人工智能搜索技术
人工智能技术与语义搜索引擎的发展
人工智能技术与语义搜索引擎的发展随着科技的不断进步，人类已经进入了一个数字化和智能化的时代。
在这个时代中，我们不仅需要处理大量的信息，还需要快速地找到我们需要的信息。
因此，搜索引擎成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
搜寻引擎的技术也由最开始的简单的关键词匹配，发展到今天的语义搜索。
语义搜索是搜索引擎技术的一种演进形式。
在传统的搜索引擎中，我们需要精确地输入关键字，才能找到我们需要的信息。
而语义搜索则能够更加准确地理解搜索者的意图，找到和搜索者查询内容相关的信息。
为了实现语义搜索，搜索引擎需要使用人工智能技术。
人工智能技术包括自然语言处理、机器学习、大数据分析和人工智能算法等。
这些技术通过不断学习和累积信息，能够更准确地理解搜索者的意图，提供更好的搜索结果。
自然语言处理是人工智能技术中最基础的技术之一。
自然语言处理可以将人类自然语言转换为计算机能够理解的语言。
在搜索引擎的语义搜索中，自然语言处理起到很重要的作用，它可以将搜索者输入的自然语言转换为计算机能够理解的语言。
自然语言处理还可以将输入的信息进行标注和分类，方便搜索引擎进行更加准确的理解和分析。
机器学习也是人工智能技术中的重要组成部分。
机器学习可以让搜索引擎不断地从搜索者输入的信息中学习，进而提高搜索的准确性。
例如，通过记录搜索者的历史搜索记录、浏览记录、点击记录等数据，可以让搜索引擎更好地理解并预测搜索者的意图，提供更好的搜索结果。
除此之外，大数据分析也是语义搜索中的关键技术之一。
搜索引擎可以通过分析大量的数据，如图片、视频、文本等，获得更加丰富和多样化的信息。
这样搜索引擎就能够提供更深层次的搜索结果，满足搜索者更多元化的需求。
人工智能算法则是实现语义搜索的核心。
借助人工智能算法，搜索引擎可以更加准确地识别搜索者的意图，并提供更加个性化和精确的搜索结果。
例如，当搜索者查询“剪辑电影是什么意思”，传统搜索引擎可能会将结果局限于词语的解释。
但如果使用了人工智能算法，搜索引擎可以根据搜索者历史的搜索记录、浏览记录、地理位置等精准地判断搜索者的意图，并提供更加实用的信息。
人工智能搜索推理技术消解原理
人工智能搜索推理技术消解原理
推理技术消解原理，又称引擎推理消解，是人工智能技术的一个重要组成部分。
它使得机器可以自动的从输入的知识中推断出结论，也可以提出前提条件以及结论，从而达到解决问题的目的。
推理技术消解原理的基本思想是：先识别知识库中的相关信息（经验），然后进行推断，最终获得结论。
具体而言，主要包括三个步骤：首先，使用算法分析知识库中的经验信息，加以分析、分类，输入观点假设和现实世界信息（经验信息），以识别知识库中的相关信息。
这一步骤属于获取数据的步骤，不断重复这一步骤，直到机器能够收集尽可能多的信息。
第二步是通过推理技术，确定经验信息上的关联，获取经验信息上逻辑推断的结果。
由于知识库中的信息经常是复杂的，并不总是全部包含在一个原始知识库中，而是存在多个知识库中。
因此，这一步骤要求机器能够自动地和连接多个知识库中的相关信息，并识别和获取这些经验信息中隐含的逻辑和规律，以形成推断结果。
最后，机器要根据获取的经验信息和推理结果，生成推断出的结论。
AI技术如何实现智能搜索引擎
AI技术如何实现智能搜索引擎引言：在当今信息爆炸的时代，搜索引擎成为了人们获取所需信息的主要工具。
然而，传统的搜索引擎往往只能通过关键词匹配来返回相关的结果，而无法理解用户的具体意图。
为了解决这一问题，人工智能（AI）技术被应用于搜索引擎中，使其更加智能化。
本文将探讨AI技术如何实现智能搜索引擎。
一、语义理解和自然语言处理在传统的搜索引擎中，用户通常通过输入关键词来检索相关内容。
然而，很多时候用户所需信息并不仅仅局限于某个特定关键词，而是希望能够准确表达自己的需求。
AI技术在语义理解和自然语言处理方面做出了突破。
1. 语义理解AI技术通过深度学习算法和自然语言处理模型来进行语义理解，从而帮助搜索引擎更好地把握用户意图。
例如，在输入搜索词之后，基于机器学习和神经网络的算法可以分析用户输入背后的含义，并提供与之相符合的结果。
2. 自然语言处理AI技术中的自然语言处理模型可以将用户提供的自然语言文本转化为计算机能够理解和处理的形式。
通过将文本进行分词、词性标注、命名实体识别等技术，搜索引擎能够更好地理解用户查询的含义和特点，从而提供更有针对性的搜索结果。
二、机器学习与个性化推荐传统搜索引擎往往只能提供基于关键词匹配的结果，无法根据用户个人兴趣和偏好定制化推荐内容。
而利用机器学习技术可以提升搜索引擎中的个性化服务。
1. 机器学习算法AI技术中广泛应用的机器学习算法，可以通过对海量数据的训练和学习来建立模型，并预测用户喜好和行为。
搜索引擎可以通过分析用户在过去浏览记录、点击行为以及反馈等信息，生成个性化推荐结果，并为每位用户量身定制个性化的搜索体验。
