|
1 |
|
00:00:20,940 --> 00:00:24,340 |
|
بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هاد ان شاء الله |
|
|
|
2 |
|
00:00:24,340 --> 00:00:29,400 |
|
بنكمل اخر كلمتين وقفنا عندهم المحاضرة الماضية |
|
|
|
3 |
|
00:00:29,400 --> 00:00:36,680 |
|
ونبدأ في موضوع جديد موضوع جديد صحيح لكن تحت موضوع |
|
|
|
4 |
|
00:00:36,680 --> 00:00:41,400 |
|
الكبير اللي هو hill search المحاضرة الماضية كنا |
|
|
|
5 |
|
00:00:41,400 --> 00:00:44,800 |
|
حكينا عن ال hill climbing كان هذا المحور الأساسي |
|
|
|
6 |
|
00:00:44,800 --> 00:00:50,080 |
|
للمحاضرة الماضية ال hill climbingو ال simulated |
|
|
|
7 |
|
00:00:50,080 --> 00:01:00,380 |
|
ending كان في معانا slide تانية نطلع |
|
|
|
8 |
|
00:01:00,380 --> 00:01:09,100 |
|
عليها السريع و نراجع فيها من خلالها بدينا |
|
|
|
9 |
|
00:01:09,100 --> 00:01:12,060 |
|
نحكي إن كان الموضوع الأساسي اللي هو beyond the |
|
|
|
10 |
|
00:01:12,060 --> 00:01:15,160 |
|
classical searchحكينا اللي هو ال local search |
|
|
|
11 |
|
00:01:15,160 --> 00:01:17,460 |
|
algorithms و ال hill climbing و ال simulated |
|
|
|
12 |
|
00:01:17,460 --> 00:01:21,160 |
|
annealing و وقفنا عند ال local beam search ما |
|
|
|
13 |
|
00:01:21,160 --> 00:01:24,420 |
|
حكيناش فيه لكن دي أخر مخطط اللي حكيناه بال hill |
|
|
|
14 |
|
00:01:24,420 --> 00:01:28,220 |
|
climbing اللي هو ال basics تبع ال algorithm نفسها |
|
|
|
15 |
|
00:01:28,220 --> 00:01:32,480 |
|
ال hill climbing algorithm و أسلوبها اللي في البحث |
|
|
|
16 |
|
00:01:32,480 --> 00:01:37,100 |
|
عن ال goal أو ال solution أو ال goal أو ال state |
|
|
|
17 |
|
00:01:37,350 --> 00:01:40,450 |
|
وإن مشكلتها الأساسية اللي حكيناها اللي هي وقوعها |
|
|
|
18 |
|
00:01:40,450 --> 00:01:45,450 |
|
فيما يسمى بال local minima أو ال local maxima اللي |
|
|
|
19 |
|
00:01:45,450 --> 00:01:51,450 |
|
هي إنها توجد نفسها في وضع هي على state أفضل من كل |
|
|
|
20 |
|
00:01:51,450 --> 00:01:54,350 |
|
اللي حواليها أو أفضل من كل اللي ممكن يتفرع منها |
|
|
|
21 |
|
00:01:54,350 --> 00:01:57,790 |
|
ولكن هذا ال local state أو هذا ال state ماهياش |
|
|
|
22 |
|
00:01:57,790 --> 00:02:02,530 |
|
ماهياش ال issue ماهياش ال solution ماهياش ال |
|
|
|
23 |
|
00:02:02,530 --> 00:02:07,400 |
|
global maxima أو ال minima اللي هناحكينا عن مخارج |
|
|
|
24 |
|
00:02:07,400 --> 00:02:12,560 |
|
او حلول او alternatives او modifications لل hill |
|
|
|
25 |
|
00:02:12,560 --> 00:02:16,920 |
|
climbing اللى ممكن تخرجها من هذه ال minimum ايش |
|
|
|
26 |
|
00:02:16,920 --> 00:02:23,200 |
|
قلنا تلت حلول خلينا نطبع عليهم على السريع اللى هو |
|
|
|
27 |
|
00:02:23,200 --> 00:02:26,760 |
|
ال variants كلنا سميناهم variants of hill climbing |
|
|
|
28 |
|
00:02:26,760 --> 00:02:30,320 |
|
ال stochastic hill climbing ال first choice hill |
|
|
|
29 |
|
00:02:30,320 --> 00:02:33,980 |
|
climbing و ال random restart hill climbing نبدأ من |
|
|
|
30 |
|
00:02:33,980 --> 00:02:41,500 |
|
الآخرRestart ببساطة أنه لما ال algorithm بتجف |
|
|
|
31 |
|
00:02:41,500 --> 00:02:47,020 |
|
بمعنى إيش بتجه .. بتلجح على في State وكل المحطة |
|
|
|
32 |
|
00:02:47,020 --> 00:02:50,440 |
|
بها أسوأ منها معناه ذلك و هذا ال state ماهياش |
|
|
|
33 |
|
00:02:50,440 --> 00:02:55,480 |
|
الجهر معناه ذلك هي .. فبدها تعمل restart with a |
|
|
|
34 |
|
00:02:55,480 --> 00:03:00,160 |
|
new random initial state مظبوطة الكلام؟ صحيح ال |
|
|
|
35 |
|
00:03:00,160 --> 00:03:06,280 |
|
first choice كانت احنا الفكرة اللي هي أنهبتختار |
|
|
|
36 |
|
00:03:06,280 --> 00:03:13,700 |
|
states من اللي حوالها at random وبتفحص ال value |
|
|
|
37 |
|
00:03:13,700 --> 00:03:17,300 |
|
تبعها مش تفحصها هي جوروية لأ بتفحص ال value if ال |
|
|
|
38 |
|
00:03:17,300 --> 00:03:25,100 |
|
value أحسن بتنطقل إليها مش أحسن بتختار واحدة أخرى |
|
|
|
39 |
|
00:03:25,100 --> 00:03:31,780 |
|
أول واحدة أفضل منها بتنطقل إليها هذا ال first |
|
|
|
40 |
|
00:03:31,780 --> 00:03:34,780 |
|
choiceالـ Stochastic Height Climbing اللي هو |
|
|
|
41 |
|
00:03:34,780 --> 00:03:38,400 |
|
Select Random from Up Height Moves يعني تيجي لكل |
|
|
|
42 |
|
00:03:38,400 --> 00:03:43,560 |
|
ال children و شوف إيش فيه كل الأفضل منها و بتختار |
|
|
|
43 |
|
00:03:44,280 --> 00:03:48,340 |
|
أفضل واحد هذا الكلام من الأساس من الأساس أسلوبة في |
|
|
|
44 |
|
00:03:48,340 --> 00:03:51,920 |
|
البحث انه مش بتختار الأفضل على الإطلاق يعني عندي |
|
|
|
45 |
|
00:03:51,920 --> 00:03:57,240 |
|
عشرة children مش بختار أفضل واحد فيهم لا بنختار .. |
|
|
|
46 |
|
00:03:57,240 --> 00:04:00,240 |
|
بنشوف اللي .. اللي أفضل منها ال node بتشوف اللي |
|
|
|
47 |
|
00:04:00,240 --> 00:04:03,580 |
|
أفضل منها إذا ده العشرة فيه سبعة أو خمسة أو أربعة |
|
|
|
48 |
|
00:04:03,580 --> 00:04:07,240 |
|
أو تلاتة أفضل منها تروح تختار at random واحد من |
|
|
|
49 |
|
00:04:07,240 --> 00:04:11,140 |
|
هدول الأفضل يعني مش دايما بتختار أفضل الأفضل صح |
|
|
|
50 |
|
00:04:11,140 --> 00:04:16,900 |
|
هذا من البداية علشانكل هذه عبارة عن variations على |
|
|
|
51 |
|
00:04:16,900 --> 00:04:26,480 |
|
أساس ان ال algorithm تستبعد احتمالية الوقوع في ال |
|
|
|
52 |
|
00:04:26,480 --> 00:04:35,060 |
|
local minima بعد ذلك حكينا في simulated annealing |
|
|
|
53 |
|
00:04:35,060 --> 00:04:38,180 |
|
ببساطة شديدة |
|
|
|
54 |
|
00:04:43,040 --> 00:04:49,440 |
|
الأدجوريثم تختار تراندم و تفحص ال child إذا ال |
|
|
|
55 |
|
00:04:49,440 --> 00:04:55,980 |
|
child أفضل منها على state واحد من ال child states |
|
|
|
56 |
|
00:04:55,980 --> 00:05:00,260 |
|
أفضل ال evaluation تبعه على طول تنتقل إليها بدون |
|
|
|
57 |
|
00:05:00,260 --> 00:05:06,600 |
|
أي تفكير إذا أسوأ ممكن تاخده أو ممكن ما تاخدوش |
|
|
|
58 |
|
00:05:06,600 --> 00:05:09,200 |
|
depending on |
|
|
|
59 |
|
00:05:10,080 --> 00:05:14,320 |
|
الـ Probability الـ Probability هذه واقفة على أساس |
|
|
|
60 |
|
00:05:14,320 --> 00:05:22,640 |
|
الـ exponent of ΔE على T الـ ΔE هي الأباب تمام؟ |
|
|
|
61 |
|
00:05:22,640 --> 00:05:26,400 |
|
احنا افترضنا ان هي أسوأ وبالتالي في فرق في الجودة |
|
|
|
62 |
|
00:05:26,400 --> 00:05:30,400 |
