搜索算法讲解
(完整版)《搜索算法》知识点总结
(完整版)《搜索算法》知识点总结1. 搜索算法的概念搜索算法是计算机科学中的一类算法，用于在一个数据集合中查找指定的数据项。
搜索算法的目标是通过最少的计算操作来找到目标数据项，以提高效率。
2. 常见的搜索算法2.1 线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，它从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标数据项或者遍历整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。
2.2 二分搜索二分搜索是一种高效的搜索算法，它适用于有序的数据集合。
它将数据集合分为两部分，并与目标数据项进行比较，然后根据比较结果确定继续搜索的方向。
通过每次排除一半的数据，二分搜索的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。
2.3 哈希搜索哈希搜索通过将数据项映射到哈希表中的特定索引位置来进行搜索。
通过哈希函数，可以快速找到目标数据项所在的位置。
哈希搜索的时间复杂度为O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。
2.4 深度优先搜索深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从起始点开始一直沿着一个路径搜索，直到找到目标数据项或者无法继续搜索。
如果搜索失败，则回溯到上一个节点，并探索其他路径。
深度优先搜索在有向图和无向图中均适用。
2.5 广度优先搜索广度优先搜索是一种逐层扩展的搜索算法，它从起始点开始，先访问所有直接相邻的节点，然后再访问相邻节点的邻居节点。
通过队列数据结构，广度优先搜索可以按层次进行遍历，直到找到目标数据项。
广度优先搜索适用于无权图和加权图。
3. 搜索算法的应用场景搜索算法在各种领域和实际问题中广泛应用，包括但不限于以下几个方面：- 文本搜索：在大规模的文本数据集中查找关键字或短语。
- 图像搜索：根据图像特征找到相似的图像。
- 数据库查询：根据指定条件查询数据库中的记录。
- 路径规划：在地图上找到最短路径或最优路径。
- 推荐系统：根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容。
- 人工智能：在机器研究和深度研究中的搜索空间优化等。
启发式算法详细讲解
启发式算法详细讲解
启发式算法（Heuristic Algorithm）也被称为启发算法或者近似算法，是一种通过启发式搜索的方式来解决问题的算法。
启发式算法与精确算法不同，它不保证最优解，但通常能够在合理的时间内找到较好的解。
启发式算法的基本思想是根据问题的特性和经验，使用一些启发式的规则或策略来指导搜索过程，以此来引导算法在搜索空间中找到可能更接近最优解的解。
具体来说，启发式算法通常包含以下步骤：
1. 初始解生成：通过某种方法生成一个初始解，可以是随机生成、基于经验的启发式规则生成等。
2. 邻域搜索：在当前解的周围搜索邻域解，通过一系列的局部搜索操作，如交换、插入、删除等，来生成新的解。
3. 评估函数：对新生成的解进行评估，评估函数用来衡量解的好坏程度，可以是目标函数值、代价函数值、质量评估值等。
4. 更新解：根据评估函数的结果，更新当前解为评估值更好的解。
5. 终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止搜索过程。
终止条件可以是找到满足要求的解或达到最大迭代次数等。
启发式算法的性能依赖于初始解的生成和邻域搜索操作的设计，以及评估函数的准确性。
在实际应用中，针对不同的问题，可以使用不同的启发式算法。
常见的启发式算法有贪婪算法、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索等。
需要注意的是，启发式算法不能保证找到全局最优解，但可以在合理的时间内找到接近最优解的解。
启发式算法常常应用于那些NP难问题或解空间很大的问题中，可以在较短的时间内找到近似最优解，是一种非常实用的算法设计思想。
C语言中的搜索算法详解
C语言中的搜索算法详解搜索算法在计算机科学中起着重要的作用，它们可以帮助我们在大量数据中迅速找到目标元素。
在C语言中，有多种搜索算法可供选择。
本文将深入探讨一些常用的搜索算法，包括线性搜索、二分搜索和哈希表搜索。
一、线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，也被称为顺序搜索。
它逐个比较列表中的元素，直到找到目标元素或搜索完整个列表。
这种算法适用于无序列表，并且其时间复杂度为O(n)，其中n为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用for循环来实现线性搜索算法。
下面是一个示例代码：```c#include <stdio.h>int linear_search(int arr[], int n, int target) {for(int i = 0; i < n; i++) {if(arr[i] == target) {return i;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = linear_search(arr, n, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
