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1、搜索与回溯ppt课件目录CATALOGUE搜索与回溯概述深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）回溯算法搜索与回溯算法的应用实例搜索与回溯概述CATALOGUE01搜索是一种通过给定条件在数据集中寻找目标的过程。它通常包括对数据集的遍历和比较，以找到满足特定条件的元素或解决方案。搜索回溯是一种特殊的搜索算法，它通过探索问题的解空间来寻找问题的解。在回溯过程中，一旦发现当前解不满足条件或无法达到目标，算法会撤销已经进行的操作并尝试其他可能的解。回溯定义与概念深度优先搜索（DFS）：按照深度优先的顺序遍历解空间树，尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那
2、条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。广度优先搜索（BFS）：按照广度优先的顺序遍历解空间树，从根节点开始，探索最接近根节点的解。在BFS中，首先访问根节点，然后访问所有相邻的节点，然后是它们的邻居节点，以此类推。BFS通常使用队列数据结构来实现。启发式搜索：启发式搜索是一种基于启发式函数的搜索方法。在启发式搜索中，通过使用启发式函数来评估解的质量，从而指导搜索过程。常见的启发式搜索算法包括A*搜索和Dijkstra算法。搜索与回溯的分类组合优化问题决策问题
3、知识推理游戏AI搜索与回溯的应用场景01020304如旅行商问题（TSP）、排班问题等。如八皇后问题、图的着色问题等。如专家系统、自然语言处理等。如围棋、象棋等棋类游戏和决策制定游戏等。深度优先搜索（DFS）CATALOGUE02深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这个过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS的基本概念通过递归函数调用，每次深入一层，直到目标节点
4、或无路可走时回溯到上一层继续搜索。递归实现使用一个栈来保存当前正在遍历的节点，当遍历到目标节点或无路可走时，从栈中弹出下一个节点继续遍历。栈实现DFS的实现方式在此添加您的文本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字优点算法实现简单，易于理解。对于某些问题，如迷宫求解等，深度优先搜索可以快速找到解。缺点对于大规模问题，深度优先搜索可能会造成大量的重复计算和无效搜索，导致效率低下。深度优先搜索可能会陷入局部最优解，而忽略全局最优解。DFS的优缺点分析广度优先搜索（BFS）CATALOGUE03BFS是一种按照离起始节点距
5、离由近及远进行搜索的算法，通过队列来管理待搜索节点。BFS通常用于遍历或搜索树或图的数据结构，尤其在解决一些与距离和层次相关的问题时效果较好。BFS的核心思想是先将起始节点入队，然后依次取出队首节点，再将其未被访问过的相邻节点加入队尾，如此循环，直到所有节点被访问或搜索目标被找到。BFS的基本概念010204BFS的实现方式创建一个队列，将起始节点入队。取出队首节点，检查该节点是否为目标节点或需要处理的节点。将该节点的所有未被访问过的相邻节点加入队列。重复步骤2和3，直到队列为空或找到目标。03优点BFS能够按照离起始节点的距离由近及远进行搜索，因此在解决与距离和层次相关的问题时效果较好。同时
6、，BFS算法实现简单，易于理解和实现。缺点BFS算法在搜索过程中可能会搜索到一些不相关的节点，导致搜索效率低下。此外，BFS不适用于一些需要深度优先搜索的问题，如迷宫求解等。BFS的优缺点分析回溯算法CATALOGUE04回溯算法是一种通过探索所有可能的解来解决问题的算法，它通过递归的方式尝试所有可能的解，并在遇到无法解决的问题时进行回溯。回溯算法通常用于解决决策问题，如八皇后问题、图的着色问题等。回溯算法的基本思想是穷举所有可能的解，并利用剪枝函数来排除不可能的解，从而减少搜索空间。回溯算法的基本概念 回溯算法的实现方式递归回溯算法通常使用递归实现，通过递归调用自身来探索所有可能的解。剪枝函
7、数在搜索过程中，可以使用剪枝函数来排除不可能的解，从而减少搜索空间。深度优先搜索回溯算法通常采用深度优先搜索策略，先探索一条路径，直到无法再深入，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。回溯算法的优缺点分析优点回溯算法可以穷举所有可能的解，从而找到问题的所有解。对于某些问题，回溯算法是唯一可行的解决方案。缺点回溯算法的时间复杂度通常较高，对于大规模问题，可能需要很长时间才能找到解。此外，回溯算法可能会产生大量的无效解，需要使用剪枝函数进行排除。搜索与回溯算法的应用实例CATALOGUE05深度优先搜索在迷宫求解中的运用 深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在迷宫求解中，DF
8、S被用于从迷宫的入口开始，尽可能深地搜索迷宫的路径，直到找到目标或达到终点。DFS在迷宫求解中的应用具体步骤：1.从入口开始，标记当前位置为已访问。2.递归地搜索当前位置的所有可能移动，如果移动有效（即未访问过），则继续深入搜索。3.如果遇到死胡同或达到终点，则回溯到上一个位置，继续搜索其他可能的移动。01020304DFS在迷宫求解中的应用广度优先搜索在最小生成树构建中的运用 广度优先搜索（BFS）是一种遍历或搜索树或图的算法，它从根节点开始并探索所有相邻节点，然后进行下一层的相邻节点，以此类推。在最小生成树构建中，BFS用于寻找连接所有节点的最短路径。BFS在最小生成树中的应用具体步骤：1
9、.将所有节点加入到BFS队列中。2.从队列中取出一个节点，并检查其所有相邻节点。BFS在最小生成树中的应用0102BFS在最小生成树中的应用4.重复步骤2和3，直到队列为空。3.对于每个相邻节点，如果它不在当前生成树中，则将其加入到当前生成树中，并加入到BFS队列的末尾。回溯算法在解决八皇后问题中的运用 回溯算法是一种通过探索所有可能解来解决问题的算法。在八皇后问题中，回溯算法被用于寻找在8x8棋盘上放置8个皇后的方法，使得没有任何两个皇后在同一行、列或对角线上。回溯算法在八皇后问题中的应用回溯算法在八皇后问题中的应用01具体步骤：021.将第一个皇后放在棋盘的第一个位置，然后尝试放置第二个皇后。032.如果放置第二个皇后会导致冲突（在同一行、列或对角线上），则回溯到上一个状态，尝试其他可能的放置位置。043.如果放置第二个皇后不会导致冲突，则继续放置第三个皇后，以此类推，直到所有皇后都被放置。THANKS感谢观看