| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 스터디 잼
- CSIP
- Open Hack
- rl
- BOAZ
- Conference
- 구글스타트업캠퍼스
- Ground Truth
- kakao
- re:Invent
- Backend.AI
- SageMaker
- 코딩테스트
- Tensorflow 2.0
- 오픈소스해커톤
- 해커톤
- 뉴비톤
- API
- GDG Campus
- ainize
- SW중심대학
- Qwik Start
- Community Day
- seq2seq
- entity
- gcp
- Speech
- OPENHACK
- aws
- 머신러닝
Archives
- Today
- Total
pizzaplanet
너비 우선탐색 Breadth-First Search(BFS) 본문
Breadth-First Search
Strategy: 얕은 노드를 먼저 확장한다.
Implementation: 프린지는 Queue(FIFO)로 구현한다.
Breadth-First Search Properties
- 탐색시간:
- 프린지 용량은 얼마만큼 필요한가?
- complete 한가? yes
- optimal 한가? 모든 코스트가 1일때는 optimal 하다. 예로 더 좋은 코스트가 더 깊은 곳에 있다면 optimal 하지 않다.
'Univ. > Artificial intelligence lecture' 카테고리의 다른 글
| Uninformed Search and Informed Search (0) | 2018.05.04 |
|---|---|
| 균일 비용 탐색 Uniform Cost Search(UCS) (0) | 2018.05.04 |
| 깊이 우선 탐색 Depth-First Search(DFS) (0) | 2018.04.24 |
| Tree Search (0) | 2018.04.24 |
| State Space Graphs vs. Search Trees (0) | 2018.04.15 |
'Univ./Artificial intelligence lecture' Related Articles
more