|
ما بين ال current و ما بين هذا ال child فهذا الفرق |
|
|
|
63 |
|
00:05:30,400 --> 00:05:34,980 |
|
يقسم على T، T هذا عبارة عن function of time عبارة |
|
|
|
64 |
|
00:05:34,980 --> 00:05:37,020 |
|
عن ال temperature بسميها في ال algorithm |
|
|
|
65 |
|
00:05:37,360 --> 00:05:43,560 |
|
Temperature تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع |
|
|
|
66 |
|
00:05:43,560 --> 00:05:51,040 |
|
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد |
|
|
|
67 |
|
00:05:51,040 --> 00:05:51,040 |
|
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع |
|
|
|
68 |
|
00:05:51,040 --> 00:05:51,280 |
|
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد |
|
|
|
69 |
|
00:05:51,280 --> 00:05:51,720 |
|
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع |
|
|
|
70 |
|
00:05:51,720 --> 00:05:55,560 |
|
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد |
|
|
|
71 |
|
00:05:55,560 --> 00:05:55,560 |
|
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع |
|
|
|
72 |
|
00:05:55,560 --> 00:05:59,260 |
|
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد |
|
|
|
73 |
|
00:05:59,260 --> 00:05:59,340 |
|
تقرد |
|
|
|
74 |
|
00:06:06,170 --> 00:06:11,330 |
|
الـ algorithm بتختاره صح؟ if child is worse أسوأ |
|
|
|
75 |
|
00:06:11,330 --> 00:06:15,970 |
|
may select it ال algorithm may select it قد based |
|
|
|
76 |
|
00:06:15,970 --> 00:06:19,390 |
|
on probability وهذه ال probability based on ال |
|
|
|
77 |
|
00:06:19,390 --> 00:06:24,790 |
|
ratio of ال error over اللي هو ال temperature و ال |
|
|
|
78 |
|
00:06:24,790 --> 00:06:29,150 |
|
temperature هذه decreases as a function of time |
|
|
|
79 |
|
00:06:29,150 --> 00:06:33,750 |
|
ماشي أنا كان في عندي illustration على السريع |
|
|
|
80 |
|
00:06:37,020 --> 00:06:43,780 |
|
بس بديكوا انتوا تجربوا فيها لوحدكم الملف موجود على |
|
|
|
81 |
|
00:06:43,780 --> 00:06:49,580 |
|
ال folder |
|
|
|
82 |
|
00:06:49,580 --> 00:06:54,800 |
|
تمام فيه هنا على ال folder الرئيسي تمال dropbox |
|
|
|
83 |
|
00:06:54,800 --> 00:06:59,780 |
|
فيه ملف Excel ملف ال Excel هذا بديكوا تجرب فيه |
|
|
|
84 |
|
00:06:59,780 --> 00:07:06,610 |
|
انتوا انتوا العمود الأولاني هذا Tالتي قلنا بتتناقص |
|
|
|
85 |
|
00:07:06,610 --> 00:07:12,450 |
|
by time فانا عملها بتلاتين بعدين بتتناقص شوية شوية |
|
|
|
86 |
|
00:07:12,450 --> 00:07:16,490 |
|
لحدين لتصل ال zero هذا على فرض ان هم عشرين |
|
|
|
87 |
|
00:07:16,490 --> 00:07:20,290 |
|
iterations فقط لكن عمليا هم لم يبقوا اكتر بكتير من |
|
|
|
88 |
|
00:07:20,290 --> 00:07:23,910 |
|
هيك العدد ال iterations بس انا جلالتهم ده التوضيح |
|
|
|
89 |
|
00:07:23,910 --> 00:07:30,510 |
|
فقط الان هنا 0.2 هذه افترضت انها ال error تمام ال |
|
|
|
90 |
|
00:07:30,510 --> 00:07:35,050 |
|
error 0.2 يعني الفرق ما بين ال current stateother |
|
|
|
91 |
|
00:07:35,050 --> 00:07:41,070 |
|
state 0.2 هنا 0.4 اكبر هنا اكبر هنا اكبر هنا error |
|
|
|
92 |
|
00:07:41,070 --> 00:07:48,410 |
|
هنا الخطوط هذه بتوريك الخط الأحمر Delta E1 مكتوب |
|
|
|
93 |
|
00:07:48,410 --> 00:07:54,730 |
|
عليه صح Delta E1 هو هذا العمود E1 هو ال error جديش |
|
|
|
94 |
|
00:07:54,730 --> 00:08:01,410 |
|
0.2 0.2 فإذا كان ال error مفترض ان في عندي انا |
|
|
|
95 |
|
00:08:02,950 --> 00:08:07,070 |
|
الألجوريث موقف على الـ state وفحصت ان الـ child |
|
|
|
96 |
|
00:08:07,070 --> 00:08:13,690 |
|
دولجت انه الـ error جديش الـ 0.2 إيش احتمالية انها |
|
|
|
97 |
|
00:08:13,690 --> 00:08:19,090 |
|
تخدها إيش احتمالية انها تخدها لو كانت في ال |
|
|
|
98 |
|
00:08:19,090 --> 00:08:22,010 |
|
iteration الأولى إيش احتمالية انها تخدها لو كانت |
|
|
|
99 |
|
00:08:22,010 --> 00:08:25,290 |
|
في ال iteration التالتة الرابعة الاحتمالية |
|
|
|
100 |
|
00:08:25,290 --> 00:08:30,070 |
|
الاحتمالية بصي .. لا بصي .. ايش اللي بصير بناء على |
|
|
|
101 |
|
00:08:30,070 --> 00:08:33,980 |
|
ال chart هذاالاحتمالية تزيد احتمالية في الأول |
|
|
|
102 |
|
00:08:33,980 --> 00:08:38,500 |
|
منخفضة وبعدها ترتفع منخفضة وبعدها ترتفع ترتفع كل |
|
|
|
103 |
|
00:08:38,500 --> 00:08:43,440 |
|
ما استمرنا في ال iterations كل ما تقدمنا في ال |
|
|
|
104 |
|
00:08:43,440 --> 00:08:48,920 |
|
iterations بصي ال probability أعلى انها تاخدها هذا |
|
|
|
105 |
|
00:08:48,920 --> 00:08:53,760 |
|
ال .. انت ممكن تغير هنا ال values هذه تغير ال |
|
|
|
106 |
|
00:08:53,760 --> 00:08:58,460 |
|
errors تخليها مثلا point five وتشوف أثر ذلك على ال |
|
|
|
107 |
|
00:08:58,460 --> 00:09:08,780 |
|
curveطبعا كل عمود له هنا خط يقابله طيب |
|
|
|
108 |
|
00:09:08,780 --> 00:09:13,300 |
|
احنا في هذا الحالة بنكون ايش؟ بنكون حاكينا عن ال |
|
|
|
109 |
|
00:09:13,300 --> 00:09:17,800 |
|
head warming وال simulated انيليا في الفضل اللي هو |
|
|
|
110 |
|
00:09:17,800 --> 00:09:24,960 |
|
ايش؟ ال local beam مظبوط ال local beam باختصار |
|
|
|
111 |
|
00:09:24,960 --> 00:09:30,160 |
|
شديد هي يعني شبيهة بال Stochasticبمعنى ان نحن ال |
|
|
|
112 |
|
00:09:30,160 --> 00:09:34,920 |
|
node او ال algorithm وهي واقفة على ال node وبتروح |
|
|
|
113 |
|
00:09:34,920 --> 00:09:40,160 |
|
تاخد ال K best successors K هنا بمعنى و الخمسة و |
|
|
|
114 |
|
00:09:40,160 --> 00:09:43,120 |
|
الأربعة وهذا constant بتبدأ فيه ال algorithm بستمر |
|
|
|
115 |
|
00:09:43,120 --> 00:09:47,340 |
|
معاها ثابت و الخمسة او أربعة او سبعة او ما إلى ذلك |
|
|
|
116 |
|
00:09:47,340 --> 00:09:51,700 |
|
بتروح تاخد أفضل سبعة الأفضل سبعة هدولة او أفضل |
|
|
|
117 |
|
00:09:51,700 --> 00:09:55,640 |
|
خمسة او أفضل تلاتة مش مضرورة يكونوا كلهم أفضل منها |
|
|
|
118 |
|
00:09:55,640 --> 00:10:03,910 |
|
okayالمهم هو افضل المتاح افضل عدد من افضل عدد K من |
|
|
|
119 |
|
00:10:03,910 --> 00:10:06,730 |
|
المتاح ماشي الحل في هذا الحل ايش بتسوي بعدها |
|
|
|
120 |
|
00:10:06,730 --> 00:10:17,330 |
|
بتاخدهم و بتختبرهم و بتستمر في تفحصهم كلهم الان كل |
|
|
|
121 |
|
00:10:17,330 --> 00:10:20,270 |
|
واحد بتفحصه كل واحد بتفحصه من هدول الأربعة ممكن |
|
|
|
122 |
|
00:10:20,270 --> 00:10:24,890 |
|
يكون له successors صح ولا لأ يبقى الأربعة هدولة لو |
