья сегментов
    • Дерево двоичных индексов (дерево Фенвика)
    • Деревья (обходы, динамическое программирование деревьев)
    • Нахождение наименьшего общего предка (решение O (log N), где N - количество узлов).
    • Графические алгоритмы:
      • Нахождение связанных компонентов и переходных замыканий.
      • Алгоритмы кратчайшего пути (Дейкстра, Беллман-Форд, Флойд-Уоршалл)
      • Минимальное остовное дерево (алгоритмы Prim и Kruskal)
      • Двусвязность в неориентированных графах (мосты, точки сочленения)
      • Сильно связные компоненты в ориентированных графах
      • Топологическая сортировка
      • Путь Эйлера, экскурсия / цикл.
    • Модульная арифметика с делением, обратная
    • Амортизированный анализ
    • Разделяй и властвуй
    • Проблемы расширенного динамического программирования (исключая оптимизацию dp, добавленную на экспертном уровне)
    • Сито Эратосфена

    Учебные ресурсы:

    • Куча (приоритетная очередь)
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Разъединенный набор Union
      • ресурсов
      • Практические задачи
        • codechef.com - ГАЛАКТИК, редакция
        • codechef.com - DISHOWN, редакция
        • codechef.com - JABO, редакция
        • codechef.com - ПАРИТРИ, редакция
        • codechef.com - FILLMTR, редакция
        • Б. Майк и ноги
        • D. Количество струн
        • codechef.com - SETELE, редакция
        • codechef.com - Лабиринт, редакция
        • codechef.com - MAGICSTR, редакция
        • codechef.com - MTRWY, редакция
        • codechef.com - BIGOF01, редакция
        • codechef.com - FIRESC, редакция
    • Деревья сегментов
      • ресурсов
      • Практические задачи
      • Проблемы на дереве сегментов с отложенным распространением
    • Дерево двоичных индексов (дерево Фенвика)
      • ресурсов
      • Практические задачи:
        Пожалуйста, решите проблемы, упомянутые в приведенном выше разделе практических задач дерева сегментов.Обратите внимание, что обычно в деревьях с двоичными индексами сложно обновлять диапазон. В основном он используется для запроса диапазона и обновления точки. Тем не менее, вы можете проверить следующую статью, чтобы проверить, как можно выполнить некоторые простые конкретные виды обновлений диапазона в двоичном индексированном дереве (http://petr-mitrichev.blogspot.in/2013/05/fenwick-tree-range-updates. html). Обратите внимание, что обновление диапазона в BIT не является частью учебной программы.
    • Деревья (обходы)
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Поиск самых низких общих предков (решение O (log N), где N - количество узлов)
    • Поиск в глубину, поиск в ширину (поиск связанных компонентов и транзитивных замыканий)
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Алгоритмы кратчайшего пути (Дейкстра, Беллман-Форд, Флойд-Уоршалл)
      • ресурсов
      • Практические задачи
    • Алгоритм Беллмана-Форда
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Минимальное остовное дерево (алгоритмы Prim и Kruskal)
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Двусвязность в неориентированных графах (мосты, точки сочленения)
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Сильно связные компоненты в ориентированных графах
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Топологическая сортировка
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Путь Эйлера, экскурсия / цикл.
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Модульная арифметика с делением, обратная
    • Амортизированный анализ
    • Разделяй и властвуй
      • ресурсов
      • Практическая задача
    • Расширенное динамическое программирование проблем (исключая оптимизацию DP, добавленную на экспертном уровне, просмотрите основные ресурсы DP и проблемы, упомянутые в ресурсе базового уровня.)
      • ресурсов
      • Проблемы для Advanced DP
    • Сито Эратосфена
      • Ресурсы:
      • Практические задачи
    • Общие

    Прошлый тест:

    Практика по точным проблемам, которые возникли на прошлом экзамене продвинутого уровня:

    Пробный тест:

    Примечание. Эти ссылки созданы, чтобы помочь в подготовке к экзаменам, а также помочь сообществу в целом.Но если вам принадлежат некоторые материалы, на которые есть ссылки, и вы не хотите, чтобы они были здесь, свяжитесь с нами, и мы удалим их.

    .

