搜索算法讲解
(完整版)《搜索算法》知识点总结
(完整版)《搜索算法》知识点总结1. 搜索算法的概念搜索算法是计算机科学中的一类算法，用于在一个数据集合中查找指定的数据项。
搜索算法的目标是通过最少的计算操作来找到目标数据项，以提高效率。
2. 常见的搜索算法2.1 线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，它从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标数据项或者遍历整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。
2.2 二分搜索二分搜索是一种高效的搜索算法，它适用于有序的数据集合。
它将数据集合分为两部分，并与目标数据项进行比较，然后根据比较结果确定继续搜索的方向。
通过每次排除一半的数据，二分搜索的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。
2.3 哈希搜索哈希搜索通过将数据项映射到哈希表中的特定索引位置来进行搜索。
通过哈希函数，可以快速找到目标数据项所在的位置。
哈希搜索的时间复杂度为O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。
2.4 深度优先搜索深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从起始点开始一直沿着一个路径搜索，直到找到目标数据项或者无法继续搜索。
如果搜索失败，则回溯到上一个节点，并探索其他路径。
深度优先搜索在有向图和无向图中均适用。
2.5 广度优先搜索广度优先搜索是一种逐层扩展的搜索算法，它从起始点开始，先访问所有直接相邻的节点，然后再访问相邻节点的邻居节点。
通过队列数据结构，广度优先搜索可以按层次进行遍历，直到找到目标数据项。
广度优先搜索适用于无权图和加权图。
3. 搜索算法的应用场景搜索算法在各种领域和实际问题中广泛应用，包括但不限于以下几个方面：- 文本搜索：在大规模的文本数据集中查找关键字或短语。
- 图像搜索：根据图像特征找到相似的图像。
- 数据库查询：根据指定条件查询数据库中的记录。
- 路径规划：在地图上找到最短路径或最优路径。
- 推荐系统：根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容。
- 人工智能：在机器研究和深度研究中的搜索空间优化等。
启发式算法详细讲解
启发式算法详细讲解
启发式算法（Heuristic Algorithm）也被称为启发算法或者近似算法，是一种通过启发式搜索的方式来解决问题的算法。
启发式算法与精确算法不同，它不保证最优解，但通常能够在合理的时间内找到较好的解。
启发式算法的基本思想是根据问题的特性和经验，使用一些启发式的规则或策略来指导搜索过程，以此来引导算法在搜索空间中找到可能更接近最优解的解。
具体来说，启发式算法通常包含以下步骤：
1. 初始解生成：通过某种方法生成一个初始解，可以是随机生成、基于经验的启发式规则生成等。
2. 邻域搜索：在当前解的周围搜索邻域解，通过一系列的局部搜索操作，如交换、插入、删除等，来生成新的解。
3. 评估函数：对新生成的解进行评估，评估函数用来衡量解的好坏程度，可以是目标函数值、代价函数值、质量评估值等。
4. 更新解：根据评估函数的结果，更新当前解为评估值更好的解。
5. 终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止搜索过程。
终止条件可以是找到满足要求的解或达到最大迭代次数等。
启发式算法的性能依赖于初始解的生成和邻域搜索操作的设计，以及评估函数的准确性。
在实际应用中，针对不同的问题，可以使用不同的启发式算法。
常见的启发式算法有贪婪算法、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索等。
需要注意的是，启发式算法不能保证找到全局最优解，但可以在合理的时间内找到接近最优解的解。
启发式算法常常应用于那些NP难问题或解空间很大的问题中，可以在较短的时间内找到近似最优解，是一种非常实用的算法设计思想。
C语言中的搜索算法详解
C语言中的搜索算法详解搜索算法在计算机科学中起着重要的作用，它们可以帮助我们在大量数据中迅速找到目标元素。
在C语言中，有多种搜索算法可供选择。
本文将深入探讨一些常用的搜索算法，包括线性搜索、二分搜索和哈希表搜索。
一、线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，也被称为顺序搜索。
它逐个比较列表中的元素，直到找到目标元素或搜索完整个列表。
这种算法适用于无序列表，并且其时间复杂度为O(n)，其中n为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用for循环来实现线性搜索算法。
下面是一个示例代码：```c#include <stdio.h>int linear_search(int arr[], int n, int target) {for(int i = 0; i < n; i++) {if(arr[i] == target) {return i;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = linear_search(arr, n, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
\n");}return 0;}```二、二分搜索二分搜索是一种更有效的搜索算法，前提是列表已经按照升序或降序排列。