|
|
|
123 |
|
00:10:24,890 --> 00:10:28,350 |
|
ال branching factor تلاتةلو ال branching factor |
|
|
|
124 |
|
00:10:28,350 --> 00:10:31,450 |
|
تلاتة و احنا عندنا اربعة يمكننا نتوقع ان الاربعة |
|
|
|
125 |
|
00:10:31,450 --> 00:10:35,910 |
|
دول يولدوا اتناش اربعة في تلاتة اتناش مظبط صح |
|
|
|
126 |
|
00:10:35,910 --> 00:10:39,350 |
|
الاربعة كلهم يولدوا اتناش الان من الاتناش هدول ال |
|
|
|
127 |
|
00:10:39,350 --> 00:10:44,350 |
|
children زي الآن احنا اخدنا الاربعة best افضل best |
|
|
|
128 |
|
00:10:44,350 --> 00:10:48,870 |
|
key best successes و فحصناهم و اعملهم ال goal اللي |
|
|
|
129 |
|
00:10:48,870 --> 00:10:52,740 |
|
هم نبص على مينهذا ال children تبعهم لهم ال 12 ال |
|
|
|
130 |
|
00:10:52,740 --> 00:10:57,140 |
|
12 هدولة مابنبصش عليهم كلها مابناخد أحسن K منهم K |
|
|
|
131 |
|
00:10:57,140 --> 00:11:02,680 |
|
اتفاجنا أربعة ناخد أحسن أربعة من هذي ال 12 كيف دي |
|
|
|
132 |
|
00:11:02,680 --> 00:11:04,580 |
|
يعرف أحسن أربعة؟ نعم كيف دي يعرف أحسن أربعة؟ نعم |
|
|
|
133 |
|
00:11:04,580 --> 00:11:07,880 |
|
نعم ال evaluation هذا قضية ال evaluation هذا كل |
|
|
|
134 |
|
00:11:07,880 --> 00:11:13,180 |
|
الكلام تبعنا احنا بنحكي under اللي هو ال informer |
|
|
|
135 |
|
00:11:13,180 --> 00:11:19,920 |
|
كله under .. لأن في evaluation للناستمام؟ وبهذا |
|
|
|
136 |
|
00:11:19,920 --> 00:11:23,540 |
|
القليل انه ال algorithm تبقى ماشية كأنها ماشية على |
|
|
|
137 |
|
00:11:23,540 --> 00:11:27,500 |
|
أربع خطوط في أن واحد كأنها بتفحص أربع احتمالات في |
|
|
|
138 |
|
00:11:27,500 --> 00:11:32,160 |
|
أن واحد مظبوط؟ مش بتاخد single successor و بتفحصهم |
|
|
|
139 |
|
00:11:32,160 --> 00:11:37,840 |
|
بتكبش أربع من ال available و بتفحصهم ربما واحد |
|
|
|
140 |
|
00:11:37,840 --> 00:11:42,230 |
|
منهم يكون ال goalإذا و لا واحد منهم جول تروح تاخد |
|
|
|
141 |
|
00:11:42,230 --> 00:11:48,490 |
|
كمان capture أربعة اجداد أفضل أربعة من ال .. من ال |
|
|
|
142 |
|
00:11:48,490 --> 00:11:52,990 |
|
children وبعد هيك وتستمر في هذا ال .. في هذا ال |
|
|
|
143 |
|
00:11:52,990 --> 00:11:57,550 |
|
strategy، واضحة؟ فالأن احنا صار فيه عندنا بالأساس |
|
|
|
144 |
|
00:11:57,550 --> 00:12:04,470 |
|
ال .. ال .. ال hill climbing algorithm و ال |
|
|
|
145 |
|
00:12:04,470 --> 00:12:10,400 |
|
variants تبعونها و عندنا ال ..الـ Simulated |
|
|
|
146 |
|
00:12:10,400 --> 00:12:14,940 |
|
Annealing Algorithm وعندنا الـ Local Beam وكلهم |
|
|
|
147 |
|
00:12:14,940 --> 00:12:20,220 |
|
متشابهين قريبين من بعض لأنه بيشاركوا ببعض الخصائص |
|
|
|
148 |
|
00:12:20,220 --> 00:12:24,160 |
|
المشتركة زي اللي هو Random Selection الـ Local |
|
|
|
149 |
|
00:12:24,160 --> 00:12:28,460 |
|
Beam Algorithm بتتشابه مع الـ Genetic Algorithm |
|
|
|
150 |
|
00:12:28,460 --> 00:12:31,080 |
|
الـ Genetic Algorithm موجودة في ال section هذا بس |
|
|
|
151 |
|
00:12:31,080 --> 00:12:34,920 |
|
أنا أخليها لأنه احنا فرزها .. احنا فرزها موضوع |
|
|
|
152 |
|
00:12:34,920 --> 00:12:41,050 |
|
لحالها قدامأحنا عاملين هيك بنكون أخدنا اللي بدنا |
|
|
|
153 |
|
00:12:41,050 --> 00:12:44,470 |
|
يام من هذا ال section اربعة واحد من هذا ال chapter |
|
|
|
154 |
|
00:12:44,470 --> 00:12:49,870 |
|
بعد هيك بننتقل الآن على ال chapter اللي بعد خمسة |
|
|
|
155 |
|
00:12:49,870 --> 00:12:53,570 |
|
اللي هو chapter خمسة و ناخد برضه منه topic واحد |
|
|
|
156 |
|
00:12:53,570 --> 00:12:56,470 |
|
اللي هو ال adversarial search |
|
|
|
157 |
|
00:13:22,820 --> 00:13:27,240 |
|
بتفجير ان احنا لسه تحت بندلغ Problem Solving يعني |
|
|
|
158 |
|
00:13:27,240 --> 00:13:31,420 |
|
هنا Chapter 5 بيحكي في ال Adverb Serial Search |
|
|
|
159 |
|
00:13:34,400 --> 00:13:38,280 |
|
وبتفرع من ال chapter خمسة هذا اللي هو اللي حكى عن |
|
|
|
160 |
|
00:13:38,280 --> 00:13:41,940 |
|
ال games و ال optimal decision games و بعد هيك ال |
|
|
|
161 |
|
00:13:41,940 --> 00:13:46,380 |
|
alpha beta pruning احنا هنجى فى عند ال alpha beta |
|
|
|
162 |
|
00:13:46,380 --> 00:13:56,680 |
|
pruning الان بس بدنا ناخد ال slide من الملف غير عن |
|
|
|
163 |
|
00:13:56,680 --> 00:14:01,100 |
|
ال edition اللى عندنا على ال folderفهنا ال game |
|
|
|
164 |
|
00:14:01,100 --> 00:14:04,540 |
|
playing جاي في شطر ستة في السلاي دات يعني أنا في |
|
|
|
165 |
|
00:14:04,540 --> 00:14:11,400 |
|
الكتاب هو في الخمسة طيب الآن احنا |
|
|
|
166 |
|
00:14:11,400 --> 00:14:18,840 |
|
هيكون |
|
|
|
167 |
|
00:14:18,840 --> 00:14:25,460 |
|
تركيزنا ال adversarial search على ال mini max ال |
|
|
|
168 |
|
00:14:25,460 --> 00:14:27,100 |
|
mini max decision و ال alpha data |
|
|
|
169 |
|
00:14:51,640 --> 00:14:55,640 |
|
بس بالأول نفهم الأولاء الأساسي اللي هو adversarial |
|
|
|
170 |
|
00:14:55,640 --> 00:15:00,000 |
|
search adversarial جاي من adversary ال adversary |
|
|
|
171 |
|
00:15:00,000 --> 00:15:04,180 |
|
اللي هو الشخص المعادي أو الخصم يعني adversarial |
|
|
|
172 |
|
00:15:04,180 --> 00:15:09,660 |
|
search اللي هو ال search اللي بيكون فيه problems و |
|
|
|
173 |
|
00:15:09,660 --> 00:15:14,380 |
|
مسائل اللي بيكون فيها اتنين خصوم كل واحد بيحاول |
|
|
|
174 |
|
00:15:14,380 --> 00:15:20,640 |
|
يغلب الآخر بإنه يعظم مكاسبه و يقلل مكاسب الطرف |
|
|
|
175 |
|
00:15:20,640 --> 00:15:24,520 |
|
الآخرهو يعظم الخاسر الطرف الآخر زي لعبة |
|
|
|
176 |
|
00:15:24,520 --> 00:15:31,880 |
|
الشاطراليجي زي لعبة ال tic-tac-toe لل X والO تحاول |
|
|
|
177 |
|
00:15:31,880 --> 00:15:35,980 |
|
أنت أنت |
|
|
|
178 |
|
00:15:35,980 --> 00:15:39,720 |
|
تبدأ مثلا بال O وخصوصا بيحط لك ال X عشان يسكّل |
|
|
|
179 |
|
00:15:39,720 --> 00:15:44,740 |
|
عليك أنت بتحط هنا و يسكّل عليك فهي اللعبة أن أنت |
|
|
|
180 |
|
00:15:44,740 --> 00:15:50,850 |
|
يشعرالهدف في أعوان اللعبة أن انت هي لعبة طرفين |
|
|
|
181 |
|
00:15:50,850 --> 00:15:56,170 |
|
بتخاصموا أو بتنافسوا فيها وكل واحد بده يعظم مكاسبه |
|
|
|
182 |
|
00:15:56,170 --> 00:16:01,210 |
|
و يقل المكاسب للآخر ففي هذا النوع من ال problems |
|
|
|
183 |
|
00:16:01,210 --> 00:16:04,650 |
|
أو في هذا النوع من ال games عملية ال search بتختلف |
|
|
|
184 |