2. 推荐系统AI技术为搜索引擎打造了更加智能和精准的推荐系统。
根据用户过去行为和兴趣爱好等信息，推荐系统能够提供相关度更高的搜索结果，并通过实时更新和个性化推荐算法，为用户呈现更有价值的信息内容。
三、图像和语音识别AI技术在图像和语音识别方面的应用，为智能搜索引擎带来了全新的可能性。
人工智能技术如何改善互联网搜索引擎
人工智能技术如何改善互联网搜索引擎互联网搜索引擎是我们日常生活中必不可少的工具，它能够帮助我们快速找到所需的信息。
然而，随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，传统的搜索引擎在面对海量信息时遇到了一些挑战。
为了更好地满足用户的需求，人工智能技术被引入到互联网搜索引擎中，不断改善搜索体验。
首先，人工智能技术能够通过自然语言处理和机器学习算法来提高搜索引擎的语义理解能力。
传统搜索引擎主要是通过关键词匹配来检索相关网页，但这种方式往往不能准确地理解用户的意图。
而人工智能技术能够分析用户的搜索历史、地理位置、个人喜好等信息，从而更好地理解用户的需求。
例如，当用户搜索“北京天气”时，传统搜索引擎可能只返回一些天气预报网站的链接，而人工智能技术则能够根据用户的地理位置信息，直接返回当地的天气情况，提供更加准确的结果。
其次，人工智能技术还能够通过个性化推荐算法来改善搜索引擎的搜索结果。
互联网上的信息多种多样，每个用户对信息的需求也各不相同。
传统搜索引擎往往只能根据关键词匹配来返回搜索结果，而无法根据用户的兴趣和偏好进行个性化推荐。
而人工智能技术能够分析用户的搜索历史、点击行为等数据，通过机器学习算法来预测用户的兴趣，从而为用户提供更加个性化的搜索结果。
例如，当用户搜索“音乐推荐”时，人工智能技术可以根据用户的音乐偏好，推荐与之相关的音乐作品、音乐人等信息，提供更加符合用户兴趣的搜索结果。
此外，人工智能技术还可以通过图像识别和语音识别等技术，改善搜索引擎的多模态检索能力。
传统搜索引擎主要是基于文字的检索，用户需要通过输入关键词来获取所需的信息。
而人工智能技术可以通过图像识别技术，使搜索引擎能够识别用户上传的图片，并返回与之相关的信息。
例如，当用户上传一张食物照片时，人工智能技术可以识别出该食物的名称、制作方法等信息。
另外，人工智能技术还可以通过语音识别技术，使搜索引擎能够识别用户的语音输入，并返回相应的搜索结果。
人工智能技术在文献搜索中的应用研究
人工智能技术在文献搜索中的应用研究随着互联网和科技的迅猛发展，我们现在可以通过网络访问到各种各样的信息。
尤其是在学术领域，文献的搜索和管理是科研工作者必不可少的一个环节。
然而，面对海量的文献资源，传统的搜索方法已经不能满足我们的需求。
为了提高效率和准确性，人工智能技术应运而生，为文献搜索和管理带来了新的可能性。
一、人工智能技术在文献搜索中的应用现代文献搜索工具，例如谷歌学术、Web of Science等都是建立在信息检索技术基础上的，而信息检索技术又是自然语言处理和数据挖掘等多种技术的综合运用，人工智能技术就是其中之一。
在文献搜索中，人工智能技术主要应用于以下几个方面：1. 智能推荐。
在用户输入关键字进行搜索时，搜索引擎会根据用户的历史搜索记录和浏览行为，以及其他用户的搜索行为等多方面因素，为用户提供更加准确的搜索匹配结果。
2. 自动标引。
利用自然语言处理技术，搜索引擎可以对文献进行自动分类和标签化。
这样做可以大大提高文献信息的准确性和可读性，方便用户快速定位目标文献。
3. 数据挖掘。
利用人工智能技术进行大数据分析和挖掘，可以从文献中发掘出潜在的隐藏信息和规律。
这样做可以帮助用户更深入地了解某个领域的研究现状和趋势。
二、文献搜索中的人工智能技术存在的问题虽然人工智能技术在文献搜索中有着广泛的应用前景，但是也存在一些问题：1. 数据来源并不完全可信。
在社交媒体和一些自媒体的信息中，有一些数据可能是虚假的。
这就使得搜索引擎不能完全依靠数据本身来做出准确的判断。
2. 搜索引擎的推荐结果有时过于准确，甚至推荐出“过度匹配”的近乎相同的论文。
这样，研究者将难以找到更广阔的视野，或者发现与自己研究课题相关但未被推荐的论文资源。
3. 文献的传统分类方法已不再适应当前的需求。
因为在文献分类中往往不仅包含着一国也包含了跨国家、跨学科领域的高质量文献，因而很难用传统分类来满足这种新的需求。
三、结论人工智能技术在文献搜索中的应用是一个十分值得期待的领域，与人工智能相结合会使学术界取得更大的进步。
人工智能技术在网页搜索中的应用
人工智能技术在网页搜索中的应用随着科技的发展和进步，人工智能逐渐成为了这个时代的热门话题之一。
人工智能技术的发展也为许多行业带来了卓越的创新和发展机遇，网页搜索行业也不例外。
在多年的技术革新和应用实践中，人工智能技术被广泛地应用于网页搜索中，以提供更好的搜索结果和用户体验。
本文将从人工智能技术的基本概念、搜索引擎的挑战和网页搜索的人工智能应用方面，来探讨人工智能技术在网页搜索中的应用。