    Введение в алгоритм A *

    Создано 26 мая 2014 г., обновлено в августе 2014 г., февраль 2016 г., июнь 2016 г., июнь 2020 г.

    В играх мы часто хотим найти пути из одного места в другое. Мы не только пытаемся найти кратчайшее расстояние; мы также хотим учитывать время в пути. Переместите каплю (начальную точку) и крест (конечную точку), чтобы увидеть кратчайший путь.

    Чтобы найти этот путь, мы можем использовать алгоритм поиска по графу , который работает, когда карта представлена ​​в виде графика. A * - популярный выбор для поиска по графам. Поиск в ширину - это простейший из алгоритмов поиска по графу, так что давайте начнем с него и продвинемся до A *.

    Первое, что нужно сделать при изучении алгоритма, - это понять данные . Какой ввод? Что на выходе?

    Ввод: Алгоритмы поиска по графику, включая A *, принимают «график» в качестве входных данных. Граф - это набор из местоположений («узлов») и соединений («ребер») между ними.Вот график, который я дал A *:

    Sprites от StarRaven - см. Нижний колонтитул для ссылки

    A * больше ничего не видит. Он видит только график. Он не знает, находится ли что-то в помещении или на улице, или это комната, или дверной проем, и насколько велика площадь. Видит только график! Он не знает разницы между этой картой и другой.

    Вывод: Путь, найденный A *, состоит из узлов и ребер графа. Ребра - это абстрактные математические понятия.Знак * скажет вам перейти из одного места в другое , но не скажет, как . Помните, что он ничего не знает о комнатах или дверях; он видит только график. Вам нужно будет решить, означает ли ребро графа, возвращаемое A *, движение от плитки к плитке, движение по прямой, открытие двери, плавание или бег по кривой.

    Компромиссы: Для любой игровой карты существует множество различных способов создания графа поиска пути для передачи A *. Приведенная выше карта превращает большинство дверных проемов в узлы; что, если мы сделаем дверные проемы краями? Что, если бы мы использовали сетку поиска пути?

    График поиска пути не обязательно должен совпадать с тем, который используется на вашей игровой карте.Игровая карта с сеткой может использовать граф поиска пути без сетки или наоборот. A * работает быстрее всего с наименьшим количеством узлов графа; с сетками часто легче работать, но в результате получается много узлов. На этой странице описывается алгоритм A *, но не дизайн графа; см. мою другую страницу [1] для получения дополнительной информации о графиках. Для объяснений на остальной части страницы, , я буду использовать сетки, потому что это легче визуализировать концепции .

    Есть множество алгоритмов, работающих на графиках. Я собираюсь рассказать о них:

    Поиск в ширину исследует одинаково во всех направлениях.Это невероятно полезный алгоритм не только для обычного поиска пути, но и для процедурного создания карт, поиска пути в поле потока, карт расстояний и других типов анализа карт.
    Алгоритм Дейкстры (также называемый поиском по единообразной стоимости) позволяет нам определять приоритеты, какие пути исследовать. Вместо того, чтобы одинаково исследовать все возможные пути, он предпочитает более дешевые пути. Мы можем назначить более низкие затраты, чтобы стимулировать движение по дорогам, более высокие затраты, чтобы избегать лесов, более высокие затраты, чтобы препятствовать приближению к врагам, и многое другое.Когда стоимость передвижения меняется, мы используем это вместо поиска в ширину.
    A * - это модификация алгоритма Дейкстры, оптимизированная для одного пункта назначения. Алгоритм Дейкстры может находить пути ко всем местам; A * находит пути к одному месту или ближайшему из нескольких мест. Он расставляет приоритеты по путям, которые, кажется, ведут ближе к цели.

    Я начну с самого простого, поиска в ширину, и буду добавлять по одной функции, чтобы превратить ее в A *.

    Ключевая идея всех этих алгоритмов состоит в том, что мы отслеживаем расширяющееся кольцо, называемое границей . В сетке этот процесс иногда называют «заливкой», но тот же метод работает и для других сеток. Запустите анимацию , чтобы увидеть, как расширяется граница → →

    Как это реализовать? Повторяйте эти шаги, пока граница не станет пустой:

    1. Выберите и удалите локацию с границы. →
    2. Разверните , посмотрев на его соседей.Пропустить стены. Любые недостигнутые соседи мы добавляем к как границу, так и достигнутый набор → .