|
00:16:04,650 --> 00:16:10,370 |
|
شويه صغيرة بصير أنا معنى بأنهأجد ال goal .. أجد ال |
|
|
|
185 |
|
00:16:10,370 --> 00:16:16,030 |
|
goal state اللي بت .. اللي فيها أعلى value إلي و |
|
|
|
186 |
|
00:16:16,030 --> 00:16:19,770 |
|
أقل value ليش هو الخصم تبعك، انت افترض انه انت |
|
|
|
187 |
|
00:16:19,770 --> 00:16:22,570 |
|
بتلعب مع ال computer، ال computer هو الخصم، مش هو |
|
|
|
188 |
|
00:16:22,570 --> 00:16:27,760 |
|
ضرورة اتنين بين أدمين اللي بيلعبوها يعنيفالان انت |
|
|
|
189 |
|
00:16:27,760 --> 00:16:30,800 |
|
بدك تفترض انت ال computer بمعنى ان انت بدك تحط |
|
|
|
190 |
|
00:16:30,800 --> 00:16:37,520 |
|
playing technique او playing strategy اللي تلعب مع |
|
|
|
191 |
|
00:16:37,520 --> 00:16:43,440 |
|
بنا آدم و تغلب البنا آدم فمثال على هذا او واحدة من |
|
|
|
192 |
|
00:16:43,440 --> 00:16:46,900 |
|
ال algorithms او ال techniques اللي ممكن تستخدم في |
|
|
|
193 |
|
00:16:46,900 --> 00:16:50,390 |
|
مثل هذا النوع من ال problem اللي هي ال minimaxالـ |
|
|
|
194 |
|
00:16:50,390 --> 00:16:53,090 |
|
Minimax أحيانا بيسميها procedure أحيانا بيسميها |
|
|
|
195 |
|
00:16:53,090 --> 00:16:57,470 |
|
decision وأحيانا مجازا بيسميها algorithm معينة هي |
|
|
|
196 |
|
00:16:57,470 --> 00:17:02,430 |
|
بس مجرد strategy مش algorithm بالمعنى التفصيلي |
|
|
|
197 |
|
00:17:02,430 --> 00:17:07,290 |
|
يعني ال minimax ببساطة شديدة احنا خلينا نطلع على |
|
|
|
198 |
|
00:17:07,290 --> 00:17:12,110 |
|
example عليها اللي هو |
|
|
|
199 |
|
00:17:12,110 --> 00:17:16,230 |
|
ال |
|
|
|
200 |
|
00:17:16,230 --> 00:17:17,070 |
|
tic-tac-toe |
|
|
|
201 |
|
00:17:20,070 --> 00:17:23,470 |
|
عندك انت في لعبة ال tic-tac-to في الأول بتنبدأ |
|
|
|
202 |
|
00:17:23,470 --> 00:17:31,390 |
|
اللحظة فاضية صح فانت عندك كلاب أول كل تمام مربعات |
|
|
|
203 |
|
00:17:31,390 --> 00:17:34,790 |
|
خيارات إليك تحط فيها القطعة تبعتك انت راح تفترض |
|
|
|
204 |
|
00:17:34,790 --> 00:17:40,230 |
|
انك تبدأ بال X انت تبدأ بال X فعاملك تمام خيارات 1 |
|
|
|
205 |
|
00:17:40,230 --> 00:17:46,390 |
|
,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,13,13,13,13,13,13,13 |
|
|
|
206 |
|
00:17:46,390 --> 00:17:47,490 |
|
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13 |
|
|
|
207 |
|
00:17:47,490 --> 00:17:47,490 |
|
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13 |
|
|
|
208 |
|
00:17:47,490 --> 00:17:51,190 |
|
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13الان اللاعب اللى بده |
|
|
|
209 |
|
00:17:51,190 --> 00:17:54,330 |
|
يكسب اللعبة اللى بنسميه max والطرف التانى اللى |
|
|
|
210 |
|
00:17:54,330 --> 00:18:02,330 |
|
بنسميه min max معها ال x و ال min معها ال o فهذه |
|
|
|
211 |
|
00:18:02,330 --> 00:18:08,250 |
|
خيارات التسعة اللى فى البداية الان الان |
|
|
|
212 |
|
00:18:08,250 --> 00:18:13,570 |
|
ال min بده ياخد كل واحد من خيارات هذوله و يشوف ايش |
|
|
|
213 |
|
00:18:13,570 --> 00:18:18,940 |
|
اللى ممكن متاح اللهم و يشوف ايش الأفضل لهفهذا |
|
|
|
214 |
|
00:18:18,940 --> 00:18:23,860 |
|
الخيار في منه ان هو يحط ال O على طول هنا او يحط ال |
|
|
|
215 |
|
00:18:23,860 --> 00:18:32,720 |
|
O هنا او يحط ال O هنا كل واحد من هذه الخيارات بده |
|
|
|
216 |
|
00:18:32,720 --> 00:18:39,600 |
|
يقيم عمله تقييم على اساس ان ال algorithm تختار ال |
|
|
|
217 |
|
00:18:39,600 --> 00:18:47,900 |
|
state الأفضل اللى بده توصل في الآخر إلى فوز ل Xأما |
|
|
|
218 |
|
00:18:47,900 --> 00:18:53,500 |
|
هك أو بأي شكل آخر من الأشكال ممكن يصل إلى النهاية |
|
|
|
219 |
|
00:18:53,500 --> 00:18:57,460 |
|
و ممكن ما يصلش هى ممكن يصل انه تبقى 9 خيارات فهي |
|
|
|
220 |
|
00:18:57,460 --> 00:19:00,420 |
|
تطلع منهم اتنين و يبقى 7 خيارات مش اتنين لإن فى او |
|
|
|
221 |
|
00:19:00,420 --> 00:19:03,780 |
|
بتلحق كده ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
222 |
|
00:19:03,780 --> 00:19:03,780 |
|
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
223 |
|
00:19:03,780 --> 00:19:04,460 |
|
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
224 |
|
00:19:04,460 --> 00:19:04,460 |
|
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
225 |
|
00:19:04,460 --> 00:19:05,340 |
|
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
226 |
|
00:19:05,340 --> 00:19:07,640 |
|
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا |
|
|
|
227 |
|
00:19:17,120 --> 00:19:20,280 |
|
يعني max انا عنده 9 خيارات و بدنا نيجي نعملهم |
|
|
|
228 |
|
00:19:20,280 --> 00:19:24,940 |
|
evaluation و ناخد ال best على أي أساس ايش هي ال |
|
|
|
229 |
|
00:19:24,940 --> 00:19:29,040 |
|
evaluation function او ال fitness function او ال |
|
|
|
230 |
|
00:19:29,040 --> 00:19:35,160 |
|
objective function اللي ممكن احنا نتبناها في حالة |
|
|
|
231 |
|
00:19:35,160 --> 00:19:40,320 |
|
زي هذه الحالة في هذا اللعبة هذا |
|
|
|
232 |
|
00:19:40,320 --> 00:19:46,860 |
|
الوضع لو انا حطيت ال X هنا هل أفضل من هذاواللي |
|
|
|
233 |
|
00:19:46,860 --> 00:19:50,640 |
|
أفضل واللي هذا أفضل مين الأفضل ايش القاعدة اللي |
|
|
|
234 |
|
00:19:50,640 --> 00:19:54,540 |
|
على أساسها بنا نقيم من القواعد السابقة اللي تمتلها |
|
|
|
235 |
|
00:19:54,540 --> 00:19:57,880 |
|
دول لا هذه لعبة جديدة بدها قاعدها الخاصة ميني ماكس |
|
|
|
236 |
|
00:19:57,880 --> 00:20:02,720 |
|
ماقدرش أجيب قواعد ال rules يوريستيك تبع ال .. انا |
|
|
|
237 |
|
00:20:02,720 --> 00:20:05,740 |
|
مابقولها أشهر أخرى تبقى ميني ماكس جابنا لسه احنا |
|
|
|
238 |
|
00:20:05,740 --> 00:20:07,900 |
|
ماحكياش في ميني ماكس بس احنا بناحكي الآن على |
|
|
|
239 |
|
00:20:07,900 --> 00:20:10,920 |
|
fitness function اللي نعطيها لميني ماكس اللي على |
|
|
|
240 |
|
00:20:10,920 --> 00:20:15,490 |
|
أساسها تشتغل ايش ال fitness functionاللي بدنا |
|
|
|
241 |
|
00:20:15,490 --> 00:20:19,770 |
|
نستخدمها في تقييم في وضع إيش أنه هذه والله اللي |
|
|
|
242 |
|
00:20:19,770 --> 00:20:22,910 |
|
بتتقربني ولا هذي بتتقربنى أكتر ولا هذي بتتقربنى |
|
|
|
243 |
|
00:20:22,910 --> 00:20:26,610 |
|
أكتر للإيش لل winning عرف أنا كل واحدة لما أحطها |
|
|
|
244 |
|
00:20:26,610 --> 00:20:30,990 |
|
