ACM专题讲座：搜索算法详解

"扩展过程续-ACM---搜索算法" 在ACM竞赛中，搜索算法是一种重要的解决问题的方法，尤其在解决复杂逻辑问题和优化问题时。这个摘要涉及到的是一种特定的搜索过程，可能是针对某个具体游戏或智力挑战的求解策略。这段代码描述了一个状态的扩展过程，该过程涉及向左移动的状态变换，并使用了回溯法和启发式搜索的元素。 1. 搜索问题 搜索问题通常出现在解决需要探索不同可能解决方案的问题中，比如传教士和野人问题。这个问题是一个典型的约束满足问题，需要找到一系列动作使得传教士和野人在任何时候都能保持安全，即传教士人数始终大于或等于野人人数。这种问题可以通过构建状态空间树来表示，每个节点代表一种可能的状态，初始状态和目标状态分别是问题的起点和终点。 2. 搜索方法分类 搜索方法主要分为两类：盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等，它们不考虑问题的具体特性，只按照一定的顺序遍历状态空间。启发式搜索则结合了问题的特定信息（通常通过评价函数实现），以期望更快地找到最优解。 3. 回溯方法 回溯法是一种用于解决约束满足问题的算法，它通过尝试构造解并逐步回退来找到合法解。在这个代码段中，`if ((p->inherit!=3)&&(col>0))`这一部分可能是在判断当前状态是否允许向左移动，如果允许，则创建新的状态`q`，并用回溯法继续搜索。 4. 一般图搜索算法 一般图搜索算法通常指的是在图结构上寻找路径或解的过程。这段代码中的`search(q)`可能就是将新状态`q`插入到某种数据结构（如OPEN表）中，并进行搜索。这通常涉及到对OPEN表的管理，例如根据节点的评估函数值（`f_value`）进行排序，以决定下一步搜索的方向。 5. 启发式搜索算法 启发式搜索算法结合了问题的特定知识，以更有效的方式搜索解。`heuristic(q)`函数计算的是评价函数值，这通常是到达目标状态的估计成本。如果评价函数为0，意味着找到了目标状态（`succeed=1`，`goal=q`）。否则，`search(q)`会将新状态添加到OPEN表中，以继续进行启发式搜索。 这段代码描述的是一种搜索算法，它在ACM竞赛的背景下，可能是用于解决类似传教士和野人问题的智能游戏。通过创建新的状态、计算评价函数和使用启发式策略，算法能够有效地探索状态空间，寻找满足条件的解。