它通过将目标元素与列表的中间元素进行比较，并根据比较结果将搜索范围缩小一半。
这种算法的时间复杂度为O(logn)，其中n 为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用递归或迭代的方式实现二分搜索算法。
下面是一个使用迭代方式实现的示例代码：```c#include <stdio.h>int binary_search(int arr[], int low, int high, int target) {while(low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if(arr[mid] == target) {return mid;} else if(arr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = binary_search(arr, 0, n - 1, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
BM算法原理图示详细讲解
A
B
C
E
C
A
B
E
… …
… …
P
A
B
C
A
B
2010/10/29 于 HoHai University 4216
BM 算法详细图解 编著：WeiSteve@ 自此，讲解完毕。
[Weisteven]
在 BM 算法匹配的过程中，取 Jump(x)与 Shift(x)中的较大者作为跳跃的距离。 BM 算法预处理时间复杂度为 O（m+s），空间复杂度为 O(s)，s 是与 P, T 相关的 有限字符集长度，搜索阶段时间复杂度为 O(m*n)。 最好情况下的时间复杂度为 O(n/m)，最坏情况下时间复杂度为 O(m*n)。
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
C
B
C
A
B
C
E
A
B
C
例二（说明情况 b）：
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
B
C
C
A
B
C
E
T
B
C
共同后缀为 TBC，寻找 P 中未匹配部分中是否出现过 TBC。发现未曾出现过。 那么我们就要找 P 的最长前缀同时又是 TBC 的最大后缀的情况。 发现只有 BC，那么 P 需要移动前缀 BC 至对齐 T 中的 BC。
A A
B B
C
A
B
由于 CAB 在前面 P 中未曾出现过，只能进行第二种情况的最大前缀的匹配。 上图中对应的就是已经匹配的部分 CAB 字段在 P 中前方的最大重叠 AB。 看出来了吧，最大的移动就是让 P 中的其实部分 AB 跟 T 中已匹配的字段 CAB 的 部分进行对齐。 移动后的结果如下：
快速查找关键字的算法
快速查找关键字的算法
在现代信息时代，我们经常需要在大量的数据中查找特定的信息，这时候快速查找关键字的算法就显得尤为重要。
下面将介绍几种常见的快速查找关键字的算法。
1. 二分查找算法
二分查找算法也称为折半查找算法，是一种高效的查找算法。
它的基本思想是将有序数组分成两部分，通过比较中间元素和目标元素的大小关系，来确定目标元素在哪一部分中，然后再在相应的部分中继续查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。
2. 哈希查找算法
哈希查找算法是一种基于哈希表的查找算法。
它的基本思想是将关键字通过哈希函数映射到哈希表中的一个位置，然后在该位置上查找目标元素。
由于哈希函数的设计和哈希表的大小都会影响哈希查找算法的效率，因此在实际应用中需要根据具体情况进行优化。
3. 字符串匹配算法
字符串匹配算法是一种用于在文本中查找特定字符串的算法。
常见的字符串匹配算法包括朴素算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
其中，KMP算法和Boyer-Moore算法都是基于预处理的思想，可以
大大提高字符串匹配的效率。
4. 倒排索引算法
倒排索引算法是一种用于快速查找文本中特定单词的算法。
它的基本思想是将文本中每个单词所在的位置记录下来，然后建立一个倒排索引表，将每个单词和它所在的位置对应起来。
这样，在查找特定单词时，只需要在倒排索引表中查找即可。
快速查找关键字的算法在现代信息时代中具有重要的应用价值。
不同的算法适用于不同的场景，需要根据具体情况进行选择和优化。
百度搜索原理
百度搜索原理
百度搜索是一种基于网页检索技术的搜索引擎，可以帮助用户在互联网上找到所需的信息。
百度搜索的原理主要包括爬取、索引和排序三个步骤。
首先，百度系统会使用自动爬虫程序对互联网上的网页进行内容获取和分析。
爬虫程序会按照设定的规则遍历并抓取网页，将网页中的文本、链接和其他信息提取出来。
接下来，百度系统会对获取到的网页进行索引建立，将网页的内容整理成一种高效的数据结构，以便用户查询时能够快速检索。
索引会包含关键词、链接和其他相关信息，以及网页的权重和级别等。
最后，当用户输入查询关键词后，百度系统会根据索引进行检索，并通过一系列算法对检索结果进行排序。
排序算法会综合考虑关键词的匹配度、网页的质量和权威性等因素，将相关度较高的网页排在前面，以便用户更容易找到所需的信息。
通过这样的原理，百度搜索可以为用户提供准确、全面和高效的搜索结果，帮助用户在海量的互联网信息中快速找到自己所需的内容。
查找算法线性搜索和二分查找
查找算法线性搜索和二分查找查找算法：线性搜索和二分查找在计算机科学中，查找算法是一种用于在数据集中寻找特定元素的常见操作。
