【详细介绍下图搜索算法】

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🏆图搜索算法

💥图搜索算法是用于在图中搜索从起始节点到目标节点的路径的算法。其核心思想是逐渐探索图,直到找到所需的路径。这里有几种常用的图搜索算法:

🏆1. 深度优先搜索 (DFS)
💥深度优先搜索是一种利用回溯思想的搜索算法,它尝试尽可能深地搜索每一条路径。DFS 采用栈来实现搜索过程,通常用递归很容易实现。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 从起始节点开始。
🔥b) 访问当前节点,并将其标记为已访问。
🔥c) 对当前节点的所有未访问的邻接节点,递归地调用DFS。
🔥d) 如果路径不存在,回溯到上一个节点。

🏆2. 广度优先搜索 (BFS)
💥 广度优先搜索是一层一层地进行搜索,先搜索离起点最近的节点。BFS 采用队列来实现搜索过程。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 创建一个队列 Q,并将起始节点放入队列。
🔥b) 当 Q 不为空时,做以下操作:🔥i) 从 Q 中移除第一个节点(称为“当前节点”)。🔥ii) 访问当前节点,并将其标记为已访问。🔥iii) 将当前节点的所有未访问过的邻接节点加入到 Q 中。

🏆3. A 搜索算法*
💥 A* 是一种启发式搜索算法,它结合了BFS的部分思想和代价评估。A* 选择路径似乎最接近目标的节点来展开。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 初始化一个优先队列(开放列表),将起始节点放入其中,并计算其评估函数 f(n) = g(n) + h(n),其中 g(n) 是起始节点到当前节点的实际成本,h(n) 是当前节点到目标的预估成本(启发式函数)。
🔥b) 当优先队列不为空时,做以下操作:🔥i) 从队列中取出 f(n) 最小的节点(称为“当前节点”)。🔥ii) 如果当前节点就是目标节点,返回成功并回溯路径。🔥iii) 否则将当前节点移出队列,考察它的所有邻居,并为每一个邻居更新 f(n) 值,再放入优先队列。

🏆4. 迭代加深搜索 (IDS)
💥 IDS 结合了深度优先搜索的空间效率和广度优先搜索的完备性(总是能找到一个解)。它通过限制深度进行重复的深度优先搜索。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 对于深度限制从 0 开始逐渐增加的每一个值 d:🔥i) 执行深度限制为 d 的深度优先搜索。🔥ii) 如果在当前深度没有找到目标,则增加深度限制,重复搜索。

💥每种算法都有其适应的场景和优缺点。例如,DFS适用于空间受限的情况,而BFS可以快速找到最短路径,A* 则在知道某些启发式信息时效率更高。在选择算法时,需要根据实际应用的需求和图的特性来做出决定。

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