في المصر إيش هو يعني إيش احتمالاته عشان ينجح أيوة |
|
|
|
245 |
|
00:20:30,990 --> 00:20:35,390 |
|
أيوة إيش عدد إيش ممكن أقصى إيش ممكن يعمل يعني وانت |
|
|
|
246 |
|
00:20:35,390 --> 00:20:41,130 |
|
الصادق بتقدر تقول إيش عدد المنافر أو الاحتمالات |
|
|
|
247 |
|
00:20:41,130 --> 00:20:44,710 |
|
اللي أنا لازالت مفتوحة أمامي اللي أفوز منهايعني |
|
|
|
248 |
|
00:20:44,710 --> 00:20:49,090 |
|
مثلا انا هنا بقدر افوز في هذا الاتجاه بقدر افوز |
|
|
|
249 |
|
00:20:49,090 --> 00:20:54,910 |
|
هيك بقدر افوز هيك صح؟ احتماليات للفوز لو انا حطيت |
|
|
|
250 |
|
00:20:54,910 --> 00:21:01,810 |
|
ال X هنا و هو ماانتبهش و غمض اينه ولا كده و حطلي |
|
|
|
251 |
|
00:21:01,810 --> 00:21:06,930 |
|
مثلا هنا ولا هنا انا بقدر احط هذه هيك و في اللي |
|
|
|
252 |
|
00:21:06,930 --> 00:21:12,490 |
|
بعدها احط هيك فهذا الوضعهو عبارة عن مبتدأ أو بداية |
|
|
|
253 |
|
00:21:12,490 --> 00:21:16,510 |
|
لإحتمالي ان انا افوز لإحتمالي ان انا افوز إذا أبيت |
|
|
|
254 |
|
00:21:16,510 --> 00:21:19,810 |
|
هذا الاتجاه و برضه إذا أبيت هذا الاتجاه و برضه |
|
|
|
255 |
|
00:21:19,810 --> 00:21:24,770 |
|
فهذا الوضع فتحلي تلات احتمالات للفوز هذا الوضع |
|
|
|
256 |
|
00:21:24,770 --> 00:21:30,930 |
|
فتحلي أكم احتمال هاي واحد هاي اتنين بس تمام و كده |
|
|
|
257 |
|
00:21:30,930 --> 00:21:34,950 |
|
بحط هنا تلاتة و بحط هنا اتنين على اساس يعنيش هذه |
|
|
|
258 |
|
00:21:34,950 --> 00:21:39,250 |
|
ال evaluation او ال fitness value تبع كل واحد من |
|
|
|
259 |
|
00:21:39,250 --> 00:21:45,420 |
|
ال studentsطب هذا ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة |
|
|
|
260 |
|
00:21:45,420 --> 00:21:51,620 |
|
ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة أربع أربع أربع |
|
|
|
261 |
|
00:21:51,620 --> 00:21:53,280 |
|
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع |
|
|
|
262 |
|
00:21:53,280 --> 00:21:55,020 |
|
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع |
|
|
|
263 |
|
00:21:55,020 --> 00:21:55,680 |
|
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع |
|
|
|
264 |
|
00:21:55,680 --> 00:21:57,360 |
|
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع |
|
|
|
265 |
|
00:21:57,360 --> 00:21:57,360 |
|
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع |
|
|
|
266 |
|
00:21:57,360 --> 00:22:06,440 |
|
أربع أربع أ |
|
|
|
267 |
|
00:22:10,250 --> 00:22:15,250 |
|
لو انا هنا و الخصم تبعي لو انا افترض ان الخصم تبعي |
|
|
|
268 |
|
00:22:15,250 --> 00:22:18,850 |
|
انا بعد ما لعبت X الخصم تبعي بحط ال O هنا صرت انا |
|
|
|
269 |
|
00:22:18,850 --> 00:22:24,390 |
|
في هذا الوضع انا Max صرت في هذا الوضع لان اكم اكم |
|
|
|
270 |
|
00:22:24,390 --> 00:22:29,250 |
|
خيار متحقني طبعا متحقني لسه واحد اتنين تلاتة اربع |
|
|
|
271 |
|
00:22:29,250 --> 00:22:34,590 |
|
خمس ستة سبعة سبع احتمالات اني اش العب هدول بس |
|
|
|
272 |
|
00:22:34,590 --> 00:22:39,650 |
|
تلاتة منهملكن هذا الخيار الآن انا بقدر افوز بهذا |
|
|
|
273 |
|
00:22:39,650 --> 00:22:44,410 |
|
الاحتمال او هذا الاحتمال فقط اي حركة اخرى مافيها |
|
|
|
274 |
|
00:22:44,410 --> 00:22:49,570 |
|
مجال لأفوز فالعكس ممكن تكون ضرر اللي يعطي مجال |
|
|
|
275 |
|
00:22:49,570 --> 00:22:54,790 |
|
القصم تبع النفوذ فاحنا في كل الأحوال في كل ال |
|
|
|
276 |
|
00:22:54,790 --> 00:22:58,450 |
|
states هي strategy او قالية واحدة او heuristic |
|
|
|
277 |
|
00:22:58,450 --> 00:23:05,630 |
|
واحدة اللي بنتبعها في تقييم ال states اللي هم عدد |
|
|
|
278 |
|
00:23:05,820 --> 00:23:11,020 |
|
ال possibilities أو احتمالات الفوز من الوضع تبع |
|
|
|
279 |
|
00:23:11,020 --> 00:23:15,160 |
|
هذا ال state طيب بعدين لسه ما حكيناش في ال minimax |
|
|
|
280 |
|
00:23:15,160 --> 00:23:23,260 |
|
procedure ال minimax procedure تقص على انه احنا ما |
|
|
|
281 |
|
00:23:23,260 --> 00:23:26,220 |
|
زال صار في عندنا ما زال عندنا ال initial state و |
|
|
|
282 |
|
00:23:26,220 --> 00:23:29,460 |
|
عارفين كل الخيارات اللي بتطلع منها و عارفين ايش |
|
|
|
283 |
|
00:23:29,460 --> 00:23:32,260 |
|
الاحتمالات تبع كل هذا الخيار كل واحد من هذه |
|
|
|
284 |
|
00:23:32,260 --> 00:23:37,510 |
|
الخيارات ايش ممكن التخصم يعملبقدر انا اتعمق في ال |
|
|
|
285 |
|
00:23:37,510 --> 00:23:45,630 |
|
tree لاخرة لاخرة و احط تقييم لل leaf |
|
|
|
286 |
|
00:23:45,630 --> 00:23:52,030 |
|
nodes لل end states احط تقييم لل leaf states يعني |
|
|
|
287 |
|
00:23:52,030 --> 00:23:57,710 |
|
ايه دي اخش depth first و اقول هذه ال state ايش |
|
|
|
288 |
|
00:23:57,710 --> 00:24:05,120 |
|
الانضال منها خيار خيارين تلاتة فمن احسن واحد فيهمو |
|
|
|
289 |
|
00:24:05,120 --> 00:24:09,300 |
|
أسجل الخيارة كل واحد منهم إيش ال valley تبعه |
|
|
|
290 |
|
00:24:09,300 --> 00:24:13,560 |
|
وبعدين أنا أشوف هذه ال state في دور من إذا في دور |
|
|
|
291 |
|
00:24:13,560 --> 00:24:20,500 |
|
من أنا أعلم إن من هيبحث عن الخيار الأقل لأن الأقل |
|
|
|
292 |
|
00:24:20,500 --> 00:24:27,600 |
|
هو أقل إلي هو مكسب إله الأقل هنا يعني هنا هذا أحسن |
|
|
|
293 |
|
00:24:27,600 --> 00:24:33,760 |
|
إلي لكن هذا أحسن لمن مصبوط صح هذا يعني الرقم |
|
|
|
294 |
|
00:24:33,760 --> 00:24:40,770 |
|
العاليهو كويس ل max و المقام المنخفض هو كويس ل min |
|
|
|
295 |
|
00:24:40,770 --> 00:24:45,370 |
|
فإذا كان هى فضوع من انا اعلى منه اذا افترض هذه |
|
|
|
296 |
|
00:24:45,370 --> 00:24:50,710 |
|
تلتة و هذه واحد انا اعلى منه منه هياخد واحد هياخد |
|
|
|
297 |
|
00:24:50,710 --> 00:24:55,150 |
|
الخيار هذا هيمشي في هذا الاتجاه لأنه سيء لي صح او |
|
|
|
298 |
|
00:24:55,150 --> 00:25:02,430 |
|
لا انا؟ يبكى اذا هذا خيار كمان كان فيه خيارين |
|
|
|
299 |
|
00:25:02,430 --> 00:25:08,120 |
|
تانينوالتلاتة هدولة لهم parent state نفترض هذا |
|
|
|
300 |
|
00:25:08,120 --> 00:25:15,020 |
|
واحد وهذا تلاتة وهذا سبعة طيب okay هدولة كلهم |
|
|
|
301 |
|
00:25:15,020 --> 00:25:19,360 |
|
الخيارات المتاحة لمن ومن حتما هياخد هذا لأنه أسوأ |
|
|
|
302 |
|
00:25:19,360 --> 00:25:26,320 |
|
لي طيب انا هكون دلوقت قبله اي خيار هاخد سبعة صح |
|
|
|
303 |
|
00:25:26,320 --> 00:25:32,120 |
|
فالعملية بتسمح ان احنابنقدر نيجي نفكر في الأمر |
|
|
|
304 |
|