一、人工智能技术的基本概念人工智能技术，简称AI，是指利用计算机和机器的能力，实现人类智能的技术手段。
从广义上来讲，人工智能技术可以包括语义分析、自然语言处理、智能推理、机器学习等多个领域。
这些技术的出现使得计算机可以接收、处理和分析海量的数据，并从中提炼有用的信息和知识。
这些有用信息和知识可以被广泛地应用于各种领域，其中包括网页搜索。
二、搜索引擎的挑战搜索引擎是指一种通过输入关键词或短语来获取相关信息的计算机程序。
搜索引擎的主要目的是快速准确地找到用户所需的信息。
然而，由于网络上的信息量巨大，搜索引擎面临的挑战也在不断增加。
以下是搜索引擎所面临的三个主要挑战：1、大数据量：网络上的数据量以指数级别增长，搜索引擎需要在这些数据中找到用户所需信息。
2、搜索算法：针对不同的搜索需求，需要设计出不同的搜索算法，以提供最佳的搜索结果。
3、人性化搜索：现代用户趋向于使用简短的语言进行搜索，因此搜索引擎需要理解人类语言，以更好地提供搜索结果。
三、网页搜索的人工智能应用1、语义分析：语义分析与搜索引擎的关系非常密切。
搜索引擎需要更好地理解搜索中使用的词语，并从中提取出正确的语义信息。
这可以通过语义分析来实现。
AI技术可以用于语义搜索，以增强搜索引擎的启发式思考能力。
2、自然语言处理：自然语言处理（NLP）专门用于理解和处理人类语言。
现代搜索引擎中经常需要处理不同的语言，在这种情况下，NLP技术可以解决这个问题。
使用自然语言处理的技术可以帮助搜索引擎更好地理解人类语言，从而提供更精确的答案。
经典人工智能技术—推理与搜索
经典人工智能技术—推理与搜索简介推理与搜索是经典人工智能领域中的重要技术之一。
推理是指根据已知事实和逻辑规则来推导出新的结论，而搜索则是在一个问题空间中寻找解决方案的过程。
在人工智能的发展历程中，推理与搜索技术在解决复杂问题、优化决策和提供智能服务方面发挥了关键作用。
本文将从推理和搜索方面介绍经典的人工智能技术，包括规则推理、专家系统、搜索算法和智能代理等。
规则推理规则推理是一种基于逻辑规则推导的推理方法。
它通过事先定义一系列的规则，然后根据已知的事实和规则来推断出新的结论。
规则推理在计算机科学和人工智能中被广泛应用，特别是在专家系统中。
在规则推理中，推理引擎是核心组件。
它负责解释和应用规则，以达到推导出新的结论的目的。
推理引擎主要包括三个步骤：匹配、执行和回溯。
首先，推理引擎会将已知的事实与规则进行匹配，找出与当前状态匹配的规则。
然后，它会执行匹配到的规则，将结论添加到已知事实中。
最后，如果所有规则都已应用，但没有找到解决方案，则需要进行回溯，重新选择规则。
规则推理的优势在于它能够将专业知识形式化，使得可以通过推理引擎自动推导出结论。
然而，规则推理也存在一些挑战，比如规则的冲突解决、规则的不完备性和推理效率等问题。
专家系统专家系统是一种基于知识表示和推理机制的人工智能技术。
它模拟了人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。
专家系统通常由知识库、推理引擎和用户接口三个部分组成。
知识库是专家系统的核心组件，其中包含了领域专家提供的知识和规则。
推理引擎则负责解析和应用知识库中的规则，以进行推断。
用户接口则是专家系统与用户交互的界面，允许用户提出问题并得到解决方案。
专家系统在一些特定领域的问题求解中取得了较好的成效。
它可以将专业知识形式化，并通过推理引擎进行快速的推理和决策。
虽然专家系统存在知识获取困难和知识更新滞后等问题，但它在一些特定领域的应用仍然具有较大的潜力。
搜索算法搜索算法是解决问题空间中寻找解决方案的经典技术。
智能搜索人工智能技术在搜索引擎的应用
智能搜索人工智能技术在搜索引擎的应用智能搜索：人工智能技术在搜索引擎的应用随着互联网的迅猛发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径。
然而，传统搜索引擎存在着信息筛选不准确、搜索结果与需求不匹配等问题。
为了解决这些痛点，人工智能技术日益应用于搜索引擎中，智能搜索的出现为用户提供了更加精准、高效的搜索体验。
一、智能搜索技术的引入在传统搜索引擎中，搜索结果的排序往往基于关键词的匹配程度。
然而，这种方法容易产生信息泛滥的问题，用户需要花费大量时间去筛选出真正需要的信息。
为了解决这一问题，人工智能技术的引入变得至关重要。
1. 自然语言处理技术自然语言处理技术可以帮助搜索引擎理解用户的搜索意图。
通过对用户输入的语句进行分析，搜索引擎可以更好地理解用户的需求，并根据需求提供更加相关的搜索结果。
2. 机器学习技术机器学习技术可以通过对用户搜索行为的分析，学习用户的偏好，进而提供更加符合用户需求的搜索结果。
根据用户过去的搜索历史以及点击行为，搜索引擎可以通过机器学习算法不断优化搜索结果的排序。
二、智能搜索的应用智能搜索技术已经在各大搜索引擎中得到广泛应用，为用户提供了更加智能、个性化的搜索服务。
