搜尋
搜尋演算法是利用計算機的高效能來有目的的窮舉乙個問題解空間的部分或所有的可能情況，從而求出問題的解的一種方法。
狀態：對問題往某乙個時刻進展情況的數學描述,或者是數學抽象。
狀態轉移：動態規劃中本階段的狀態往往是上一階段狀態和上一階段決策的結果，在盡可能短的時間內找到最優化問題的全域性最優解或近似最優解。
兩種方法：
1.廣度優先搜尋（bfs）
2.深度優先搜尋（dfs）
1.廣度優先搜尋
簡單的說，bfs是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點，如果發現目標，則演算終止。
廣度優先搜尋框架
while not queue.empty()
begin
可加結束條件
tmp = queue.top()
從tmp迴圈擴充套件下乙個狀態next
if狀態next合法 then
begin
生成新狀態next
next.step = tmp.step + 1
queue.pushback(next)
endqueue.pop()
end2.深度優先搜尋深度優先搜尋框架
遞迴實現：
function dfs(int step, 當前狀態）
begin
可加結束條件
從當前狀態迴圈擴充套件下乙個狀態next
if 狀態next合法 then
dfs（step + 1, next)
end非遞迴實現：
while not stack.empty()
begin
tmp = stack.top()
從tmp拓展下乙個未拓展的狀態next
if 沒有未拓展狀態（到達葉節點）then
stack.pop()
else if 狀態next合法 then
stack.push(next)
end
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