對於搜索的新理解
阿新 • • 發佈：2018-02-07
目的 搜索 最大 叠代加深 ont 廣搜 back 什麽 lsp
搜索是什麽？
1.問題全狀態空間
2.搜索空間
3.解路徑
分類
一，盲目搜索（只是搜索的順序不同）
1.深度優先搜索
2.寬度優先搜索
二，啟發式搜索
A*算法
分類來講
1.深度優先搜索
例題：皇後問題
存在的問題：1.深度問題，2.死循環問題
解決辦法：1.對搜索深度加以限制
2.記錄從初始狀態到當前狀態的路徑
性質：一般不能保證找到最優解
當深度現在不合理時，可能找不到解，可以將算法改為可變深度限制
最壞的情況，搜索空間相當於窮舉
是一個通用的與問題無關的方法
節省內存，只存儲從初始節點到當前節點的路徑
2.寬度優先搜索
優先擴展深度淺的節點
通常用一個隊列來實現
例題：八數碼
性質：當問題有解時，一定能找到解
當問題為單位耗散值，且問題有解時，一定能找到最優解
方法與問題無關，具有通用性
效率較低
存儲量比較大
【對比】
| 深搜 | 廣搜 |
| 不保證最優解，除非枚舉所有情況 | 每步代價相同時，一定能找到最優解 |
| 空間消耗低 | 空間消耗高 |
| 具有通用性 | |
| 效率低 | |
叠代加深搜索（dbfs）
解決寬搜內存大和深搜不能保證最優解的問題
解決方案：枚舉最大的代價，用深搜判斷是否有解--》卡時間
3.啟發式搜索（A*搜索）
關鍵在於對當前局面作出預估，判斷當前局面到目的的局面至少還需要多少步
估價函數決定了A*算法的優劣
練習題：1.01迷宮
2.高手去散步
3.血色先鋒隊
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