关于广搜优化的半吊子总结

这几天我这个蒟蒻为了搞懂部分的广搜优化也是心累，所以来做个简单的总结。

当然凭借目前的水平能够总结的只有小部分的内容，毕竟我超弱啊QAQ

一、双向bfs

在已知目标状态的情况下，可以从目标状态和初始状态一起开始搜索。

用两个队列表示两个方向的搜索，一旦有重合的点，即为正解。

当两个队列皆不为空时，对未处理元素少的队列进行扩展。注意，扩展和处理一定要分开，扩展仅仅代表将一个合法的点加入队列，而处理则是另外的部分，切忌在扩展函数中对元素进行处理。【估计这种错误只有我会犯orz】 所以一定要理解清双向广搜的思想。

以下是伪代码orz

while (!q1.empty()&&!q2.empty()){if (sum1<sum2) {//扩展q1的点；//处理；}else{//扩展q2的点；//处理；}}while(!q1.empty()){//扩展q1的点；//处理；}while(!q2.empty()){//扩展q2的点；//处理；}}

二、分支定界

这个由于自身了解的不是很深刻，所以只能浅显的总结几句。

用最简单的话来讲，就是边搜索边剪枝，将不可能达到目标的点以及一定不为最优解的点剪枝即可。

每一次搜索将当前的点与目前的最优解比较，如果明显不为最优解即可弃去该点。

分支定界可用 队列法（FIFO）或者优先队列法（最大堆/最小堆），根据题意具体实现。

个人认为这个讲的很详细可以参考 分支定界

三、A*算法

这里就偷个懒分享一个dalao的博客，非常好懂。

点击打开链接

写出估价函数，找到最优点。

ps：A*算法对于空间需求很大，可能到达指数级别，但在理论时间上是最优的。

四、迭代加深搜索

算是bfs+dfs？？？

迭代加深搜索经常用于深度上没有上界的问题。

通过设定一个maxd的深度多次进行搜索，如果没有找到解，则maxd++，直到找到。

此时若已知当前点要到达目标所需深度大于maxd，就剪枝。

使用迭代加深搜索时要保证一定可以找到解，否则会无限循环下去orz。

五、hash？？？

这个不say了，都懂……

好，蒟蒻的总结到此结束，啪啪啪啪啪啪！！！！！

有兴趣的话来看一看我的PPT啊嘿嘿嘿～