    Давайте посмотрим на это поближе. Плитки нумеруются в порядке их посещения. Просмотрите процесс расширения:

    Это всего лишь десять строк кода (Python):

     frontier = Queue () frontier.put (начало) достигнуто = set () достигнуто.адд (начало) пока не frontier.empty (): current = frontier.get () для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не достигнут: граница.положить (далее) achievement.add (next) 

    Этот цикл является сутью алгоритмов поиска по графу на этой странице, включая A *. Но как найти кратчайший путь? Цикл на самом деле не строит пути; он только говорит нам, как посетить все на карте. Это потому, что поиск в ширину можно использовать не только для поиска путей; В этой статье я покажу, как он используется для защиты башни, но его также можно использовать для карт расстояний, процедурной генерации карт и многих других вещей.Хотя здесь мы хотим использовать его для поиска путей, поэтому давайте изменим цикл, чтобы отслеживать , откуда мы пришли из для каждого достигнутого местоположения, и переименовать , достигнув , установленный в таблицу came_from (ключи таблица - это достигнутый набор):

     frontier = Queue () frontier.put (начало)  came_from  = dict ()  came_from  [начало] =  Нет  пока не frontier.empty (): current = frontier.get () для следующего в графике.соседи (текущие): если следующий не в , пришел_от : frontier.put (следующий)  came_from  [next] =  current  

    Now came_from для каждой локации указывает на то место, откуда мы пришли. Это как «панировочные сухари». Их достаточно, чтобы реконструировать весь путь. Наведите указатель мыши на любое место на карте и посмотрите, как следование стрелкам дает вам обратный путь к исходной позиции.

    Код для восстановления путей прост: следуйте стрелкам назад от к цели к началу .Путь представляет собой последовательность из ребер , но часто проще сохранить узлы:

     текущий = цель путь = [] пока текущий! = начало: path.append (текущий) current = came_from [текущий] path.append (start) # необязательно path.reverse () # optional 

    Это простейший алгоритм поиска пути. Он работает не только с сетками, как показано здесь, но и с любой структурой графа. В подземелье местоположениями графа могут быть комнаты, а грани графа - дверные проемы между ними. В платформере местоположениями графа могут быть местоположения, а ребра графа - возможные действия, такие как перемещение влево, перемещение вправо, прыжок вверх, прыжок вниз.В общем, рассматривайте граф как состояния и действия, которые изменяют состояние. Подробнее о представлении карты я писал здесь [2] . В оставшейся части статьи я продолжу использовать примеры с сетками и исследую, почему вы можете использовать варианты поиска в ширину.

    Мы нашли пути от до до всех других мест. Часто нам не нужны все пути; нам нужен только путь от одного места к другому . Мы можем прекратить расширять границы, как только достигнем своей цели.Перетащите круг, чтобы увидеть, как граница перестает расширяться, как только достигает цели.

    Без раннего выхода С ранним выходом

    Код простой:

     frontier = Queue () frontier.put (начало) came_from = dict () came_from [начало] = Нет пока не frontier.empty (): current = frontier.get ()  если текущая == цель:   перерыв  для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не в came_from: frontier.put (следующий) came_from [next] = current 

    Есть много интересных вещей, которые вы можете сделать с условиями раннего выхода.

    До сих пор мы сделали шаг с такой же «стоимостью». В некоторых сценариях поиска пути для разных типов передвижения существуют разные затраты. Например, в Civilization перемещение по равнине или пустыне может стоить 1 очко перемещения, но перемещение через лес или холмы может стоить 5 очков перемещения. На карте вверху страницы прогулка по воде стоит в 10 раз дороже, чем прогулка по траве. Другой пример - диагональное перемещение по сетке, которое стоит больше, чем осевое перемещение. Мы хотим, чтобы первопроходец учел эти затраты.Давайте сравним шагов от начала с расстоянием от начала:

    Число шагов Расстояние

    Для этого нам нужен Алгоритм Дейкстры (или поиск по единообразной стоимости). Чем он отличается от поиска в ширину? Нам нужно отслеживать затраты на перемещение, поэтому давайте добавим новую переменную cost_so_far , чтобы отслеживать общую стоимость перемещения из начальной точки. Мы хотим принять во внимание транспортные расходы при принятии решения о том, как оценивать местоположения; давайте превратим нашу очередь в очередь с приоритетом.Менее очевидно, что мы можем посетить какое-либо место несколько раз с разными затратами, поэтому нам нужно немного изменить логику. Вместо добавления местоположения к границе, если местоположение никогда не было достигнуто, мы добавим его, если новый путь к местоположению лучше, чем лучший предыдущий.