00:25:32,120 --> 00:25:36,480 |
|
كالتالي نبسط بس القضية بتلاتة levels التلاتة |
|
|
|
305 |
|
00:25:36,480 --> 00:25:41,100 |
|
levels هدولة فتوضح أن هدولة ليش ال leaf nodes leaf |
|
|
|
306 |
|
00:25:41,100 --> 00:25:47,120 |
|
states Max بيلعب أول خطوة بعدين من بعدين بيكون دور |
|
|
|
307 |
|
00:25:47,120 --> 00:25:51,060 |
|
Max الآن في دور Max هدى التلاتة والاثمان والاثمان |
|
|
|
308 |
|
00:25:51,060 --> 00:25:56,420 |
|
والاثنين هدولة عبارة عن ليش ال heuristic values او |
|
|
|
309 |
|
00:25:56,420 --> 00:26:01,330 |
|
ال evaluations تباركة ال statesاذا انا اعلم ان هذا |
|
|
|
310 |
|
00:26:01,330 --> 00:26:10,790 |
|
ال node هو 12 وهذا 8 انا اعلم ان من حتما هيختار |
|
|
|
311 |
|
00:26:10,790 --> 00:26:16,090 |
|
الأقل |
|
|
|
312 |
|
00:26:16,090 --> 00:26:20,050 |
|
وهنا |
|
|
|
313 |
|
00:26:20,050 --> 00:26:23,270 |
|
نفس الشيء هيختار الأقل و هنا نفس الشيء هيختار |
|
|
|
314 |
|
00:26:23,270 --> 00:26:24,310 |
|
الأقل |
|
|
|
315 |
|
00:26:27,180 --> 00:26:31,800 |
|
لو انا عملت حركة action one action two action |
|
|
|
316 |
|
00:26:31,800 --> 00:26:35,680 |
|
تلاتة action one اعطاني هذه و action two اعطاني |
|
|
|
317 |
|
00:26:35,680 --> 00:26:41,840 |
|
هذه و action three اعطاني هذه اعمل اي action فيهم |
|
|
|
318 |
|
00:26:41,840 --> 00:26:45,160 |
|
اذا انا عندي تلاتة possible if انا واحد واحد في |
|
|
|
319 |
|
00:26:45,160 --> 00:26:49,120 |
|
هنا لسه اللحظة فاضية و معايا تلاتة possible |
|
|
|
320 |
|
00:26:49,120 --> 00:26:56,240 |
|
actions و انا اعلم كل action كده مدى ضرر علياالأقل |
|
|
|
321 |
|
00:26:56,240 --> 00:27:00,560 |
|
ضرران فانا |
|
|
|
322 |
|
00:27:00,560 --> 00:27:03,500 |
|
الأن بدي أاخد الأقل ضرران اللي هو الأعلى قيمة لي |
|
|
|
323 |
|
00:27:03,500 --> 00:27:10,920 |
|
تلاتة تلاتة هنا القيمة الأعلى لي صح فانا حتما هاخد |
|
|
|
324 |
|
00:27:10,920 --> 00:27:14,280 |
|
ال action number one مظبوط الكلام ولا لأ هتمثل ال |
|
|
|
325 |
|
00:27:14,280 --> 00:27:17,940 |
|
minimum نعم هتمثل القيمة الأعلى في ال minimum صح |
|
|
|
326 |
|
00:27:17,940 --> 00:27:23,030 |
|
طبعا كيف ال values هذه هي القيمة تبعت ال stateأنا |
|
|
|
327 |
|
00:27:23,030 --> 00:27:27,330 |
|
ك max ببحث عن القيم العليا، من يبحث عن القيم |
|
|
|
328 |
|
00:27:27,330 --> 00:27:32,610 |
|
المنخفضة، خلاص؟ فانا الآن عندي ال state ابتدائية، |
|
|
|
329 |
|
00:27:32,610 --> 00:27:36,970 |
|
و أمامي possible one, two, three actions، وأنا أهم |
|
|
|
330 |
|
00:27:36,970 --> 00:27:40,300 |
|
أن هذا ال actionهيدخلني على state ال value تبعها |
|
|
|
331 |
|
00:27:40,300 --> 00:27:43,040 |
|
تلاتة وهذا هيدخلني على state ال value تبعها اتنين |
|
|
|
332 |
|
00:27:43,040 --> 00:27:45,980 |
|
وهذا على state ال value تبعها اتنين يبقى انا لازم |
|
|
|
333 |
|
00:27:45,980 --> 00:27:50,020 |
|
اختار ال action اللي هيدخلني على state صح فهذا |
|
|
|
334 |
|
00:27:50,020 --> 00:27:54,380 |
|
ببساطة هي ال minimax procedure او ال minimax |
|
|
|
335 |
|
00:27:54,380 --> 00:28:00,440 |
|
algorithm فببساطة شدي ان احنا اول step في هذا ال |
|
|
|
336 |
|
00:28:00,440 --> 00:28:05,960 |
|
procedure إيش |
|
|
|
337 |
|
00:28:05,960 --> 00:28:06,460 |
|
expand |
|
|
|
338 |
|
00:28:11,480 --> 00:28:16,180 |
|
فقدر أقول هيك إن أنا بدي أفرد أو generate الفضاء |
|
|
|
339 |
|
00:28:16,180 --> 00:28:22,000 |
|
الاحتمالات كله وإلا كيف بدي أعمل evaluation لل |
|
|
|
340 |
|
00:28:22,000 --> 00:28:27,320 |
|
leaf nodes كيف بتوصل لها لازم أبجأ غصط إلى نهاية |
|
|
|
341 |
|
00:28:27,320 --> 00:28:33,100 |
|
اللي هو ال search space بعدين افردت الفضاء |
|
|
|
342 |
|
00:28:33,100 --> 00:28:37,040 |
|
الاحتمالات كله افرد بعدين تفترح تفترح تعمل |
|
|
|
343 |
|
00:28:37,040 --> 00:28:37,980 |
|
evaluation في الأول |
|
|
|
344 |
|
00:28:46,410 --> 00:28:52,490 |
|
leaf nodes اللي يعني leaf states عملنا evaluation |
|
|
|
345 |
|
00:28:52,490 --> 00:28:56,250 |
|
عملنا أيش عملنا evaluation؟ حاطينا الأقامة دي صح؟ |
|
|
|
346 |
|
00:28:56,250 --> 00:29:00,890 |
|
حاطيناها بناء علاش مانحطها evaluation function او |
|
|
|
347 |
|
00:29:00,890 --> 00:29:10,450 |
|
heuristic rule صح؟ ثلاثة هتقطع نعم؟ بدنا نروح حل |
|
|
|
348 |
|
00:29:10,880 --> 00:29:19,520 |
|
نرحل ال values الى ال parent nodes ال parent تبعه |
|
|
|
349 |
|
00:29:19,520 --> 00:29:23,120 |
|
في دور مين؟ في دور من؟ اذا في دور من يبقى بيرحل ال |
|
|
|
350 |
|
00:29:23,120 --> 00:29:24,000 |
|
minimum value |
|
|
|
351 |
|
00:29:44,340 --> 00:29:49,820 |
|
propagate يعني نرحلها بعدين |
|
|
|
352 |
|
00:29:49,820 --> 00:29:56,400 |
|
خلاص مضلش الشيء خلاص الان الكمبيوتر بيلعب هون غامض |
|
|
|
353 |
|
00:29:56,400 --> 00:30:03,580 |
|
ليش؟ لأن هذه التلاتة بتقوله خد ال node لأ لأ رقم |
|
|
|
354 |
|
00:30:03,580 --> 00:30:11,100 |
|
تلاتة ال limit التلاتة يعني كل node لها value صح؟ |
|
|
|
355 |
|
00:30:11,100 --> 00:30:16,530 |
|
صح؟ و المعروف من ال actionاللي بيوصل إليها ال |
|
|
|
356 |
|
00:30:16,530 --> 00:30:21,670 |
|
system الآن و هو مغمض بدي أخد ال action المرتبط |
|
|
|
357 |
|
00:30:21,670 --> 00:30:26,610 |
|
بال value خلاص انت صار عنده من البداية صار عنده من |
|
|
|
358 |
|
00:30:26,610 --> 00:30:32,650 |
|
البداية أن أحسن state و أنت واقف هنا أحسن state هي |
|
|
|
359 |
|
00:30:32,650 --> 00:30:37,050 |
|
ال state اللي ال value تبعها تلاتة طيب ماشي الحل |
|
|
|
360 |
|
00:30:37,050 --> 00:30:39,150 |
|
وين ال action؟ ال action اي واحد هو اللي بيودين |
|
|
|
361 |
|
00:30:39,150 --> 00:30:45,890 |
|
عليه خلاص و بعد هيك بعد ما يلعب هذابعد ما يصير في |
|
|
|
362 |
|
00:30:45,890 --> 00:30:52,790 |
|
stay تلاتة تلقائيا احنا فاهمين ان الخصم يلعب بنفس |
|
|
|
363 |
|
00:30:52,790 --> 00:30:59,390 |
|
العقلية فهيروح ياخد هادي مش لأنها تلاتة افضل لأ |
|
|
|
364 |
|
00:30:59,390 --> 00:31:03,470 |
|
لأنها تلاتة اقل هيدكدي هنا الان هادي ايش ال |
|
|
|
365 |
|
00:31:03,470 --> 00:31:10,750 |
|
children تفرع منها فانا باخد ال child الليبس هو .. |
|
|
|
366 |
|
00:31:10,750 --> 00:31:14,950 |
|
هو عمليا لو ولا واحد فيهم غلط و واحد منه ضال يختار |
|
|
|
367 |
|
00:31:14,950 --> 00:31:21,330 |
