a.表示：搜尋演算法是基於待搜尋的資料結構進行的，組織資料結構最高效的有三種方法：線性表、樹(圖)、動態生成的結構。
如果問題類似於排列問題和八皇后這樣的問題，浪費的空間較多，這裡引入了排列的思想，即排列樹回溯法，雖然本質上是樹的思想，但是也可以看成是重複利用一維陣列，實現乙個儲存著**的佇列的廣度優先搜尋演算法。
比如八皇后問題，按照樹的思想，每次都要進行遍歷，並且入隊，然後出隊、分析、向下、回溯等，但是這個樹的廣度優先遍歷顯然可以用一位陣列實現，不需要佇列，因為每乙個節點下的分支數和分支選擇值完全相同，這樣每次只要從1到n確定陣列元素值是否滿足約束條件，滿足則繼續對下乙個元素賦值，如果全部遍歷完了，還要輸出全部元素以及重新考慮最後乙個元素，相當於訪問到了葉子節點，需要返回上一層，繼續訪問葉子的兄弟；使當前元素也就是最後乙個元素增1(對於第n個元素肯定導致約束的違反)，不滿足約束則：不斷使該元素增1，直到滿足，即不斷判斷它右邊的兄弟；或者無法用自增的方法滿足條件(總是不滿足約束)，使下標減一，考慮之前的元素，即在樹上返回上一層，繼續迴圈。在滿足約束時判斷是否要輸出全部解，或者增加下標繼續迴圈判斷下一層。
廣度優先搜尋演算法詳解
說到廣度優先搜尋，大家可能先想到的是廣度優先遍歷，其實廣度優先搜尋就是利用了廣度優先遍歷的一種搜尋演算法。我個人總結的該演算法包含以下幾個關鍵點，掌握了這幾個點，該演算法也就掌握的很好了。下面也基本上是圍繞這幾個關鍵點展開的。1.狀態 2.狀態轉移方式 3.有效狀態 4.佇列 5.標記 我們先來看看...
A 搜尋演算法
啟發式搜尋演算法 要理解 a 搜尋演算法，還得從啟發式搜尋演算法開始談起。所謂啟發式搜尋，就在於當前搜尋結點往下選擇下一步結點時，可以通過乙個啟發函式 來進行選擇，選擇代價最少的結點作為下一步搜尋結點而跳轉其上 遇到有乙個以上代價最 少的結點，不妨選距離當前搜尋點最近一次展開的搜尋點進行下一步搜尋 ...
A 搜尋演算法
a 演算法是基於bfs的一種入門級啟發式搜尋演算法，就是將bfs的佇列改為基於估價的優先佇列，可以快速地找到答案。優先隊列為小根堆 while 優先佇列不為空 取出隊頭並擴充套件 將擴充套件節點以估價值 當前值為優先順序入隊 endwhile估價函式越接近真實值演算法越優，但一定不能大於真實值，否則...