华体会- 华体会体育- 体育官网C++算法：深度优先搜索(BFS)的原理和实现

2025-01-07 13:05:32

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　　Dis数组记录源点到各点的最短距离，初始-1，表示无法从源点到达当前点。不为-1，表示当前是第二次访问，无需处理。队列向量的元素que[i]记录经过i条边可以到达的点。分两步：一，将边转成邻接表；二，三层循环处理最短距离。第一层循环通过que[i-1]计算que[i]，如果que[i]为空，提前结束。经过i条边无法到达任意点，则经过i+1条边，也无法达到任意点。已经处理的端点不用入队；第二层循环遍历que[i]；第三层遍历当前点的出边。因为不会处理重复的点，所以第一层循环和第二层循环合起来，时间复杂度是O(边数)。

　　软演员-评论家算法（Soft Actor-Critic, SAC）是深度强化学习领域的重要进展，基于最大熵框架优化策略，在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数，提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现，涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数，并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色，具有高样本效率和稳定的训练过程，适合实际应用场景。

　　CAS（Compare and Swap，比较并交换）是一种无锁算法，用于实现多线程环境下的原子操作。它通过比较内存中的值与预期值是否相同来决定是否进行更新。JDK 5引入了基于CAS的乐观锁机制，替代了传统的synchronized独占锁，提升了并发性能。然而，CAS存在ABA问题、循环时间长开销大和只能保证单个共享变量原子性等缺点。为解决这些问题，可以使用版本号机制、合并多个变量或引入pause指令优化CPU执行效率。CAS广泛应用于JDK的原子类中，如rementAndGet()，利用底层Unsafe库实现高效的无锁自增操作。

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