|
ال minima و ضال يختار ال minimax النهاية الحتمية |
|
|
|
368 |
|
00:31:21,330 --> 00:31:25,870 |
|
ان اللعب اتسكر و ما حدا فوز اي بالظبط ان انت بتركز |
|
|
|
369 |
|
00:31:25,870 --> 00:31:31,070 |
|
على ان هناك يطلع ان الخصم تبعك يخرج عن تفكير ال |
|
|
|
370 |
|
00:31:31,070 --> 00:31:35,190 |
|
minimax اذا نفس ال system لعب اتحاله اقل نتيجة |
|
|
|
371 |
|
00:31:35,190 --> 00:31:41,960 |
|
ممكن ياخدها تعادأنا بنتبهت أنه ممكن لو أخد الأفضل |
|
|
|
372 |
|
00:31:41,960 --> 00:31:45,040 |
|
لو أنا أخدت الأربعة اللي في النص هذه مستحيل يبقى |
|
|
|
373 |
|
00:31:45,040 --> 00:31:49,700 |
|
خسارة فيه زي في ال .. في ال XO يعني مثلا لو أنا |
|
|
|
374 |
|
00:31:49,700 --> 00:31:52,980 |
|
أخدت الأربعة اللي في النص أنا مستحيل أخسر فيها |
|
|
|
375 |
|
00:31:52,980 --> 00:31:55,760 |
|
نيارية الأربعة في النص ماشي قصدك الأربعة في النص |
|
|
|
376 |
|
00:31:55,760 --> 00:31:59,560 |
|
لو أنا أخدت الأربعة ال value أربعة كانت في ال XO |
|
|
|
377 |
|
00:31:59,560 --> 00:32:03,540 |
|
مستحيل خسارة فيهايعني انت ممكن مش two goals ورا |
|
|
|
378 |
|
00:32:03,540 --> 00:32:07,540 |
|
بعض لأ فاهم لأ انا فاهم يطلع عندي اربع ال value |
|
|
|
379 |
|
00:32:07,540 --> 00:32:12,700 |
|
اربع يعني في ال X و لو نرجع احنا لو احنا لو احنا |
|
|
|
380 |
|
00:32:12,700 --> 00:32:12,860 |
|
لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
381 |
|
00:32:12,860 --> 00:32:12,900 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
382 |
|
00:32:12,900 --> 00:32:12,980 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
383 |
|
00:32:12,980 --> 00:32:13,460 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
384 |
|
00:32:13,460 --> 00:32:13,480 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
385 |
|
00:32:13,480 --> 00:32:17,060 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو |
|
|
|
386 |
|
00:32:17,060 --> 00:32:22,640 |
|
احنا لو احنا لو احنا لو احنا |
|
|
|
387 |
|
00:32:22,640 --> 00:32:26,600 |
|
لو |
|
|
|
388 |
|
00:32:26,600 --> 00:32:30,060 |
|
احنا |
|
|
|
389 |
|
00:32:31,370 --> 00:32:37,710 |
|
سلابك هي تحط هنا و لا تحط هنا و جذبه على two win |
|
|
|
390 |
|
00:32:37,710 --> 00:32:41,490 |
|
possibility إذا جيت ال X اللي في النص مع أي X على |
|
|
|
391 |
|
00:32:41,490 --> 00:32:45,810 |
|
الزاوية تمام لما يحط X في أي مكان بصير عنده احتمال |
|
|
|
392 |
|
00:32:45,810 --> 00:32:50,890 |
|
ينفوذ يعني احتمال ينفوذ مؤكد بيصير إذا حط X هنا في |
|
|
|
393 |
|
00:32:50,890 --> 00:32:56,350 |
|
الزاوية في الزاوية صحيح تمام بصير في عنده إيش هذا |
|
|
|
394 |
|
00:32:56,350 --> 00:33:01,300 |
|
أي واحد احتماله و حط X في أي مكانحط X في أي مكان |
|
|
|
395 |
|
00:33:01,300 --> 00:33:04,960 |
|
تاني في أي مكان تاني |
|
|
|
396 |
|
00:33:09,480 --> 00:33:13,340 |
|
عمليا لو حد بدأت .. لو حد بدأت بيحط هنا و بعدين |
|
|
|
397 |
|
00:33:13,340 --> 00:33:16,760 |
|
بيحط في اي مكان تاني اه صحيح زي كده اه و سنعمله |
|
|
|
398 |
|
00:33:16,760 --> 00:33:20,400 |
|
هذا و سنعمله هذا بس في حاجة هو عمليا .. هو الخصم |
|
|
|
399 |
|
00:33:20,400 --> 00:33:23,600 |
|
تبعك مش حاسيبك طبعا هو الخصم تبعك و انت حاططها في |
|
|
|
400 |
|
00:33:23,600 --> 00:33:26,600 |
|
النص و هيروح يسكر عليك الزوايا او بحاجة هيعملها |
|
|
|
401 |
|
00:33:26,600 --> 00:33:31,200 |
|
يسكر الزوايا بالظبط ده هيك نفسي ثالث صحيح؟ اه |
|
|
|
402 |
|
00:33:31,200 --> 00:33:33,820 |
|
بتاخدش اتنين roles و اربعة صحيح بس انا بقول يعني |
|
|
|
403 |
|
00:33:33,820 --> 00:33:38,460 |
|
هو بالنسبة لسيس .. الموضوع .. الموضوع ال minimaxزي |
|
|
|
404 |
|
00:33:38,460 --> 00:33:42,700 |
|
ما قلنا في الأول أن الطرفين |
|
|
|
405 |
|
00:33:42,700 --> 00:33:47,520 |
|
لازم هيتعادلوا إلا إذا واحد ارتكب خطأ خارج عن نص |
|
|
|
406 |
|
00:33:47,520 --> 00:33:52,060 |
|
ال minimax procedure طبعا احنا بنفترض أن هذا وارد |
|
|
|
407 |
|
00:33:52,060 --> 00:33:55,820 |
|
لأن واحد منهم هيكون computer و التاني human human |
|
|
|
408 |
|
00:33:55,820 --> 00:34:00,780 |
|
الخطأ هيجي من ال human او ضعيف ييجي من ال system |
|
|
|
409 |
|
00:34:04,960 --> 00:34:08,440 |
|
زي ما كانت الـ idea to choose the move to position |
|
|
|
410 |
|
00:34:08,440 --> 00:34:12,200 |
|
with the highest minimax value best available |
|
|
|
411 |
|
00:34:12,200 --> 00:34:19,660 |
|
payoff against the best play طيب، |
|
|
|
412 |
|
00:34:19,660 --> 00:34:24,980 |
|
أيش بدنا نطلع الأن؟ نطلع على أن ال properties |
|
|
|
413 |
|
00:34:24,980 --> 00:34:27,800 |
|
تبعتها، حتى واحدة اللي كنا بنحكي فيه، إيه علاقة |
|
|
|
414 |
|
00:34:27,800 --> 00:34:31,560 |
|
بال properties؟ المعنى أن مثلا ال completeness، هل |
|
|
|
415 |
|
00:34:31,560 --> 00:34:34,740 |
|
هي complete؟ هل هي بتجد حل دائما؟ |
|
|
|
416 |
|
00:34:37,610 --> 00:34:43,510 |
|
هل تجد حل دائما؟ طبعا تجد بشرط ان ال search space |
|
|
|
417 |
|
00:34:43,510 --> 00:34:48,690 |
|
ي define it مايبقاش ال هذا لنهيه و الأصل مامش هقدر |
|
|
|
418 |
|
00:34:48,690 --> 00:34:55,210 |
|
اشتغل شرط مصمم لازم اصل ال leaf nodes طبعا انا |
|
|
|
419 |
|
00:34:55,210 --> 00:34:59,730 |
|
ممكن اذا infinite اجسم الشغل by iterative |
|
|
|
420 |
|
00:34:59,730 --> 00:35:06,340 |
|
deepeningiterative deepening بس هذا عشان اقدر |
|
|
|
421 |
|
00:35:06,340 --> 00:35:12,820 |
|
اشتغل يعني اجي ال tree تتمدد |
|
|
|
422 |
|
00:35:12,820 --> 00:35:17,220 |
|
فانا مش هقدر اقوس deep first او deep first |
|
|
|
423 |
|
00:35:17,220 --> 00:35:21,460 |
|
فبالتالي اجي اقول بدي اشتغل على L بالسبب ستة واطبع |
|
|
|
424 |
|
00:35:21,460 --> 00:35:25,420 |
|
على هدول ال notes علي ان هم ايش هم leaf notes مع |
|
|
|
425 |
|
00:35:25,420 --> 00:35:29,240 |
|
انه انا اعلم انه لسه في بتفرع منهم children بس انا |
|
|
|
426 |
|
00:35:29,240 --> 00:35:33,840 |
|
عشان اقدر اشتغل اعمل هدول ايشleaf nodes و اقيمهم |
|
|
|
427 |
|
00:35:33,840 --> 00:35:36,980 |
|
اعتبرهم يعني leaf nodes و اقيمهم و اشتغل على هذا |
|
|
|
428 |
|
00:35:36,980 --> 00:35:44,340 |
|
الأساس طبعا وصلت لمقطة اللي لابا لسه مستمرة المقطة |
|
|
|
429 |
|
00:35:44,340 --> 00:35:49,460 |
|
