深度搜索算法

‘壹’ 深度优先搜索

深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件) 。在一个HTML文件中，当一个超链被选择后，被链接的HTML文件将执行深度优先搜索，即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止，然后返回到某一个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他超链。当不再有其他超链可选择时，说明搜索已经结束.事实上,深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次. 在我们遇到的一些问题当中，有些问题我们不能够确切的找出数学模型，即找不出一种直接求解的方法，解决这一类问题，我们一般采用搜索的方法解决。搜索就是用问题的所有可能去试探，按照一定的顺序、规则，不断去试探，直到找到问题的解，试完了也没有找到解，那就是无解，试探时一定要试探完所有的情况（实际上就是穷举）； 对于问题的第一个状态，叫初始状态，要求的状态叫目标状态。 搜索就是把规则应用于实始状态，在其产生的状态中，直到得到一个目标状态为止。 产生新的状态的过程叫扩展（由一个状态，应用规则，产生新状态的过程） 搜索的要点：（1）初始状态； （2）重复产生新状态； （3）检查新状态是否为目标，是结束，否转（2）； 如果搜索是以接近起始状态的程序依次扩展状态的，叫宽度优先搜索。 如果扩展是首先扩展新产生的状态，则叫深度优先搜索。 深度优先搜索 深度优先搜索用一个数组存放产生的所有状态。 （1） 把初始状态放入数组中，设为当前状态； （2） 扩展当前的状态，产生一个新的状态放入数组中，同时把新产生的状态设为当前状态； （3） 判断当前状态是否和前面的重复，如果重复则回到上一个状态，产生它的另一状态； （4） 判断当前状态是否为目标状态，如果是目标，则找到一个解答，结束算法。 （5） 如果数组为空，说明无解。 对于pascal语言来讲，它支持递归，在递归时可以自动实现回溯（利用局部变量）所以使用递归编写深度优先搜索程序相对简单，当然也有非递归实现的算法。 搜索是人工智能中的一种基本方法，是一项非常普遍使用的算法策略，能够解决许许多多的常见问题，在某些情况下我们很难想到高效的解法时，搜索往往是可选的唯一选择。按照标准的话来讲：搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。 搜索虽然简单易学易于理解，但要掌握好并写出速度快效率高优化好的程序却又相当困难，总而言之，搜索算法灵活多变，一般的框架很容易写出，但合适的优化却要根据实际情况来确定。在搜索算法中，深度优先搜索（也可以称为回溯法）是搜索算法里最简单也最常见的，今天我们就从这里讲起，下面的内容假设读者已经知道最基本的程序设计和简单的递归算法。 这是我找的资料，希望能帮到你~~

‘贰’ 关于广度搜索算法，和深度搜索算法的C++简单例子，要让C++初学者都能尽量看懂

http://hi..com/probill/blog/item/c4db7e1bcabeaed2ac6e757c.html
这是我整理的“寻路算法整理”，初学者应该可以看懂。

‘叁’ 深度优先搜索和广度优先搜索，A星算法三种算法的区别和联系

在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程.通俗点说,就是 在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）.由于求解问题的过程中分枝有很多,定性,不完备性造成的,使得求解的路径很多这就构成了一个图,我们说这个图就是状态空间.问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果.这个寻找的过程就是状态空间搜索.

‘肆’ 深度优先搜索的系统算法

所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分──控制结构和产生系统。正如前面所说的，搜索算法简而言之就是穷举所有可能情况并找到合适的答案，所以最基本的问题就是罗列出所有可能的情况，这其实就是一种产生式系统。
我们将所要解答的问题划分成若干个阶段或者步骤，当一个阶段计算完毕，下面往往有多种可选选择，所有的选择共同组成了问题的解空间，对搜索算法而言，将所有的阶段或步骤画出来就类似是树的结构（如图）。
从根开始计算，到找到位于某个节点的解，回溯法（深度优先搜索）作为最基本的搜索算法，其采用了一种“一只向下走，走不通就掉头”的思想（体会“回溯”二字），相当于采用了先根遍历的方法来构造搜索树。
上面的话可能难于理解，没关系，我们通过基本框架和例子来阐述这个算法，你会发现其中的原理非常简单自然。

‘伍’ 一道数据结构题，深度搜索法和宽度搜索法的

深度搜索就是只要前面没走过，一条路走到黑。 D是深度优先，a-e-d--走到头才访问b
宽度是搜索完自己的孩子再搜孩子的孩子。 C是宽度优先，a-接下来是孩子b e c-接下来是三代孩子d f。

望采纳

‘陆’ 常见的搜索算法有哪几种

• 广度优先搜索（BFS）

• 深度优先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳优先算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

‘柒’ 深度优先算法的定义

深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，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。属于盲目搜索。
深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。
因发明“深度优先搜索算法”，霍普克洛夫特与陶尔扬共同获得计算机领域的最高奖：图灵奖.

‘捌’ 搜索算法:这个既不是深度优先,也不是广度优先,这叫什么搜索算法

广度优先
dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。

‘玖’ 深度优先遍历与广度优先遍历的区别

一、指代不同

1、深度优先遍历：是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。

2、广度优先遍历：系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。

二、特点不同

1、深度优先遍历：所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分──控制结构和产生系统。正如前面所说的，搜索算法简而言之就是穷举所有可能情况并找到合适的答案，所以最基本的问题就是罗列出所有可能的情况，这其实就是一种产生式系统。

2、广度优先遍历：并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。

三、算法不同

1、深度优先遍历：把根节点压入栈中。每次从栈中弹出一个元素，搜索所有在它下一级的元素，把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。找到所要找的元素时结束程序。如果遍历整个树还没有找到，结束程序。

2、广度优先遍历：把根节点放到队列的末尾。每次从队列的头部取出一个元素，查看这个元素所有的下一级元素，把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。找到所要找的元素时结束程序。如果遍历整个树还没有找到，结束程序。

‘拾’ 广度搜索算法与深度搜索算法有什么区别

广度的话是先搜横向
深度是纵向的