搜索引擎基础概述及算法示例

本资源是一份关于搜索引擎基础的教学资料，涵盖了多个搜索算法的基础概念和实例，包括穷举法、深度优先搜索、广度优先搜索、双向广度优先搜索以及迭代加深DFS和随机化方法。以下是对这些知识点的详细解析： 1. 穷举法：这是一种基本的搜索策略，通过列举所有可能的结果来解决问题。在例题中，如"光光的困惑"、"砝码称重"等题目，都涉及到了对不同情况的逐一检验，适合于问题规模较小，结果数量有限的情况。 2. 深度优先搜索(DFS)：是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它沿着一条路径尽可能深地搜索，直到找到目标或无法再前进为止。如"四色图问题"和"外星生命"，展示了如何在图中进行深度优先的探索。 3. 广度优先搜索(BFS)：则按层次顺序搜索，先访问离起点最近的节点，然后逐步扩展到更远的节点。例如，"救援行动"和"瑰丽华尔兹"利用了BFS来解决空间或时间限制下的问题。 4. 双向广度优先搜索(Bi-BFS)：结合了BFS的搜索效率和回溯的特点，适用于寻找两个点之间的最短路径问题，如"九数码问题"中的路径查找。 5. 迭代加深DFS：在DFS的基础上，通过递归调用自身并逐步增加搜索深度，提高了搜索效率。"跳房子"问题展示了这种技术的应用。 6. 随机化法：这种方法引入随机性来优化搜索过程，如"线性探测法"等，在处理复杂问题时可以减少计算量。虽然没有具体的例题，但这类方法在优化搜索算法中扮演重要角色。 这份资料旨在帮助学习者理解搜索引擎工作的基本原理，并通过实际问题的演示，加深对搜索算法的理解和实践能力。无论是初级还是进阶的学习者，都可以从中找到适合自己的例子来提升编程技能和解决问题的能力。