اللي لابا فيها بشوف ايش ال tree اللي بتتفرع منها و |
|
|
|
430 |
|
00:35:49,460 --> 00:35:55,580 |
|
باخد برضه و باخد depth limited ماشي بس هذا عبارة |
|
|
|
431 |
|
00:35:55,580 --> 00:36:00,340 |
|
عن مخرج من عملية ال infinite depth |
|
|
|
432 |
|
00:36:02,430 --> 00:36:05,710 |
|
طبعا صح مخرج ولكن لا يضمن لي ان انا اجد solution |
|
|
|
433 |
|
00:36:05,710 --> 00:36:11,890 |
|
او اجد يعني ال best move لان اللي انا حسبته بناء |
|
|
|
434 |
|
00:36:11,890 --> 00:36:17,250 |
|
على هذا المستوى قد يكون خاطئ وممكن يهزمني القصم |
|
|
|
435 |
|
00:36:17,250 --> 00:36:22,950 |
|
لان انا اشتغلت على جزء من الصورة طيب ال optimality |
|
|
|
436 |
|
00:36:23,240 --> 00:36:27,140 |
|
نعم بيكون optimal طبعا برضه كمان ياشهر في ظل اللي |
|
|
|
437 |
|
00:36:27,140 --> 00:36:31,040 |
|
هو ان تبقى limited و برضه بيكون optimal على أساس |
|
|
|
438 |
|
00:36:31,040 --> 00:36:38,240 |
|
ان القسم تبعك بيحاول يسعى الى لا تمام ال time |
|
|
|
439 |
|
00:36:38,240 --> 00:36:45,340 |
|
complexity P to the M و ال space complexity P O of |
|
|
|
440 |
|
00:36:45,340 --> 00:36:46,180 |
|
P M |
|
|
|
441 |
|
00:36:49,100 --> 00:36:54,260 |
|
مضطرين نوقف هنا بس في ضايل شغلة بسيطة بنحاول نحكي |
|
|
|
442 |
|
00:36:54,260 --> 00:36:58,800 |
|
فيها الآن وإذا كافل معانا الوقت إذا ما كفاش وقت |
|
|
|
443 |
|
00:36:58,800 --> 00:37:04,440 |
|
بنكملها المرة الجاية وهي أنه في هذا النوع من ال |
|
|
|
444 |
|
00:37:04,440 --> 00:37:12,180 |
|
search ال minimax procedure ممكن أنا محتاجش أعمل |
|
|
|
445 |
|
00:37:12,180 --> 00:37:20,380 |
|
evaluation لكل ال tree evaluationبمعنى ايش انه انا |
|
|
|
446 |
|
00:37:20,380 --> 00:37:29,000 |
|
الان في دور ال max وفردت ال children لسه مش عارف |
|
|
|
447 |
|
00:37:29,000 --> 00:37:33,500 |
|
اكمل child بس طلعت لجيت في عندي child و ال child |
|
|
|
448 |
|
00:37:33,500 --> 00:37:36,960 |
|
هذا بده اخش اشوف ايش بتفرع منه فخشيت و اتفرع و |
|
|
|
449 |
|
00:37:36,960 --> 00:37:41,020 |
|
لجيت انه في تلتة children الان انا هنا في هذا ال |
|
|
|
450 |
|
00:37:41,020 --> 00:37:46,120 |
|
level في دور ال max قبل هي كده في دور مني انا اعلم |
|
|
|
451 |
|
00:37:46,120 --> 00:37:52,690 |
|
انه في دور منيأه من هياخد ال minimum من هدول ال |
|
|
|
452 |
|
00:37:52,690 --> 00:37:58,850 |
|
children فحتما هياخد التلاتة صح طيب الآن خلصنا من |
|
|
|
453 |
|
00:37:58,850 --> 00:38:03,410 |
|
هذا الطريق بما نشوف إذا في child تاني و هل ال |
|
|
|
454 |
|
00:38:03,410 --> 00:38:10,050 |
|
child تاني بتفرع منه ال children ولا لأ الآن أنا |
|
|
|
455 |
|
00:38:10,050 --> 00:38:17,770 |
|
لجيت أن ال child هذا بتفرع منه تلاتةأول راح احد |
|
|
|
456 |
|
00:38:17,770 --> 00:38:21,350 |
|
منهم مفهزته وجدت الـ heuristic value او ال fitness |
|
|
|
457 |
|
00:38:21,350 --> 00:38:26,770 |
|
function value تبقى 2 اتنين هذه ماشي خلينا نحطها |
|
|
|
458 |
|
00:38:26,770 --> 00:38:31,190 |
|
هنا مؤقتا بس فاكر معايا انت الاتنين هذه و هي مؤقتة |
|
|
|
459 |
|
00:38:31,190 --> 00:38:36,310 |
|
احنا لسه بدنا نشوف جدام ال children الأخرين نطلع |
|
|
|
460 |
|
00:38:36,310 --> 00:38:40,870 |
|
عليهم عشان نعملهم evaluation طيب اذا كان ال value |
|
|
|
461 |
|
00:38:40,870 --> 00:38:46,940 |
|
سبعتهم اكبر من 2 بلزمه او بلزم ان انابالظبط ان انا |
|
|
|
462 |
|
00:38:46,940 --> 00:38:55,680 |
|
اطلع لهم الـ min هذا ال max |
|
|
|
463 |
|
00:38:55,680 --> 00:39:00,020 |
|
لما شاف التلاتة هذه لما شاف النود هذه ال value |
|
|
|
464 |
|
00:39:00,020 --> 00:39:05,560 |
|
تبعها تلاتة هو محتاج يستمر في البحث املا على امل |
|
|
|
465 |
|
00:39:05,560 --> 00:39:11,300 |
|
ان يجد شيء افضل من التلاتة صح؟ صح؟ طيب الان هو خرش |
|
|
|
466 |
|
00:39:11,300 --> 00:39:15,220 |
|
على هذا و لجل ال child تبعه اتنينخش على هذا الـ |
|
|
|
467 |
|
00:39:15,220 --> 00:39:19,380 |
|
chart و لا على هذا الـ chart تبقى 2 طيب أكمل عشان |
|
|
|
468 |
|
00:39:19,380 --> 00:39:24,900 |
|
أبحث عن إشي أقل من الإتنين ما هو أنا في دور من |
|
|
|
469 |
|
00:39:24,900 --> 00:39:29,220 |
|
الإتنين هذي مش هتتبدل إلا إذا في إشي أقل منها طب و |
|
|
|
470 |
|
00:39:29,220 --> 00:39:33,760 |
|
ليش أصلا أخش أدور على إشي أقل من الإتنين إذا كان |
|
|
|
471 |
|
00:39:33,760 --> 00:39:37,720 |
|
ال maths جاعة ببحث عن إشي أكبر من التلاتة؟ شو |
|
|
|
472 |
|
00:39:37,720 --> 00:39:42,400 |
|
معناه هذا؟ معناه هذا كان إن أنا بقدر أوقف البحث |
|
|
|
473 |
|
00:39:42,950 --> 00:39:47,030 |
|
أوقف عملية استكشاف ال children و مجرد ما اني انا |
|
|
|
474 |
|
00:39:47,030 --> 00:39:51,430 |
|
لجيت ال child هذا و عرفت ان ال value تبع اتنين ال |
|
|
|
475 |
|
00:39:51,430 --> 00:39:54,930 |
|
linguistic value تبع اتنين و الاتنين هذه مبدئيا |
|
|
|
476 |
|
00:39:54,930 --> 00:39:58,210 |
|
بدأت تترحل ال parent اللي هو في دور ال man و |
|
|
|
477 |
|
00:39:58,210 --> 00:40:04,210 |
|
بنستمر في البحث وشوف اذا في children اخرى اخرى و |
|
|
|
478 |
|
00:40:04,210 --> 00:40:08,650 |
|
هذا ال children اذا واحد منهم اقل من الاتنين بدنا |
|
|
|
479 |
|
00:40:08,650 --> 00:40:15,170 |
|
نبدل الاتنينبهذا ال value طب و ليش اخش في العملية |
|
|
|
480 |
|
00:40:15,170 --> 00:40:20,370 |
|
هذه اذا كان انا اعلم ان ال parent تبعي ال parent |
|
|
|
481 |
|
00:40:20,370 --> 00:40:25,490 |
|
اللي هو في دور ال max بيدور على state ال value |
|
|
|
482 |
|
00:40:25,490 --> 00:40:30,730 |
|
تبعها اكبر من تلاتة و انا بدأ اخش اعمل search ادور |
|
|
|
483 |
|
00:40:30,730 --> 00:40:34,760 |
|
علىState الفئة تبقى على قدم اتنين مالوش لازم هذا |
|
|
|
484 |
|
00:40:34,760 --> 00:40:38,720 |
|
الكلام يبقى بقف الوقف هادي او توقيف ال search اسمه |
|
|
|
485 |
|
00:40:38,720 --> 00:40:42,660 |
|
Pruning Pruning يعني احنا كأننا بنجلم في شجرة شجرة |
|
|
|
486 |
|
00:40:42,660 --> 00:40:48,240 |
|
بنجسكس في الأفروع اللي مش لازم تمام هنا نفس الشيء |
|
|
|
487 |
|
00:40:48,240 --> 00:40:50,560 |
|
عن هذا الكلام بنفصل في المحاضرة الجاية ان شاء الله |
|
|
|
488 |
|
00:40:50,560 --> 00:41:01,630 |
|
بس انت بدك تستبعد انه عملية ال searchممكن تختزل |
|
|
|
489 |
|
00:41:01,630 --> 00:41:08,130 |
|
بشكل كبير من خلال ال proning طيب يعطيكم العافية |
|
|
|
|