《搜索算法結(jié)構(gòu)》課件

搜索算法結(jié)構(gòu)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目錄CONTENTS搜索算法概述深度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索A搜索算法啟發(fā)式搜索算法混合搜索算法BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01搜索算法概述搜索算法的定義搜索算法是一種解決問題的策略，通過搜索算法可以在給定的解空間中尋找滿足特定條件的解。解空間是指問題所有可能解的集合，而滿足特定條件的解被稱為目標解或最優(yōu)解。按照搜索方式分類可以分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索。盲目搜索按照某種固定的順序或規(guī)則逐個搜索解空間，而啟發(fā)式搜索利用問題的特性或經(jīng)驗知識，采用啟發(fā)式策略指導搜索方向，提高搜索效率。按照搜索范圍分類可以分為局部搜索和全局搜索。局部搜索只搜索解空間的某個子集，而全局搜索則覆蓋整個解空間。搜索算法的分類在計算機科學中，搜索算法廣泛應(yīng)用于各種問題求解，如圖遍歷、最短路徑、排序和查找等。計算機科學人工智能數(shù)據(jù)挖掘自然語言處理人工智能領(lǐng)域中，搜索算法常用于路徑規(guī)劃、決策制定、游戲AI等領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)挖掘中，搜索算法用于查找滿足特定條件的數(shù)據(jù)項或模式。在自然語言處理中，搜索算法用于查找符合特定條件的語義或句法結(jié)構(gòu)。搜索算法的應(yīng)用場景BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02深度優(yōu)先搜索深度優(yōu)先搜索（DFS）是一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。這個算法會盡可能深地搜索樹的分支，當節(jié)點v的所在邊都己被探尋過，搜索將回溯到發(fā)現(xiàn)節(jié)點v的那條邊的起始節(jié)點。這個過程一直進行到已發(fā)現(xiàn)從源節(jié)點可達的所有節(jié)點為止。如果還存在未被發(fā)現(xiàn)的節(jié)點，則選擇其中一個作為源節(jié)點并重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節(jié)點都被訪問為止。深度優(yōu)先搜索的定義設(shè)置起始節(jié)點為當前節(jié)點，將起始節(jié)點標記為已訪問。初始化沿著當前節(jié)點的未探索的邊進行遞歸調(diào)用深度優(yōu)先搜索，直到當前節(jié)點的所有邊都己被探尋過。遞歸調(diào)用如果當前節(jié)點不是目標節(jié)點，則回溯到發(fā)現(xiàn)當前節(jié)點的一條邊的起始節(jié)點。回溯重復執(zhí)行遞歸調(diào)用和回溯，直到所有可達節(jié)點都被訪問為止。重復執(zhí)行深度優(yōu)先搜索的算法流程優(yōu)點深度優(yōu)先搜索可以用于發(fā)現(xiàn)圖的連通分量、尋找圖的橋等，算法相對簡單，容易理解和實現(xiàn)。缺點深度優(yōu)先搜索需要使用遞歸或棧來實現(xiàn)，對于大規(guī)模的圖或樹，可能會導致棧溢出或效率低下。同時，深度優(yōu)先搜索無法利用圖中的信息進行優(yōu)化，可能會浪費大量的時間和空間資源。深度優(yōu)先搜索的優(yōu)缺點BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03廣度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索（Breadth-FirstSearch，BFS）是一種從根節(jié)點開始，按照樹的層次順序進行搜索的算法。在圖或樹等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，廣度優(yōu)先搜索會先訪問離根節(jié)點最近的節(jié)點。在圖搜索中，廣度優(yōu)先搜索會按照深度級別從上到下遍歷圖中的節(jié)點，先訪問離起始節(jié)點最近的節(jié)點。廣度優(yōu)先搜索的定義廣度優(yōu)先搜索的算法流程創(chuàng)建一個隊列并將起始節(jié)點入隊。將該節(jié)點的所有未訪問過的鄰居節(jié)點加入隊列的尾部。當隊列不為空時，從隊列中取出一個節(jié)點并訪問。重復步驟2和3，直到隊列為空。優(yōu)點易于實現(xiàn)和理解?？梢哉业綇钠鹗脊?jié)點到目標節(jié)點的最短路徑（在權(quán)重一致的圖中）。廣度優(yōu)先搜索的優(yōu)缺點可以發(fā)現(xiàn)圖中所有的連通分量。廣度優(yōu)先搜索的優(yōu)缺點廣度優(yōu)先搜索的優(yōu)缺點01缺點02時間復雜度較高，因為需要訪問較多的節(jié)點。在大型圖中可能造成大量的節(jié)點被訪問但未被標記為已訪問，導致算法效率低下。03BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04A搜索算法03A搜索算法的核心思想是不斷探索代價最小的節(jié)點，并逐步逼近目標節(jié)點。01A搜索算法是一種基于代價的圖搜索算法，用于在圖中尋找從起始節(jié)點到目標節(jié)點的最短路徑。02它使用了一個優(yōu)先隊列來存儲待探索的節(jié)點，并根據(jù)代價函數(shù)計算節(jié)點之間的代價。A搜索算法的定義循環(huán)從優(yōu)先隊列中取出代價最小的節(jié)點，檢查其相鄰節(jié)點。初始化設(shè)置起始節(jié)點為當前節(jié)點，將起始節(jié)點加入優(yōu)先隊列中。計算相鄰節(jié)點的代價根據(jù)代價函數(shù)計算相鄰節(jié)點的代價，并將它們加入優(yōu)先隊列中。終止條件當優(yōu)先隊列為空或找到目標節(jié)點時，算法結(jié)束。更新節(jié)點信息如果取出的節(jié)點為目標節(jié)點，則算法結(jié)束；否則，將該節(jié)點的父節(jié)點設(shè)置為當前節(jié)點，繼續(xù)循環(huán)。A搜索算法的算法流程優(yōu)點A搜索算法能夠找到從起始節(jié)點到目標節(jié)點的最短路徑，且在大多數(shù)情況下具有較好的性能。缺點A搜索算法需要預(yù)先定義代價函數(shù)，對于復雜的圖結(jié)構(gòu)或非線性的代價函數(shù)可能難以得到最優(yōu)解。此外，A搜索算法需要較大的存儲空間來存儲優(yōu)先隊列和節(jié)點信息。A搜索算法的優(yōu)缺點BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05啟發(fā)式搜索算法啟發(fā)式搜索算法是一種基于問題特征和經(jīng)驗知識的搜索算法，通過利用啟發(fā)式信息來指導搜索過程，以減少搜索空間和加速搜索速度。啟發(fā)式信息是指與問題解決有關(guān)的經(jīng)驗知識、專家知識或問題特征信息，用于評估搜索節(jié)點的優(yōu)先級或指導搜索方向。啟發(fā)式搜索算法的定義定義問題的狀態(tài)空間和目標狀態(tài)按照啟發(fā)式函數(shù)指導的優(yōu)先級進行搜索，選擇最有希望的節(jié)點進行展開，并繼續(xù)搜索直到達到目標狀態(tài)或無法進一步搜索。定義啟發(fā)式函數(shù)，用于評估節(jié)點的優(yōu)先級或指導搜索方向啟發(fā)式搜索算法的算法流程在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字優(yōu)點減少不必要的搜索：啟發(fā)式搜索算法能夠利用啟發(fā)式信息快速排除不可能的節(jié)點，減少不必要的搜索，提高效率。適用于復雜問題：對于復雜問題，啟發(fā)式搜索算法能夠利用經(jīng)驗知識和問題特征信息，加速搜索過程，并找到較好的解。缺點需要經(jīng)驗知識和問題特征信息：啟發(fā)式搜索算法需要針對具體問題設(shè)計啟發(fā)式函數(shù)，這需要一定的經(jīng)驗和專業(yè)知識。可能陷入局部最優(yōu)解：由于啟發(fā)式信息可能不完全或存在噪聲，啟發(fā)式搜索算法可能陷入局部最優(yōu)解，無法找到全局最優(yōu)解。啟發(fā)式搜索算法的優(yōu)缺點BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06混合搜索算法VS在混合搜索算法中，主導搜索算法是主要的搜索技術(shù)，用于指導搜索過程并生成候選解。它通常具有較好的全局搜索能力，能夠探索較大的解空間。輔助搜索技術(shù)輔助搜索技術(shù)用于協(xié)助主導搜索算法，通過提供局部搜索、啟發(fā)式搜索等方法來提高解的質(zhì)量和效率。這些技術(shù)通常具有較強的局部搜索能力，能夠針對特定問題提供有效的解決方案。主導搜索算法混合搜索算法的定義問題表示與參數(shù)設(shè)置輔助搜索評估與選擇終止條件主導搜索初始化首先，將問題表示為適合混合搜索算法的形式，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)，如搜索空間、目標函數(shù)、約束條件等。根據(jù)問題的特性，選擇合適的初始解或初始解集，為后續(xù)的搜索過程提供起點。使用主導搜索算法進行全局搜索，生成一系列候選解。對每個候選解，使用輔助搜索技術(shù)進行局部搜索，進一步優(yōu)化解的質(zhì)量。對所有經(jīng)過輔助搜索優(yōu)化的解進行評估，選擇最優(yōu)解作為當前最佳解。判斷是否滿足終止條件，如達到最大迭代次數(shù)、解的質(zhì)量達到預(yù)設(shè)閾值等。若滿足終止條件，則輸出當前最佳解；否則返回步驟3繼續(xù)進行搜索?；旌纤阉魉惴ǖ乃惴鞒袒旌纤阉魉惴ㄍㄟ^結(jié)合多種搜索技術(shù)，能夠綜合利用各種技術(shù)的優(yōu)點，提高搜索效率和性能。它能夠根據(jù)問題的特性選擇合適的搜索策略，適應(yīng)不同類型的問題和場景?；旌纤阉魉惴ㄟ€可以通過調(diào)整各組成部分的權(quán)重和參數(shù)來優(yōu)化