人工智能中的搜索策略大體分為兩種：無信息搜索和有信息搜索。無信息搜索是指我們不知道接下來要搜索的狀態哪一個更加接近目標的搜索策略，因此也常被成為盲目搜索；而有信息搜索則是用啟發函數f（n）來衡量哪一個狀態更加接近目標狀態，並優先對該狀態進行搜索，因此與無信息搜索相比往往能夠更加高效得解決問題 ...

寫在開頭 這是"人工智能導論"課程的結課作業,里面包括了寬度優先搜索策略和全局擇優搜索策略的算法描述與實現,並對於啟發式函數進行了多次對比實驗,主要介紹了6種可行的啟發式函數,希望能給大家帶來一些幫助. 項目源碼見我的GitHub:https://github.com ...

1.BFS 首先定義存儲“狀態”的結點 兩個輔助函數 定義操作算符，向direction方向移動空格0，並返回新的狀態 以下是寬度優先搜索BFS函數，bfs是我自己寫的，bfs1是按書上的節點定義寫的 舉例測試 2.DFS 總結：DFS與BFS的唯一 ...

圖搜索策略 這里的“圖搜索策略”應該怎么理解呢？ 首先，是“圖搜索”，所謂圖無非就是由節點和邊組成的，那么圖搜索也就是將這個圖中所有的節點和邊都訪問一遍。 其次是“策略”： ==> 如果就直接給你一個圖，要怎么樣才能將所有的節點和邊都訪問一遍呢？ 這里可以考慮一個非常非常大並且結構 ...

貪心策略 　　很多時候，我們只需要找到問題的最優解，如果使用盲目搜索策略，就必須先找出所有解，再進一步比較哪個是最優的，當在解空間十分龐大時，難免有些浪費體力的感覺。這時候，不妨試試更高效的貪心策略。 　　貪心策略也叫貪心算法（greedy algorithm）或貪婪算法，是一種強有力的窮舉 ...

　　早在1952年，克勞德·香農就已經是電子信息界的傳奇人物，但是對當時的普通大眾來說，他仍然是個陌生人。不過在即將開始的會展后，他就人盡皆知了。 　　在會議展上，香農展示了一只木制的、帶有銅須的玩 ...

與其他數據結構一樣，圖也需要進行遍歷操作，來訪問各個數據點，以及后續對頂點和邊進行操作。相對於樹來說，圖的結構更為復雜。 圖的遍歷，可以理解為將非線性結構轉化為半線性結構的過程。我們知道，樹就是一種半線性結構，經遍歷而確定的邊類型中，最為重要的類型就是樹邊，所有的樹邊與頂點一起構成了原始圖的一顆 ...

搜索對象是一個數據的集合（稱為搜索表），除了執行搜索外，還可能執行其他操作，例如添加新元素，這樣可能會改變搜索表的結構。因此，搜索表可以區分為靜態搜索表（表的結構不發生改變）和動態搜索表兩種情況。 常見的適用於靜態搜索表的搜索方法有：順序搜索、折半搜索、Fibonacci搜索等。 適用於動態 ...