它们是解决各种问题的关键步骤，例如在数据库中查找记录、在排序数组中查找元素等。
本文将介绍两种常见的查找算法：线性搜索和二分查找，并对它们的原理、应用场景以及优劣进行详细讨论。
一、线性搜索线性搜索（Linear Search），也称为顺序搜索（Sequential Search），是最简单和基础的查找算法之一。
它的原理很简单：从数据集的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集。
线性搜索的实现非常直观。
我们可以使用循环结构来逐个遍历数组元素，并在每一次迭代中进行目标元素的比较。
如果找到了目标元素，则返回该元素的索引；否则，返回一个表示未找到的特殊值。
以下是一个简单的线性搜索的示例代码：```pythondef linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集的大小。
由于它需要逐个比较每个元素，所以当数据集很大时，线性搜索的性能可能会受到影响。
因此，当数据集有序时，我们可以采用二分查找来提升查找效率。
二、二分查找二分查找（Binary Search），又称折半查找，是一种高效的查找算法。
它的前提是数据集必须已经有序。
二分查找的思想是通过不断折半缩小查找范围，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的实现非常巧妙。
我们首先需要确定查找范围的上界和下界，然后计算出中间元素的索引。
将目标元素与中间元素比较，如果相等，则返回中间元素的索引；如果目标元素小于中间元素，则将查找范围缩小为左半部分；如果目标元素大于中间元素，则将查找范围缩小为右半部分。
重复以上操作，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
ndt_omp 算法讲解
ndt_omp 算法讲解ndt_omp算法是一种用于求解非线性优化问题的高效算法。
它是基于内点法的一种改进算法，通过引入一种新的搜索方向来提高算法的收敛速度和稳定性。
我们需要明确什么是非线性优化问题。
非线性优化问题是指目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
在实际应用中，很多问题都可以归结为非线性优化问题，例如机器学习中的参数优化、信号处理中的滤波问题等。
内点法是一种常用的求解非线性优化问题的方法。
其基本思想是通过在可行域内部搜索最优解，而不是沿着可行域边界进行搜索。
内点法的核心是构造一个目标函数和一组约束条件，使目标函数在内点处取得最小值，同时满足约束条件。
ndt_omp算法在内点法的基础上进行了改进。
它引入了一种新的搜索方向，称为正交匹配追踪方向，用于加速算法的收敛速度。
正交匹配追踪方向是通过对目标函数的梯度和约束条件的偏导数进行正交分解得到的。
具体来说，ndt_omp算法首先通过求解一组线性方程组来得到初始搜索方向。
然后，它通过一系列迭代步骤来不断更新搜索方向和目标函数的近似解。
在每一步迭代中，ndt_omp算法都会计算目标函数在当前搜索方向上的下降速度，并根据下降速度来更新搜索方向。
同时，它还会计算约束条件在当前搜索方向上的变化量，并根据变化量来调整搜索方向。
通过不断迭代更新搜索方向和目标函数的近似解，ndt_omp算法可以逐步接近最优解。
与传统的内点法相比，ndt_omp算法在求解大规模非线性优化问题时具有更快的收敛速度和更好的稳定性。
需要注意的是，ndt_omp算法的效果可能会受到问题规模、初始搜索方向和迭代步长等因素的影响。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点来选择合适的参数和策略，以提高算法的求解效果。
总结起来，ndt_omp算法是一种用于求解非线性优化问题的高效算法。
它通过引入正交匹配追踪方向来加速算法的收敛速度和稳定性。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点和要求，选择合适的参数和策略，以提高算法的求解效果。
浅谈记忆化搜索讲解
浅谈记忆化搜索江苏省常州高级中学吴景岳【摘要】搜索和动态规划是信息学中的两大重要算法。
它们各有自己的优点和缺点。
针对它们的优缺点，一个新的算法——“记忆化搜索”产生了。
它采用了搜索的形式与动态规划的思想，扬长避短，在解决某些题目时，有非常出色的表现。
它在信息学竞赛中也有举足轻重的地位，NOI2001的cannon与NOI2002的dragon 都使用到了这个算法。
这篇论文着重分析了搜索、动态规划和记忆化搜索之间的联系和区别，以及各自的优缺点，并通过几个例子使得大家对记忆化搜索有一个初步的了解。
【关键字】重叠子问题拓扑关系形式+思想【目录】一、搜索1．搜索树2．例子——words3．效率低下的原因——重叠子问题二、动态规划1．基本原理——最优子结构、无后效性2．拓扑关系（例子——最长路径）三、记忆化搜索1．记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想2．记忆化深度优先搜索（1）程序框架（2）例子——words3．记忆化宽度优先搜索（1）程序框架（2）例子——cannon4．缺点分析四、总结【正文】一、搜索1．搜索树一道搜索题目拿到手，我们往往要弄清楚这样一些问题：以什么作为状态？这些状态之间又有什么样的关系？其实，在这样的思考过程中，我们已经不知不觉地将一个具体的问题抽象成了一个图论的模型——树。
根结点一个成功的解目标结点状态对应着顶点，状态之间的关系（或者说从一个状态到另一个状态的形成过程）对应着边。
这样的一棵树就叫做搜索树。
初始状态对应着根结点，目标状态对应着目标结点。
