a搜尋：總代價 f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)為從初始狀態到達該狀態的代價（這裡乙個狀態也就是a演算法裡常說的乙個節點），h(n)為從當前狀態到目標狀態的預估代價。因此，該演算法的思路就是，每次尋找總代價f(n)最小的點進行擴充套件，直到找到終點。a*的具體過程可參考這篇部落格，可參考這篇部落格：
貪心搜尋：代價f(n) = h(n)，每次只考慮（可到達的）離目標節點最近的點進行擴充套件
ids深度迭代搜尋：在有界的深度優先搜尋的基礎上迭代的設定邊界，即先考慮一層的dfs，若找不到目標則找兩層的dfs，一直迭代下去直到找到目標節點。所以這種方法也是一定能找到界的，只是時間消耗會很多。
比一比 快 堆 希 歸 基 插 選 冒
排序演算法 時間複雜度 空間複雜度 穩定性快速排序 o nlogn o logn 不穩定堆排序 o nlogn o 1 不穩定希爾排序 o n 1.3 1.5 o 1 不穩定歸併排序 o nlogn o n 穩定基數排序 o m n o n 穩定插入排序 o n 2 o 1 穩定選擇排序 o n 2...
AI中的幾種搜尋演算法 SA搜尋演算法
sa simulated annealing 搜尋演算法,就如它的名字，是模仿了退火的處理過程。在提到tsp問題的時候,經常會使用該演算法進行解決。該演算法的流程如下 1.首先便是初始化工作，設定初始溫度 temperature 獲得乙個隨機的解決方案，並將其設定為當前解決方案 cur sol 2....
python搜尋演算法原理及例項講解
一般我們在解決問題時候，經常能碰到好幾種解決方式，總歸是有最優，還有最不推薦的選擇的，針對搜尋演算法也一樣，因為能實現的方式也有很多個，因此，不知道大家在什麼場景裡使用這些演算法，反正小編都把這些演算法整理出來了，供大家選擇，另外針對個人理解，大家也可以參考哪個更好使用哦 搜尋演算法 線性搜尋 按一...