【详细介绍下图搜索算法】

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【详细介绍下图搜索算法】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【详细介绍下图搜索算法】,图搜索算法

🎥博主:程序员不想YY啊
💫CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家
🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯
✨希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!

【详细介绍下图搜索算法】,图搜索算法

🏆图搜索算法

💥图搜索算法是用于在图中搜索从起始节点到目标节点的路径的算法。其核心思想是逐渐探索图,直到找到所需的路径。这里有几种常用的图搜索算法:

🏆1. 深度优先搜索 (DFS)
💥深度优先搜索是一种利用回溯思想的搜索算法,它尝试尽可能深地搜索每一条路径。DFS 采用栈来实现搜索过程,通常用递归很容易实现。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 从起始节点开始。
🔥b) 访问当前节点,并将其标记为已访问。
🔥c) 对当前节点的所有未访问的邻接节点,递归地调用DFS。
🔥d) 如果路径不存在,回溯到上一个节点。

🏆2. 广度优先搜索 (BFS)
💥 广度优先搜索是一层一层地进行搜索,先搜索离起点最近的节点。BFS 采用队列来实现搜索过程。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 创建一个队列 Q,并将起始节点放入队列。
🔥b) 当 Q 不为空时,做以下操作:
   🔥i) 从 Q 中移除第一个节点(称为“当前节点”)。
   🔥ii) 访问当前节点,并将其标记为已访问。
   🔥iii) 将当前节点的所有未访问过的邻接节点加入到 Q 中。

🏆3. A 搜索算法*
💥 A* 是一种启发式搜索算法,它结合了BFS的部分思想和代价评估。A* 选择路径似乎最接近目标的节点来展开。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 初始化一个优先队列(开放列表),将起始节点放入其中,并计算其评估函数 f(n) = g(n) + h(n),其中 g(n) 是起始节点到当前节点的实际成本,h(n) 是当前节点到目标的预估成本(启发式函数)。
🔥b) 当优先队列不为空时,做以下操作:
   🔥i) 从队列中取出 f(n) 最小的节点(称为“当前节点”)。
   🔥ii) 如果当前节点就是目标节点,返回成功并回溯路径。
   🔥iii) 否则将当前节点移出队列,考察它的所有邻居,并为每一个邻居更新 f(n) 值,再放入优先队列。

🏆4. 迭代加深搜索 (IDS)
💥 IDS 结合了深度优先搜索的空间效率和广度优先搜索的完备性(总是能找到一个解)。它通过限制深度进行重复的深度优先搜索。

🔥算法步骤如下:
🔥a) 对于深度限制从 0 开始逐渐增加的每一个值 d:
   🔥i) 执行深度限制为 d 的深度优先搜索。
   🔥ii) 如果在当前深度没有找到目标,则增加深度限制,重复搜索。

💥每种算法都有其适应的场景和优缺点。例如,DFS适用于空间受限的情况,而BFS可以快速找到最短路径,A* 则在知道某些启发式信息时效率更高。在选择算法时,需要根据实际应用的需求和图的特性来做出决定。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857744.html

到了这里,关于【详细介绍下图搜索算法】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • PID 算法详细介绍

    比例(Proportion)积分(Integral)微分(Differential)控制器(PID控制器或三项控制器)是一种采用反馈的控制回路机制,广泛应用于工业控制系统和需要连续调制控制的各种其他应用。PID控制器连续计算误差值 e ( t ) e(t) e ( t ) 作为所需设定点(SP) 和测量过程变量(PV)之间的差值,

    2024年02月08日
    浏览(43)
  • Paillier 加法同态加密算法详细介绍

    Paillier 同态加密算法是一种非对称加密算法,由 Pascal Paillier 在 1999 年提出。它的独特之处在于其同态特性,即能在加密数据上直接进行运算而无需解密。这使得它在数据隐私保护、安全多方计算等领域有着广泛的应用。 Paillier 加密算法主要包括三个部分:密钥生成、加密和

    2024年02月19日
    浏览(40)
  • 详细介绍MATLAB中的图论算法

    MATLAB是一种功能强大的编程语言和环境,提供了许多用于图论算法的工具和函数。图论是研究图及其属性和关系的数学分支,广泛应用于计算机科学、网络分析、社交网络分析等领域。在MATLAB中,我们可以使用图论算法来解决各种问题,如最短路径问题、最小生成树问题、最

    2024年02月16日
    浏览(50)
  • 详细介绍Matlab中线性规划算法的使用

    Matlab中提供了用于线性规划的优化工具箱,其中包含了多种算法,如单纯形法、内点法等。线性规划是一种优化问题,旨在找到一组变量的最佳值,以最大化或最小化线性目标函数,同时满足一组线性约束条件。 下面将详细介绍Matlab中线性规划算法的使用,并给出一个著名的

    2024年02月16日
    浏览(48)
  • 高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

    K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解 朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解 决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解 线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解 硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算

    2024年02月06日
    浏览(76)
  • 机器学习算法原理:详细介绍各种机器学习算法的原理、优缺点和适用场景

    目录 引言 二、线性回归 三、逻辑回归 四、支持向量机 五、决策树

    2024年02月02日
    浏览(48)
  • 朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解

    K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解 朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解 决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解 线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解 硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算

    2024年02月04日
    浏览(83)
  • 机器学习中的分类算法详细介绍一(KNN、决策树)

    机器学习中的分类算法有:KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机(BP神经网络)、贝叶斯方法。 关键知识:数据预处理(数据标准化)、K个邻居(需要由用户指定)、距离计算方式(需要考虑数据的特点) 核心思想:物以类聚人以群分,空间相近则类

    2024年02月09日
    浏览(42)
  • 【网络安全】数据加密标准(DES算法)详细介绍( 分组密码、Feistel密码结构、轮函数、子密钥生成算法)

    将被加密明文划分成一个一个的分组,输入n比特明文分组,输出n比特密文分组。 若映射可逆,具有 x n ! x^n! x n ! 种替换可能性。 如以下示例,每个4比特输入唯一映射为另一个4比特输出。 2.1 什么是Feistel密码结构 1973年由 IBM的Horst Feistel首次提出 ,通过将明文分组分成 左右

    2023年04月08日
    浏览(43)
  • S速度曲线轨迹规划(普通变频位置闭环控制算法详细介绍+SCL代码)

    位置控制用PD控制器,详细内容介绍请查看下面博客文章: PD控制器算法详细解读_RXXW_Dor的博客-CSDN博客 鉴于积分和微分在工程上的大量应用,这篇博文主要讲解工程上的如何求导f\\\'(x),导数反映的是函数(信号)的变化率,牛顿也是在研究运动的时候提出了微积分的概念,我

    2024年02月12日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包