我们的任务就是找到一条从根结点到目标结点的路径——一个成功的解。
2．例子——words[问题描述]Io和Ao在玩一个单词游戏。
他们轮流说出一个仅包含元音字母的单词，并且后一个单词的第一个字母必须与前一个单词的最后一个字母一致。
游戏可以从任何一个单词开始。
任何单词禁止说两遍，游戏中只能使用给定词典中含有的单词。
游戏的复杂度定义为游戏中所使用的单词的长度总和。
搜索算法课件
搜索算法
如果是深度优先搜索，按最初数据的深度为优先；如果是广度优先搜索，按最初数据 的浅度为优先。也可以根据数据所在的位置和内容导入独立的评价公式，来重新指定 搜索顺序。这就叫做最佳优先搜索。
搜索算法
是贯通程序与人工智能的基础， 是有条不紊地处理数据的符号式算法的典型。
用程序搜索数据、人类在大 脑中回忆、人工智能进行回 忆，时长思考这三者之间的 关系，是比较与考量机器、 人工智能、人类智能的基础。
搜索算法
什么是搜索算法？
搜索算法，是指从给出的数据中寻找指定数据的程序。
例1：从给出的10个数字中找 出最大的数字。 例2：从名字和身高组合的数 据中找到某位同学的身高
搜索的必要性
程序
搜索是程序的基础
只有依靠数据运转，程序才会运行。
人工 智能
搜索是人工智能运用自己知识的 基本能力。
搜索算法
搜索的必要性
人工 智能
搜索是人工智能运用自己知识的 基本能力。
苹果是什么 苹果的样子 苹果的颜色 苹果…… 苹果……
搜索算法需要以数 据的形式和组合来 思考
搜索算法
搜索算法
例：给出数值和顺序
1：假如每一次都按照从 大到小的顺序排列，那 么最大的数据通常会被 放置在一端。
最大
最小
2：给出很多数据时，会 以树状数据保存。使数据 拥有几何学的构造，搜索 会更加容易。
搜索算法
数据结构和搜索算法，是表现“数据和程序之间关系”的基础。 在人工智能领域，这一关系成为叫作“思考与知识表示”的基本构造。
最佳优先搜索
搜索算法的效率，是根据以怎样的顺序搜索数据来决定的。
A星算法详解
A星算法详解集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-初识A*算法写这篇文章的初衷是应一个网友的要求，当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少，我在这里抛砖引玉，希望大家都来热心的参与。
还是说正题，我先拿A*算法开刀，是因为A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。
A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，我看还是先说说何谓启发式算法。
一、何谓启发式搜索算法在说它之前先提提状态空间搜索。
状态空间搜索，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。
通俗点说，就是在解一个问题时，找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）。
由于求解问题的过程中分枝有很多，主要是求解过程中求解条件的不确定性，不完备性造成的，使得求解的路径很多这就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。
问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。
这个寻找的过程就是状态空间搜索。
常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。
广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序前查找完一个分支，再查找另一个分支，以至找到目标为止。
这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。
前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是他们都是在一个给定的状态空间中穷举。
这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。
他的效率实在太低，甚至不可完成。
在这里就要用到启发式搜索了。
启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。
这样可以省略大量无畏的搜索路径，提到了效率。
在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。
采用了不同的估价可以有不同的效果。
我们先看看估价是如何表示的。
设计搜索算法的教学实践(3篇)
第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，搜索算法在各个领域都发挥着至关重要的作用。
本文以设计搜索算法为主题，通过教学实践，探讨了如何将搜索算法的理论知识与实际应用相结合，以提高学生的编程能力和解决问题的能力。
一、引言搜索算法是计算机科学中的重要分支，广泛应用于人工智能、数据挖掘、搜索引擎等领域。
在教学中，设计搜索算法的教学实践旨在培养学生的编程思维、算法设计能力和实际应用能力。
本文将结合教学实践，分析搜索算法的教学方法、实践案例和教学效果。
二、搜索算法的教学方法1. 理论讲解与案例分析相结合在教学过程中，首先讲解搜索算法的基本概念、原理和常用算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等。
接着，通过分析实际案例，让学生了解搜索算法在实际问题中的应用。