1. 搜索智能推荐搜索引擎通过分析用户的搜索历史和兴趣爱好，可以主动推荐与用户兴趣相关的搜索结果。
当用户输入关键词时，搜索引擎会自动展示与该关键词相关的搜索建议，帮助用户更快地找到想要的信息。
2. 图像搜索借助人工智能技术，搜索引擎可以实现图像搜索功能。
用户可以通过上传图片或者输入图片的描述来搜索相关的内容，搜索引擎会将图片中的信息进行识别并返回相应的搜索结果。
3. 语音搜索语音搜索已经成为智能搜索的重要形式之一。
用户只需通过语音输入关键词，搜索引擎就可以识别并返回相应的搜索结果。
这项技术的出现，极大地提高了用户的搜索效率和便利性。
三、智能搜索的未来发展随着人工智能技术的不断发展和完善，智能搜索也将在未来迎来更广阔的应用空间。
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3.1 盲目搜索
3.1.3 深度优先搜索
有界深度优先算法步骤： (1)初始结点S放入堆栈OPEN中； (2)若OPEN为空，则搜索失败，问题无解； (3)弹出OPEN中栈顶结点n，放入CLOSE表中，并给出顺 序编号n； (4)若n为目标结点D，则搜索成功，问题有解； (5)若n的深度d(n)=d，则转(2) ； (6)若n无子结点，即不可扩展，转(2) ； (7)扩展结点n，将其所有子结点配上返回n的指针，并压
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3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
例3.2 八数码问题
操作规定: 允许空格四周上、下、左、右的数码块移入空格 中，不许斜方向移动，不许返回先辈结点。
初始布局S和目标状态D如下图所示：
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3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
例3.2 八数码问题
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3.1 盲目搜索
3.1.3 深度优先搜索
深度优先算法步骤： (1) 初始结点S放到未扩展节点OPEN中； (2) 若OPEN为空，则搜索失败，问题无解； (3) 弹出OPEN表中最顶端结点放到CLOSE表中，并给出 顺序编号n； (4) 若n为目标结点D，则搜索成功，问题有解； (5) 若n无子结点，转(2)； (6) 扩展n结点，将其所有子结点配上返回n的指针，并按 次序压入OPEN堆栈，转(2) 。
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3.1 盲目搜索
3.1.1 图搜索策略
1.图搜索(GRAPHSEARCH)的一般过程
(6) 扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合 M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或 CLOSED表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针。把M的 这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每 一个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在 CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它 的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 (9) GO LOOP。
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3.1 盲目搜索
3.1.1 图搜索策略
2.图搜索算法的几个重要名词
（1）OPEN表与CLOSE表
OPEN表
节点
父辈节点
CLOSED表 编号
节点
父辈节点
பைடு நூலகம்
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3.1 盲目搜索
3.1.1 图搜索策略
3. 搜索图与搜索树
搜索过程框图
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开始
初始化：S放入OPEN表，CLOES表置空, n=1
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3.1 盲目搜索
3.1.3 深度优先搜索