\n");}return 0;}```二、二分搜索二分搜索是一种更有效的搜索算法，前提是列表已经按照升序或降序排列。
它通过将目标元素与列表的中间元素进行比较，并根据比较结果将搜索范围缩小一半。
这种算法的时间复杂度为O(logn)，其中n 为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用递归或迭代的方式实现二分搜索算法。
下面是一个使用迭代方式实现的示例代码：```c#include <stdio.h>int binary_search(int arr[], int low, int high, int target) {while(low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if(arr[mid] == target) {return mid;} else if(arr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = binary_search(arr, 0, n - 1, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
BM算法原理图示详细讲解
A
B
C
E
C
A
B
E
… …
… …
P
A
B
C
A
B
2010/10/29 于 HoHai University 4216
BM 算法详细图解 编著：WeiSteve@ 自此，讲解完毕。
[Weisteven]
在 BM 算法匹配的过程中，取 Jump(x)与 Shift(x)中的较大者作为跳跃的距离。 BM 算法预处理时间复杂度为 O（m+s），空间复杂度为 O(s)，s 是与 P, T 相关的 有限字符集长度，搜索阶段时间复杂度为 O(m*n)。 最好情况下的时间复杂度为 O(n/m)，最坏情况下时间复杂度为 O(m*n)。
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
C
B
C
A
B
C
E
A
B
C
例二（说明情况 b）：
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
B
C
C
A
B
C
E
T
B
C
共同后缀为 TBC，寻找 P 中未匹配部分中是否出现过 TBC。发现未曾出现过。 那么我们就要找 P 的最长前缀同时又是 TBC 的最大后缀的情况。 发现只有 BC，那么 P 需要移动前缀 BC 至对齐 T 中的 BC。
A A
B B
C
A
B
由于 CAB 在前面 P 中未曾出现过，只能进行第二种情况的最大前缀的匹配。 上图中对应的就是已经匹配的部分 CAB 字段在 P 中前方的最大重叠 AB。 看出来了吧，最大的移动就是让 P 中的其实部分 AB 跟 T 中已匹配的字段 CAB 的 部分进行对齐。 移动后的结果如下：
快速查找关键字的算法
快速查找关键字的算法
在现代信息时代，我们经常需要在大量的数据中查找特定的信息，这时候快速查找关键字的算法就显得尤为重要。
下面将介绍几种常见的快速查找关键字的算法。
1. 二分查找算法
二分查找算法也称为折半查找算法，是一种高效的查找算法。
它的基本思想是将有序数组分成两部分，通过比较中间元素和目标元素的大小关系，来确定目标元素在哪一部分中，然后再在相应的部分中继续查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。
2. 哈希查找算法
哈希查找算法是一种基于哈希表的查找算法。
它的基本思想是将关键字通过哈希函数映射到哈希表中的一个位置，然后在该位置上查找目标元素。
由于哈希函数的设计和哈希表的大小都会影响哈希查找算法的效率，因此在实际应用中需要根据具体情况进行优化。
3. 字符串匹配算法
字符串匹配算法是一种用于在文本中查找特定字符串的算法。
常见的字符串匹配算法包括朴素算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
其中，KMP算法和Boyer-Moore算法都是基于预处理的思想，可以
大大提高字符串匹配的效率。
4. 倒排索引算法
倒排索引算法是一种用于快速查找文本中特定单词的算法。
它的基本思想是将文本中每个单词所在的位置记录下来，然后建立一个倒排索引表，将每个单词和它所在的位置对应起来。
这样，在查找特定单词时，只需要在倒排索引表中查找即可。
快速查找关键字的算法在现代信息时代中具有重要的应用价值。
不同的算法适用于不同的场景，需要根据具体情况进行选择和优化。
百度搜索原理
百度搜索原理
百度搜索是一种基于网页检索技术的搜索引擎，可以帮助用户在互联网上找到所需的信息。
百度搜索的原理主要包括爬取、索引和排序三个步骤。
首先，百度系统会使用自动爬虫程序对互联网上的网页进行内容获取和分析。
爬虫程序会按照设定的规则遍历并抓取网页，将网页中的文本、链接和其他信息提取出来。
接下来，百度系统会对获取到的网页进行索引建立，将网页的内容整理成一种高效的数据结构，以便用户查询时能够快速检索。
索引会包含关键词、链接和其他相关信息，以及网页的权重和级别等。
最后，当用户输入查询关键词后，百度系统会根据索引进行检索，并通过一系列算法对检索结果进行排序。
排序算法会综合考虑关键词的匹配度、网页的质量和权威性等因素，将相关度较高的网页排在前面，以便用户更容易找到所需的信息。
通过这样的原理，百度搜索可以为用户提供准确、全面和高效的搜索结果，帮助用户在海量的互联网信息中快速找到自己所需的内容。
查找算法线性搜索和二分查找