2. 实践操作与代码实现相结合为了让学生更好地理解搜索算法，可以让学生动手编写代码实现各种搜索算法。
通过实践操作，让学生亲身体验搜索算法的设计过程，提高编程能力。
3. 多种算法对比分析在教学中，可以引入多种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等，让学生对比分析它们的优缺点，从而更好地理解不同算法的特点和应用场景。
4. 优化与改进在学生掌握基本搜索算法的基础上，引导他们思考如何优化和改进算法。
例如，在广度优先搜索中，如何利用优先队列提高搜索效率；在A搜索中，如何设计启发式函数等。
三、实践案例1. 八数码问题八数码问题是一种经典的搜索问题，通过搜索算法找到将初始状态变为目标状态的最短路径。
在教学过程中，可以让学生使用深度优先搜索、广度优先搜索和A搜索解决八数码问题，并对比分析不同算法的搜索效率。
2. 图搜索问题图搜索问题广泛应用于路径规划、社交网络分析等领域。
在教学过程中，可以让学生使用广度优先搜索、深度优先搜索和A搜索解决图搜索问题，并分析不同算法在解决实际问题时的优缺点。
3. 字谜问题字谜问题是一种典型的组合优化问题。
在教学过程中，可以让学生使用回溯法解决字谜问题，通过编写代码实现搜索算法，提高学生的编程能力。
递归和回溯
递归和回溯递归和回溯是计算机科学中重要的概念，它们被广泛地应用在算法和程序设计中。
递归（Recursion）是指一种程序设计技术，它将问题的解决方法分解为更小的子问题，依次解决子问题，最后将各个子问题的解合并起来得到问题的解。
而回溯（Backtracking）则是指一种试探性的搜索算法。
回溯算法通过递归依次试探问题的每一种可能解决办法，对于无解或者不符合要求的情况进行回溯，寻找新的解决方案。
本文将从定义、应用、优化三方面详细讲解递归和回溯算法。
一、递归的定义及应用1.1 递归的概念递归是一种程序设计技巧，它将一个问题分解为更小的子问题，问题的解决方法与子问题的解决方法相同，通过递归调用子问题的解决方法，最终得到问题的解决方法。
递归有两个必要条件：一是递归终止条件（递归出口）；二是递归调用（自调用）。
综上所述，递归程序必须具备的特点是具有递归出口和自调用两个基本属性。
1.2 递归的应用递归在程序设计中的应用非常广泛，常见的应用包括：树结构遍历、排序、搜索、字符串处理、图的深度优先搜索等等。
递归应用最为广泛的领域是算法和操作系统。
在算法领域中，递归是解决分治、动态规划等问题的主要思想，如快速排序、归并排序和斐波那契数列等都是基于递归设计的。
在操作系统中，递归的应用也比较广泛，比如UNIX系统中使用递归算法实现打印目录下所有文件的函数，Windows系统中使用递归算法查询注册表等。
1.3 实例分析：斐波那契数列斐波那契数列是指：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……。
其中第1项和第2项为1，从第3项开始，每一项为前两项的和。
斐波那契数列可以用递归方式写出如下代码：```c++ int fib(int n) { if (n <= 2){ return 1; } return fib(n - 1) + fib(n - 2); } ```该递归函数表示了斐波那契数列的定义，在递归函数中，首先判断n是否小于等于2，如果是，直接返回1；如果不是，继续递归调用fib(n-1)和fib(n-2)，最后将两个递归函数的返回结果相加作为函数的返回结果。
人工智能搜索算法
人工智能搜索算法1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，AI）搜索算法是指通过计算机程序对问题空间进行搜索，以找到最优解或接近最优解的方法。
在许多领域，如信息检索，机器学习，自然语言处理等，人工智能搜索算法都发挥着重要的作用。
本文将介绍人工智能搜索算法的基本原理和常见的搜索算法。
2. 搜索问题搜索问题是指在一个给定的问题空间中寻找目标解的问题。
问题空间由问题的状态和操作构成。
状态是问题解的表示形式，操作则是从一个状态到另一个状态的转换。
搜索问题的目标是找到一系列操作，使得从初始状态到目标状态的转换。
3. 盲目搜索算法3.1 深度优先搜索算法深度优先搜索算法（Depth-First Search，DFS）是一种经典的搜索算法，它通过栈的方式实现。
算法从起始状态开始，依次选择一个操作，然后转移到下一个状态，直到找到目标解或者无法转移到下一个状态为止。
def dfs(problem, state):if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)result = dfs(problem, child)if result is not None:return resultreturn None3.2 广度优先搜索算法广度优先搜索算法（Breadth-First Search，BFS）是另一种常见的搜索算法，它通过队列的方式实现。
算法从起始状态开始，逐层地扩展状态空间，直到找到目标解。
def bfs(problem, state):queue = [state]while len(queue) !=0:state = queue.pop(0)if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)queue.append(child)return None4. 启发式搜索算法4.1 A*算法A算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过估计从当前状态到目标状态的代价来选择下一步操作。
搜索引擎算法详解