     граница =  PriorityQueue ()  frontier.put (начало , 0 ) came_from = dict () cost_so_far = dict () came_from [начало] = Нет cost_so_far [начало] = 0 пока не frontier.empty (): текущий = граница.получить() если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие):  new_cost = cost_so_far [current] + graph.cost (current, next)  , если следующий не в cost_so_far или new_cost  cost_so_far [next] =  new_cost   priority = new_cost  frontier.put (следующий , приоритет ) came_from [next] = current 

    Использование очереди с приоритетом вместо обычной очереди изменяет способ расширения границы .Контурные линии - один из способов увидеть это. Запустите анимацию , чтобы увидеть, как граница расширяется медленнее через леса, находя кратчайший путь вокруг центрального леса, а не через него:

    Поиск в ширину Алгоритм Dijkstra

    Затраты на перемещение, отличные от 1, позволяют нам исследовать более интересные графики , не только сетки. На карте вверху страницы затраты на перемещение основаны на расстоянии от комнаты к комнате. Стоимость передвижения также может использоваться, чтобы избегать или отдавать предпочтение областям в зависимости от близости к врагам или союзникам.

    Замечания по реализации: мы хотим, чтобы эта приоритетная очередь сначала возвращала наименьшее значение . На странице реализации я показываю PriorityQueue в Python, используя heapq , чтобы сначала вернуть наименьшее значение, а также в C ++, используя std :: priority_queue , настроенный на возврат сначала наименьшего значения. Кроме того, версия алгоритма Дейкстры и A *, представленная на этой странице, отличается от того, что есть в учебниках по алгоритмам. Это намного ближе к так называемому поиску по единой стоимости.Описываю отличия на странице реализации.

    Благодаря поиску в ширину и алгоритму Дейкстры граница расширяется во всех направлениях. Это разумный выбор, если вы пытаетесь найти путь ко всем или ко многим местам. Однако, как правило, нужно найти путь только к одному месту. Давайте сделаем так, чтобы граница расширялась по направлению к цели больше, чем в других направлениях. Сначала мы определим эвристическую функцию , которая сообщает нам, насколько мы близки к цели:

     def эвристика (a, b): # Манхэттенское расстояние на квадратной сетке вернуть абс (а.x - b.x) + abs (a.y - b.y) 

    В алгоритме Дейкстры мы использовали фактическое расстояние от start для упорядочивания очереди с приоритетом. Вместо этого в Greedy Best First Search мы будем использовать расчетное расстояние до цели для упорядочивания очереди приоритетов. Сначала будет исследовано место, ближайшее к цели. Код использует приоритетную очередь из алгоритма Дейкстры, но без cost_so_far :

     frontier = PriorityQueue () граница.положить (начало, 0) came_from = dict () came_from [начало] = Нет пока не frontier.empty (): current = frontier.get () если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие): если следующий не в came_from:  приоритет = эвристический (цель, следующий)  frontier.put (следующий, приоритет) came_from [next] = current 

    Давайте посмотрим, насколько хорошо это работает:

    Алгоритм Дейкстры Жадный поиск по наилучшему первому критерию

    Вау !! Удивительно, правда? Но что происходит на более сложной карте?

    Алгоритм ДейкстрыЖадный поиск по наилучшему первому

    Эти пути не самые короткие.Таким образом, этот алгоритм работает на быстрее , когда препятствий не так много, но пути не такие, как , хорошо . Мы можем это исправить? Да!

    Алгоритм Дейкстры хорошо работает для поиска кратчайшего пути, но он тратит время на изучение направлений, которые не являются многообещающими. Greedy Best First Search исследует многообещающие направления, но может не найти кратчайшего пути. Алгоритм A * использует как - фактическое расстояние от старта, так и расчетное расстояние до цели.

