深度优先搜索open closed

### 回答1：
深度优先搜索是一种图遍历算法，它从起点开始，沿着一条路径一直走到底，直到不能再走为止，然后回溯到上一个节点，继续走其他的路径，直到所有的路径都被遍历完为止。

Open表是用来存储待扩展的节点的集合，它通常是一个优先队列，按照某种启发式函数的值进行排序，每次从Open表中取出启发式函数值最小的节点进行扩展。

Closed表是用来存储已经扩展过的节点的集合，它通常是一个哈希表，用来快速判断一个节点是否已经被扩展过了。在深度优先搜索中，由于不需要记录节点的状态，所以通常不需要使用Closed表。

### 回答2：
深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种常见的图搜索算法，用于沿着树或图的某个分支尽可能深地探索，并在必要时返回并探索其他分支。在这个过程中，DFS使用一个栈来保存被访问但还未被探索的节点。

open表是指待探索的节点集合。在DFS中，open表是一个栈。每当DFS扩展一个节点时，它将其所有子节点入栈。由于DFS倾向于先探索深度较大的分支，因此在open表中，深度较大的节点会优先被探索。

closed表是指已经访问过的节点集合。为了避免重复访问，DFS将已经探索过的节点添加至closed表中。当DFS后退到一个节点时，它会从closed表中检查该节点是否已经被探索过，如果已经探索过，则直接返回，不再重复探索。

在DFS中，open表和closed表的使用是非常重要的。通过open表的深度优先策略，DFS能够快速地到达目标节点，并且通过closed表的维护，DFS能够避免重复探索，提高搜索效率。

需要注意的是，DFS存在搜索深度无限大的问题，因此，在实际应用中，通常需要设置搜索深度限制，或者使用BFS等其他搜索算法。

### 回答3：
深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种常用的搜索算法。它遵循“深度优先、回溯”的原则，在搜索树上不断往下遍历到叶节点，再回溯到上一个未完全探索过的节点，以此类推。

在深度优先搜索中，通常需要使用两个重要的数据结构：open和closed。其中，open表示待处理的节点集合，closed表示已处理的节点集合。具体的操作如下：

（1）将起点节点加入open集合；

（2）从open集合中取出一个节点，检查其是否为目标节点，若是，则搜索结束；否则，将该节点加入closed集合，然后将其后继节点加入open集合；

（3）重复步骤2，直到open集合为空。

open和closed集合的作用分别是什么？

open集合用来存储待处理的节点，即搜索树上尚未遍历到的节点。当一个节点被取出处理后，其后继节点会加入open集合，以供后续处理。在使用open集合时，可以根据不同的策略来确定节点的处理顺序，如深度优先、广度优先、最小代价等。

closed集合用来存储已处理的节点，即搜索树上已经遍历过的节点。一旦一个节点被处理过后，就将其加入closed集合，以防止重复处理。重复处理同一个节点会浪费时间和资源，使搜索效率变低。

总之，open和closed集合在深度优先搜索中起着重要的作用，能够帮助我们高效地遍历搜索树，并找到最优解。同时，在实际应用中，还需要结合具体问题选择不同的节点处理策略，以获得更好的搜索结果。