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3.1 盲目搜索
3.1.3 深度优先搜索
有界深度优先搜索： 引入搜索深度限制值d，使深度优先搜索过程具有完备性 。
设定搜索深度限制d=5，问题同深度优先算法中的八数码问题 (2)。
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3.1 盲目搜索
3.1.3 深度优先搜索
3.1.1 图搜索策略
4.图搜索方法分析：
图搜索过程的第8步对OPEN表上的节点进行排序，以便能够 从中选出一个“最好”的节点作为第4步扩展用。这种排序可 以是任意的即盲目的(属于盲目搜索)，也可以用以后要讨论的 各种启发思想或其它准则为依据(属于启发式搜索)。每当被选 作扩展的节点为目标节点时，这一过程就宣告成功结束。这时， 能够重现从起始节点到目标节点的这条成功路径，其办法是从 目标节点按指针向S返回追溯。当搜索树不再剩有未被扩展的 端节点时，过程就以失败告终(某些节点最终可能没有后继节 点，所以OPEN表可能最后变成空表)。在失败终止的情况下， 从起始节点出发，一定达不到目标节点。
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3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
定义3.1 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的， 那么这种搜索就叫做宽度优先搜索（breadth-first search)
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3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
宽度优先搜索算法 (1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点， 则求得一个解答)。 (2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入 CLOSED的扩展节点表中。 (4) 扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。 (5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。 (6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
人工智能搜索技术
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2020/3/29
3.1 盲目搜索
盲目搜索：即 无信息搜索 宽度优先与深度优先
3.1.1 图搜索策略
图搜索策略可看作一种在图中寻找路径的方法。初始节点 和目标节点分别代表初始数据库和满足终止条件的数据库。求 得把一个数据库变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求 得图中的一条路径问题。研究图搜索的一般策略，能够给出图 搜索过程的一般步骤。
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3.1 盲目搜索
3.1.1 图搜索策略
例3.1 从王某家族的四代中找王A的后代且其寿命为X的人
A,47
B1,77
A3,52
B2,65
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C2,87 C1,96 D1,77 E1,57 E2,92
F1,32
G1,27 H1,51
3.1 盲目搜索
3.1.1 图搜索策略
1.图搜索(GRAPHSEARCH)的一般过程
Y OPEN为空表NULL ？
N OPEN表中的第一个结点n移至CLOSE表
失败
Y n=目标结点D吗 ?
N
成功
若n的后继未曾在搜索图G中出现，则将其放入OPEN 表的末端，并提供返回结点n的指针, 置n=n+1
根据后继结点在搜索图G中的出现情况 修改指针方向
依某种准则重新排序OPEN表
3.1 盲目搜索
(1) 建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个叫做 OPEN的未扩展节点表中。 (2) 建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进 CLOSED表中。称此节点为节点n。 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出，此解是追踪图G中 沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7步中设置)。