    Код очень похож на алгоритм Дейкстры:

     frontier = PriorityQueue () граница.положить (начало, 0) came_from = dict () cost_so_far = dict () came_from [начало] = Нет cost_so_far [начало] = 0 пока не frontier.empty (): current = frontier.get () если текущая == цель: перерыв для следующего в граф. соседи (текущие): new_cost = cost_so_far [текущий] + graph.cost (текущий, следующий) если следующий не в cost_so_far или new_cost  + эвристика (цель, следующая)  frontier.put (следующий, приоритет) came_from [next] = current 

    Сравните алгоритмы: алгоритм Дейкстры вычисляет расстояние от начальной точки.Жадный поиск по первому лучшему оценивает расстояние до целевой точки. A * использует сумму этих двух расстояний.

    Алгоритм ДейкстрыGreedy Best-FirstA * Search

    Попробуйте открыть отверстие в стене в разных местах. Вы обнаружите, что, когда жадный поиск лучшего первого найдет правильный ответ, A * тоже найдет его, исследуя ту же область. Когда жадный поиск лучшего первого находит неправильный ответ (более длинный путь), A * находит правильный ответ, как это делает алгоритм Дейкстры, но все же исследует меньше, чем алгоритм Дейкстры.

    A * - лучшее из обоих миров. Пока эвристика не переоценивает расстояния, A * находит оптимальный путь, как это делает алгоритм Дейкстры. A * использует эвристику для изменения порядка узлов так, чтобы с большей вероятностью встретило целевой узел раньше.

    И… все! Это алгоритм A *.

    Готовы ли вы это реализовать? Рассмотрите возможность использования существующей библиотеки. Если вы реализуете это самостоятельно, у меня есть сопутствующее руководство, в котором шаг за шагом показано, как реализовать графики, очереди и алгоритмы поиска пути в Python, C ++ и C #.

    Какой алгоритм следует использовать для поиска путей на игровой карте?

    • Если вы хотите найти пути от или до всех всех местоположений, используйте поиск в ширину или алгоритм Дейкстры. Используйте поиск в ширину, если стоимость передвижения одинакова; используйте алгоритм Дейкстры, если стоимость перемещения варьируется.
    • Если вы хотите найти пути к одной локации или ближайшей из нескольких целей, используйте жадный поиск лучшего первого или A *. В большинстве случаев предпочитайте A *. Когда возникает соблазн использовать жадный поиск лучшего первого, рассмотрите возможность использования A * с «недопустимой» эвристикой [3] .

    А как насчет оптимальных путей? Поиск в ширину и алгоритм Дейкстры гарантированно найдут кратчайший путь по входному графу. Жадный поиск лучшего первого - нет. A * гарантированно найдет кратчайший путь, если эвристика никогда не превышает истинное расстояние. Когда эвристика становится меньше, A * превращается в алгоритм Дейкстры. По мере увеличения эвристики A * превращается в жадный поиск лучшего первого.

    А как насчет производительности? Лучше всего удалить ненужные места на графике.Если вы используете сетку, посмотрите это. Уменьшение размера графа помогает всем алгоритмам поиска графа. После этого используйте максимально простой алгоритм; более простые очереди работают быстрее. Жадный поиск лучшего первого обычно работает быстрее, чем алгоритм Дейкстры, но не дает оптимальных путей. A * - хороший выбор для большинства задач поиска пути.

    А как насчет некарт? Я показываю здесь карты, потому что считаю, что с помощью карты легче понять, как работают алгоритмы. Однако эти алгоритмы поиска на графах можно использовать на любых графах, а не только на игровых картах, и я попытался представить код алгоритма таким образом, чтобы он не зависел от двумерных сеток.Стоимость передвижения на картах становится произвольным весом на ребрах графа. Эвристика не так легко переносится на произвольные карты; вы должны разработать эвристику для каждого типа графа. Для плоских карт расстояние - хороший выбор, поэтому я здесь и использовал его.

    Я много больше писал о поиске пути здесь [4] . Помните, что поиск по графу - это лишь часть того, что вам нужно. A * сам по себе не обрабатывает такие вещи, как совместное движение, перемещение препятствий, изменение карты, оценка опасных областей, формаций, радиус поворота, размеры объектов, анимация, сглаживание пути и многие другие темы.

    .

    Смотрите также

    <\br> Карта сайта.