Противоположностью наискорейшему подъему является поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости. Эта стратегия похожа на то, как если бы вы стояли на середине улицы, ведущей на большую гору, а на ногах у вас были бы надеты роликовые коньки. Вы бы тогда явно почувствовали, что двигаться вниз намного легче, чем вверх! Другими словами, поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости выбирает путь наименьшего сопротивления.
Если поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости применять к задаче выбора маршрутов полетов, то это означает, что авиарейсы всегда выбираются самые короткие — в надеже, что и найденный маршрут окажется самым коротким. В отличие от наискорейшего подъема, который стремится уменьшить количество авиарейсов, поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости сводит к минимуму общую длину маршрута.
Чтобы использовать поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости, сначала, как обычно, нужно переписать функцию find(). Ниже показан ее новый код.
/* Найти самый близкий город и поместить его в "anywhere". */ int find(char *from, char *anywhere) { int pos, dist; pos = 0; dist = 32000; /* больше длины самого длинного авиарейса */ find_pos = 0; while(find_pos < f_pos) { if(!strcmp(flight[find_pos].from, from) && !flight[find_pos].skip) { if(flight[find_pos].distance<dist) { pos = find_pos; dist = flight[find_pos].distance; } } find_pos++; } if(pos) { strcpy(anywhere, flight[pos].to); flight[pos].skip = 1; return flight[pos].distance; } return 0; }
С помощью этой версии find() получается такое решение:
Нью-Йорк - Торонто - Лос-Анджелес Расстояние в милях равно 2600.
Как видите, в данном случае этот метод поиска позволяет найти самый короткий маршрут. Цепочка, ведущая к цели (т.е. маршрут, причем самый короткий), показана на рис. 25.8.
Страница №9 |
Поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости и наискорейший подъем имеют одни и те же достоинства и недостатки, но только с точностью до наоборот: то, что является достоинством одного метода, является недостатком другого, и наоборот. При поиске с использованием частичного пути минимальной стоимости могут появиться ложные, обманчивые "овраги, долины, низины и пропасти", но в целом этот метод работает достаточно хорошо. Однако не надо думать, что если поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости работал в нашей задаче лучше, чем наискорейший подъем, то он вообще работает лучше[1]. Т.е. можно сказать, что в среднем он работает лучше, чем поиск вслепую.
[1]Действительно, зная условие задачи, в которой поиск с использованием частичного пути минимальной стоимости работает лучше, можно сформулировать двойственную задачу, в которой будет лучше работать наискорейший подъем.