Algorithm Database無向グラフ スケジューリング 量子計算（グローバーのアルゴリズム） 最小カット 投票力指数 (CGI) チャネル割当問題 共有区間列挙問題(CGI) ２次元ボロノイ図構成 グラフエディタの作成（群馬大学 中野研究室） 辺連結度増大アルゴリズム ３次元凸包 グラフ分割問題 最大クリーク問題 巡回セールスマン問題 最短路問題 ハイパーグラフの極小横断 new!!誤差拡散法 （ブラウザの設定で "Javaを有効" にして下さい。）
SoftComputing lab.
３．探索法 対象となる問題をうまく探索木（又は有向グラフ）として表現できたら今度はその探索木を以下に効率よく調べるかが問題になります。これが探索の問題です。探索には節点を一つずつ調べていく必要がありますが、ゴール（求めたい解）にたどりつくまでになるべく少ない計算量で行くことができればよりいい探索法となります。（当たり前ですね。）つまり、より効率の良い順番で節点を調べていく方法が、良い探索法というわけです。 以下で扱う探索法は、探索木に対して何の予備知識も使わずに探索を行う単純な探索（ブラインド探索）と何らかの知識を用いた探索（ヒューリスティック探索）の２種類があります。 単純な探索法 （ブラインド探索） blind search 知識を用いない単純な探索法の中でも、もっとも基本的なものに縦形探索と横形探索があります。この二つの方法は非常に単純なアルゴリズムなので作るのも簡単ですが、当然性能
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