搜索引擎算法详解一、搜索词处理当搜索引擎接收到用户输入的关键词后，需要对关键词做相应处理，才能进入排名过程。
处理包括这么几个方面：1.中文分词与页面索引一样，关键词也需要进行中文分词，将查询字符串转换为以词为基础的关键词组合。
原理和页面分词相同。
2.去停止词跟索引时一样，搜索引擎也需要把关键词中的停止词去掉，为了提高排名相关性及效率。
3.指令处理关键词完成分伺候，搜索引擎的默认处理方式是在关键词之间使用“与”逻辑。
也就是说用户搜索“SEO博客”时，程序分词为“SEO”和“博客”两个词，搜索引擎排序时默认认为，用户寻找的是既包含“SEO”，也包含“博客”的也页面。
那么只包含“SEO”不包含“博客”，或者只包含“博客”不包含“SEO”的页面，会被认为是不符合搜索条件的。
当然，这只是一种简单的说法，其实内部处理还是相当复杂，实际上我们还是会看到只包含一部分关键词的搜索结果，这里与网站权重，还有页面内容等等有密切关联。
4.拼写错误矫正用户如果不小心输入的错误的拼写单词或者英文单词，搜索引擎会提示用户正确的单词。
比如：用户输入“SEO技数”，搜索引擎将提示用户：您要找的是不是“SEO 技术”。
5.整合搜索触发有些关键词会触发整合搜索，比如明星姓名就经常触发图片和视频内容，当前的热门话题又容易触发资讯内容。
什么词能够触发整合搜索，都是在关键词处理阶段进行处理。
二、文件匹配关键词经过处理后，搜索引擎得到的是以词为基础的关键词集合。
文件匹配阶段就是找出含有所有关键词的文件。
在索引部分提到的倒排索引使得文件匹配能够快速完成，假设用户搜索“关键词A 关键词B”，排名程序只要在倒排索引中找到“关键词A”和“关键词B”这两个词，就能找到分别含有这两个词的所有页面。
经过简单计算就能找出既包含“关键词A”，又包含“关键词B”的所有页面。
比如：“关键词A”中有文件1、文件3、文件6，“关键词B”中有文件2、文件4、文件6，那么既包含“关键词A”又包含“关键词B”的页面就是文件6。
搜索算法-深度优先搜索
DFS(G, s)for在图G中的每⼀一个节点vstatus[v] = WHITE// 进⾏行其他初始DFS-VISIT(s)DFS-VISIT(v)status[v] = GRAYfor每⼀一个v的邻接节点if (status[v] == WHITE)DFS-VISIT(t)status[v] = BLACK如果想实现深度优先遍历的非递归实现，就需要用到stack来存储未被访问的节点，以便回溯时能够找到DFS(G, s)stack visted, unvisitedunvisited.push(s)while (!unvisited.empty()) // 只有当unvisted不空current = unvisited.pop()for每⼀一个current的邻接节点v and 节点v不在visited中// 在以上的图例中是按从右向左的⽅方式来遍历这些邻接节点unvisited.push(v)visted.push(current)非递归实现的图片实例，图片中显示了unvisted栈中的数据情况：深度优先搜索的伪码实现深度优先搜索与深度优先遍历大部分实现是相同的，只是深度优先搜索会在找到终点时就退出搜索。
以下是深度优先搜索的伪码实现：DFS(G, s, d)stack visted, unvisitedunvisited.push(s)while (!unvisited.empty()) // 只有当unvisted不空current = unvisited.pop()if (current == d)break;for每⼀一个current的邻接节点v and 节点不在visited中// 在以上的图例中是按从右向左的⽅方式来遍历这些邻接节点v.prev = currentunvisited.push(v)visted.push(current)。
二进制搜索算法简介及原理解析
二进制搜索算法简介及原理解析引言：在计算机科学领域中，搜索算法是一种常见且重要的算法。
其中，二进制搜索算法是一种高效的搜索方法，被广泛应用于各种数据结构和算法中。
本文将介绍二进制搜索算法的基本原理、应用场景以及其在实际中的运用。
一、二进制搜索算法的基本原理二进制搜索算法，也称为折半搜索算法，是一种基于有序列表的搜索方法。
其基本原理是将待搜索的列表一分为二，然后判断目标值与中间值的大小关系，进而确定目标值在哪个子列表中。
通过逐步缩小搜索范围，最终找到目标值或确定其不存在。
二、二进制搜索算法的步骤1. 将待搜索列表按照升序排列。
2. 确定列表的起始位置和结束位置。
3. 计算中间位置的索引值。
4. 比较目标值与中间值的大小关系。
5. 若目标值等于中间值，则搜索成功，返回找到的位置。
6. 若目标值小于中间值，则在前半部分子列表中继续搜索。
7. 若目标值大于中间值，则在后半部分子列表中继续搜索。
8. 重复步骤3至7，直到找到目标值或确定其不存在。
三、二进制搜索算法的应用场景二进制搜索算法适用于有序列表的搜索，特别是对于大规模数据的搜索。
以下是几个常见的应用场景：1. 查找有序数组中的元素：通过二进制搜索算法，可以快速定位数组中的特定元素，提高搜索效率。
2. 字典搜索：在字典中查找单词时，可以利用二进制搜索算法，快速定位目标单词的位置。
3. 数据库索引：数据库中的索引通常采用有序列表的形式存储，通过二进制搜索算法可以实现高效的索引查询。
四、二进制搜索算法的优缺点二进制搜索算法具有以下优点：1. 高效性：二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n)，相比线性搜索算法，其搜索效率更高。
2. 简单易懂：二进制搜索算法的实现逻辑相对简单，易于理解和实现。
