我只是在一本书和维基百科上阅读了它，但仍然没有100％的理解它。
如果有人能用一两个例子来解释它，我会非常感激。
谢谢
假设我在查看地图，在城市附近的街区附近寻找比萨饼店。 我可以使用几种不同的策略：
广度优先搜索（BFS）：查看我的街区周围的同心圆块，向外越来越远，直到我找到一家披萨店。 这会给我一个与乌鸦飞得最近的比萨饼店。 深度优先搜索（DFS）：遵循一条道路，直到我遇到死角，然后回溯。 最终所有可能的分支都会被搜索到，所以如果某处有一家披萨店，那么我会找到它，但它可能不会很接近我的区块。 统一成本搜寻（UCS）：说一些街道的交通情况很糟糕，我对城市非常熟悉。 对于任何给定的位置，我可以说我需要多久才能从我的街区到达那里。 所以，看看地图，首先搜索所有需要1分钟或更短时间才能完成的模块。 如果我还没有找到一家披萨店，我会搜索所有需要1到2分钟才能到达的街区。 我重复这个过程，直到我找到一个披萨店。 这会给我一个比我的街区最近的比萨饼店。 就像BFS看起来像同心圆一样，UFS看起来就像是等高线图。 通常，您将使用优先级队列实施UCS，以最低成本的顺序搜索节点。
我假设你正在看这个维基百科页面。 这意味着给定操作（添加两个数字，比较两个数字，从内存中检索数据等）所需的时间与所涉及变量的大小无关。 换句话说，8位比较与32位比较需要相同的时间。 通过这种假设，您可以简化效率分析并比较算法，而不会陷入实施细节中。
链接地址:
http://www.djcxy.com/p/39727.html
上一篇:
cost search algorithm
下一篇:
Create PDF file from iframe