查找算法线性搜索和二分查找查找算法：线性搜索和二分查找在计算机科学中，查找算法是一种用于在数据集中寻找特定元素的常见操作。
它们是解决各种问题的关键步骤，例如在数据库中查找记录、在排序数组中查找元素等。
本文将介绍两种常见的查找算法：线性搜索和二分查找，并对它们的原理、应用场景以及优劣进行详细讨论。
一、线性搜索线性搜索（Linear Search），也称为顺序搜索（Sequential Search），是最简单和基础的查找算法之一。
它的原理很简单：从数据集的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集。
线性搜索的实现非常直观。
我们可以使用循环结构来逐个遍历数组元素，并在每一次迭代中进行目标元素的比较。
如果找到了目标元素，则返回该元素的索引；否则，返回一个表示未找到的特殊值。
以下是一个简单的线性搜索的示例代码：```pythondef linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集的大小。
由于它需要逐个比较每个元素，所以当数据集很大时，线性搜索的性能可能会受到影响。
因此，当数据集有序时，我们可以采用二分查找来提升查找效率。
二、二分查找二分查找（Binary Search），又称折半查找，是一种高效的查找算法。
它的前提是数据集必须已经有序。
二分查找的思想是通过不断折半缩小查找范围，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的实现非常巧妙。
我们首先需要确定查找范围的上界和下界，然后计算出中间元素的索引。
将目标元素与中间元素比较，如果相等，则返回中间元素的索引；如果目标元素小于中间元素，则将查找范围缩小为左半部分；如果目标元素大于中间元素，则将查找范围缩小为右半部分。
重复以上操作，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
ndt_omp 算法讲解
ndt_omp 算法讲解ndt_omp算法是一种用于求解非线性优化问题的高效算法。
它是基于内点法的一种改进算法，通过引入一种新的搜索方向来提高算法的收敛速度和稳定性。
我们需要明确什么是非线性优化问题。
非线性优化问题是指目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
在实际应用中，很多问题都可以归结为非线性优化问题，例如机器学习中的参数优化、信号处理中的滤波问题等。
内点法是一种常用的求解非线性优化问题的方法。
其基本思想是通过在可行域内部搜索最优解，而不是沿着可行域边界进行搜索。
内点法的核心是构造一个目标函数和一组约束条件，使目标函数在内点处取得最小值，同时满足约束条件。
ndt_omp算法在内点法的基础上进行了改进。
它引入了一种新的搜索方向，称为正交匹配追踪方向，用于加速算法的收敛速度。
正交匹配追踪方向是通过对目标函数的梯度和约束条件的偏导数进行正交分解得到的。
具体来说，ndt_omp算法首先通过求解一组线性方程组来得到初始搜索方向。
然后，它通过一系列迭代步骤来不断更新搜索方向和目标函数的近似解。
在每一步迭代中，ndt_omp算法都会计算目标函数在当前搜索方向上的下降速度，并根据下降速度来更新搜索方向。
同时，它还会计算约束条件在当前搜索方向上的变化量，并根据变化量来调整搜索方向。
通过不断迭代更新搜索方向和目标函数的近似解，ndt_omp算法可以逐步接近最优解。
与传统的内点法相比，ndt_omp算法在求解大规模非线性优化问题时具有更快的收敛速度和更好的稳定性。
需要注意的是，ndt_omp算法的效果可能会受到问题规模、初始搜索方向和迭代步长等因素的影响。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点来选择合适的参数和策略，以提高算法的求解效果。
总结起来，ndt_omp算法是一种用于求解非线性优化问题的高效算法。
它通过引入正交匹配追踪方向来加速算法的收敛速度和稳定性。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点和要求，选择合适的参数和策略，以提高算法的求解效果。
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•
int ty = y + move_y[i];
•
if ( tx >= 0 && ty >= 0 && tx < m && ty < n && map[tx][ty] == '@' && flag [tx][ty] == false ) {
•
Dfs ( tx,ty );
•
}
•
}
•
return ;
•}
•
• void Dfs ( int x, int y ) {
• int i;
• if ( map[x][y] == '@' && flag[x][y] == false ) {
•
flag[x][y] = true;
•
for ( i = 0 ; i < 8; i++ ) {
•
int tx = x + move_x[i];
• Sample Input • 11 •* • 35 • *@*@* • **@** • *@*@* • 18 • @@****@* • 55 • ****@ • *@@*@ • *@**@ • @@@*@ • @@**@ • 00 • Sample Output •0 •1 •2 •2
• 题目的意思就是在给出的图中@代表有石油,*代表没有石油,而在一个有石油的地方它的 周围8个方向的地方如果也有石油,那么这2块石油是属于一块的,给出图,问图中有几块石 油田.
deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid. • Input • The input contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket. • Output • are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.
• 若图为下图： • ＠＠ •＠ • ＠＠ • 是连成一块的，所以图中只有一个油田． • 解题方法：
• 采用深度优先搜索策略，对给出的图中一旦出现一个＠则对其８个方向进行搜索，并 对搜索过的＠标记，直到一次搜索结束则油田总数加一，最后的总数即为所求的石油
。 的方块数
• #include <iostream>
•}
• int main ()
•{
• while ( cin >> m >> n && m!=0 && n!= 0 ) {
•
memset ( flag, false, sizeof ( flag ) );
•
int i,j,sum = 0;
•
for ( i = 0 ; i < m ; i++ ) {
}
• 函数的返回值可以根据具体的情况来设定
0 规则：空格上下左右
23 1 184
层
下
2
765
左 12
右
283
23
23
1
14
184
184
层
765
765
765
3
6
9
13
2 层
283 164 75
283 14
765
283 14 765
123 84
765
4
5
7
8
10
11
283
3 164 层 75
283 164 75
广度优先搜索
• 优点
– 目标节点如果存在，用广度优先搜索算法总可 以找到该目标节点，而且是最小（即最短路径） 的节点
• 缺点
– 当目标节点距离初始节点较远时，会产生许多 无用的节点，搜索效率低
双向广度优先搜索（DBFS）
• DBFS算法是对BFS算法的一种扩展。
– BFS算法从起始节点以广度优先的顺序不断扩展，直到遇到目 的节点
83 214 765
283 714
65
28 143 765
283 145 76
123 784
65
4 283
层
64
175
283 16 754
83 214 765
283 714 65
28 143 765
283 145 76
深度 优先 搜索 算法 举例
12 3 84 7 65
目标
• 1241 • Description • The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil
•{
•
取队列qi的头结点H
•
对头节点H的每一个相邻节点adj，作如下循环
•
1 如果adj已经在队列qi之前的某个位置出现，则抛弃节点adj
•
2 如果adj在队列qi中不存在
•
1） 将adj放入队列qi
•
2) 如果adj 在队列(q(1-i))，即在另外一个队列中出现，输出 找到路径
•}
双向宽度优先搜索求解8数码问题
广度
优先
搜索
算法
下 举例
234
18
765
右
123 784
65
12 3 84 7 65
目标
深度优先搜索
• 用堆栈存储 • 当前结点为下一次扩展结点的父结点
0
1
2
3
45 6
void DFS(int curNode,int curDepth){ if(curNode == Target ) return ; if(curEdpth > MaxDepth)return; for(int i=0;i<n;++i){ int newNode = Expend(curNode,i); DFS(newNode,++curDepth); } return;
• using namespace std;
•
• const int MAX = 100;
• int m,n;
• char map[MAX][MAX];
• bool flag[MAX][MAX];
• int move_x[8] = {-1, 0, 1, 1, 1, 0, -1,-1};
• int move_y[8] = {-1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 0};
广度优先搜索
• 采用队列存储 • 每次扩展出当前结点的所有子结点
0
1
2
3
45 6
广度优先搜索
void BFS(int curNode,int curDepth){ while(front < rear) { ++front; for(i = 0; i < m; i++) { newNode = Expend(q[front].node) if(!Exist(newNode)) { q[rear++].node = newnode; } if(newNode == target) return ; } } return;
• 技巧: 每次扩展结点总是选择结点比较少的那边进行下次 搜索，并不是机械的两边交替。
双向广度优先搜索
• 双向广度优先算法编程的基本框架如下： • 数据结构： Queue q1, q2; //两个队列分别用于两个方向的