3. 适用范围广：二进制搜索算法适用于各种有序列表的搜索场景。
然而，二进制搜索算法也存在一些缺点：1. 仅适用于有序列表：二进制搜索算法要求待搜索的列表是有序的，若无序则需要先进行排序操作。
DFS及BFS的算法讲解(含例题)
X星球太死板，要求每辆路过的车必须进入检查站，也可能不 检查就放行，也可能仔细检查。
如果车辆进入检查站和离开的次序可以任意交错。那么，该车 队再次上路后，可能的次序有多少种？
为了方便起见，假设检查站可容纳任意数量的汽车。
显然，如果车队只有1辆车，可能次序1种；2辆车可能次序2 种；3辆车可能次序5种。
现在足足有16辆车啊，亲！需要你计算出可能次序的数目
这是一个整数，请通过浏览器提交答案，不要填写任何多余的内 容（比如说明性文字）。
可编辑ppt
12
典型例题： p1.png
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13
油田
输入一个m行n列的字符矩阵，统计字符“@”组成多 少个八连块。如果两个字符“@”所在的格子相邻 （八个方向），就说明他们属于同一个八连块。如 图，有两个八连块 * * * *@ *@@ *@ *@ * *@
所有与v0相通的所有节点都被访问到 。 3.若此时图中仍有未被访问的结点， 则另选图中的一个未被访问的顶点作
为起始点。重复深度优先搜索过程， 直到图中的所有节点均被访问过。
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6
DFS的实现
void DFS(基Po本int框P )架{ for(所有P的邻接点K){
if(K未被访问){ if(k = = e)
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3
可编辑ppt
4
再举一例完全二叉树 练习三序遍 历
可编辑ppt
5
DFS基本思想
基本步骤：
1.从图中某个顶点v0出发，首先访问
v0; 2.访问结点v0的第一个邻接点，以 这个邻接点vt作为一个新节点，访问 vt所有邻接点。直到以vt出发的所有 节点都被访问到，回溯到v0的下一个 未被访问过的邻接点，以这个邻结点 为新节点，重复上述步骤。直到图中
百度搜索关键词逻辑算法
搜索关键词提炼选择搜索关键词的原则是，首先确定你所要达到的目标，在脑子里要形成一个比较清晰概念，即我要找的到底是什么？是资料性的文档？还是某种产品或服务？然后再分析这些信息都有些什么共性，以及区别于其他同类信息的特性，最后从这些方向性的概念中提炼出此类信息最具代表性的关键词。
如果这一步做好了，往往就能迅速的定位你要找的东西，而且多数时候你根本不需要用到其他更复杂的搜索技巧。
细化搜索条件你给出的搜索条件越具体，搜索引擎返回的结果也会越精确。
比方说你想查找有关电脑冒险游戏方面的资料，输入game是无济于事的。
computer game范围就小一些，当然最好是敲入computer adventure game，返回的结果会精确得多。
此外一些功能词汇和太常用的名词，如对英文中的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和中文中的“的”、“地”、“和”等等搜索引擎是不支持的。
这些词被称为停用词（Stop Words）或过滤词（Filter Words），在搜索时这些词都将被搜索引擎忽略。
用好搜索逻辑命令搜索引擎基本上都支持附加逻辑命令查询，常用的是“+”号和“－”号，或与之相对应的布尔（Boolean）逻辑命令AND、OR和NOT。
用好这些命令符号可以大幅提高我们的搜索精度。
精确匹配搜索除利用前面提到的逻辑命令来缩小查询范围外，还可使用""引号（注意为英文字符。
虽然现在一些搜索引擎已支持中文标点符号，但顾及到其他引擎，最好养成使用英文字符的习惯）来进行精确匹配查询（也称短语搜索）。
特殊搜索命令标题搜索多数搜索引擎都支持针对网页标题的搜索，命令是“title：”，在进行标题搜索时，前面提到的逻辑符号和精确匹配原则同样适用。
网站搜索此外我们还可以针对网站进行搜索，命令是“site：”（Google）、“host：”（AltaVista）、“url：”（Infoseek）或“domain：”（HotBot）。
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•
int ty = y + move_y[i];
•
if ( tx >= 0 && ty >= 0 && tx < m && ty < n && map[tx][ty] == '@' && flag [tx][ty] == false ) {
•
Dfs ( tx,ty );
•
}
•
}
•
return ;
•}
•
• void Dfs ( int x, int y ) {
• int i;
• if ( map[x][y] == '@' && flag[x][y] == false ) {
•
flag[x][y] = true;
•
for ( i = 0 ; i < 8; i++ ) {
•
int tx = x + move_x[i];
• Sample Input • 11 •* • 35 • *@*@* • **@** • *@*@* • 18 • @@****@* • 55 • ****@ • *@@*@ • *@**@ • @@@*@ • @@**@ • 00 • Sample Output •0 •1 •2 •2
• 题目的意思就是在给出的图中@代表有石油,*代表没有石油,而在一个有石油的地方它的 周围8个方向的地方如果也有石油,那么这2块石油是属于一块的,给出图,问图中有几块石 油田.
deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid. • Input • The input contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket. • Output • are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.
• 若图为下图： • ＠＠ •＠ • ＠＠ • 是连成一块的，所以图中只有一个油田． • 解题方法：
• 采用深度优先搜索策略，对给出的图中一旦出现一个＠则对其８个方向进行搜索，并 对搜索过的＠标记，直到一次搜索结束则油田总数加一，最后的总数即为所求的石油
。 的方块数
• #include <iostream>
•}
• int main ()
•{
• while ( cin >> m >> n && m!=0 && n!= 0 ) {
•
memset ( flag, false, sizeof ( flag ) );
•
int i,j,sum = 0;
•
for ( i = 0 ; i < m ; i++ ) {
}
• 函数的返回值可以根据具体的情况来设定
0 规则：空格上下左右
23 1 184
层
下
2
765
左 12
右
283
23
23
1
14
184
184
层
765
765
765
3
6
9
13
2 层
283 164 75
283 14
765
283 14 765
123 84
765
4
5
7
8
10
11
283
3 164 层 75
283 164 75
广度优先搜索
• 优点
– 目标节点如果存在，用广度优先搜索算法总可 以找到该目标节点，而且是最小（即最短路径） 的节点
• 缺点
– 当目标节点距离初始节点较远时，会产生许多 无用的节点，搜索效率低
双向广度优先搜索（DBFS）
• DBFS算法是对BFS算法的一种扩展。
– BFS算法从起始节点以广度优先的顺序不断扩展，直到遇到目 的节点
83 214 765
283 714
65
28 143 765
283 145 76
123 784
65
4 283
层
64
175
283 16 754
83 214 765
283 714 65
28 143 765
283 145 76
深度 优先 搜索 算法 举例
12 3 84 7 65
目标
• 1241 • Description • The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil
•{
•
取队列qi的头结点H
•
对头节点H的每一个相邻节点adj，作如下循环
•
1 如果adj已经在队列qi之前的某个位置出现，则抛弃节点adj
•
2 如果adj在队列qi中不存在
•
1） 将adj放入队列qi
•
2) 如果adj 在队列(q(1-i))，即在另外一个队列中出现，输出 找到路径
•}
双向宽度优先搜索求解8数码问题
广度
优先
搜索
算法
下 举例
234
18
765
右
123 784
65
12 3 84 7 65
目标
深度优先搜索
• 用堆栈存储 • 当前结点为下一次扩展结点的父结点
0
1
2
3
45 6
void DFS(int curNode,int curDepth){ if(curNode == Target ) return ; if(curEdpth > MaxDepth)return; for(int i=0;i<n;++i){ int newNode = Expend(curNode,i); DFS(newNode,++curDepth); } return;
• using namespace std;
•
• const int MAX = 100;
• int m,n;
• char map[MAX][MAX];
• bool flag[MAX][MAX];
• int move_x[8] = {-1, 0, 1, 1, 1, 0, -1,-1};
• int move_y[8] = {-1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 0};
广度优先搜索
• 采用队列存储 • 每次扩展出当前结点的所有子结点
0
1
2
3
45 6
广度优先搜索
void BFS(int curNode,int curDepth){ while(front < rear) { ++front; for(i = 0; i < m; i++) { newNode = Expend(q[front].node) if(!Exist(newNode)) { q[rear++].node = newnode; } if(newNode == target) return ; } } return;
• 技巧: 每次扩展结点总是选择结点比较少的那边进行下次 搜索，并不是机械的两边交替。
双向广度优先搜索
• 双向广度优先算法编程的基本框架如下： • 数据结构： Queue q1, q2; //两个队列分别用于两个方向的