搜索策略.
网络搜索技巧：如何利用搜索策略提高搜索效果？(四)
网络搜索技巧：如何利用搜索策略提高搜索效果？在当今信息爆炸的时代，我们经常需要从海量的信息中找到我们所需要的具体内容。
网络搜索引擎成为了我们最重要的工具之一。
然而，如何提高搜索效果，找到最相关的信息却是一个常常困扰着我们的问题。
本文将介绍几个实用的网络搜索技巧，帮助您更好地利用搜索策略，提高搜索效果。
1. 使用引号进行精确搜索在进行搜索时，我们可以使用引号来限制搜索项的范围，从而得到更加精确的搜索结果。
例如，如果我们想搜索关于“夏威夷旅游”的相关信息，我们可以将搜索项用双引号包围起来，这样搜索引擎将会只返回包含完整短语“夏威夷旅游”的结果，而不是返回包含夏威夷和旅游两个独立的关键词的结果。
这样可以有效地缩小搜索范围，提高搜索效果。
2. 使用布尔运算符进行组合搜索在搜索过程中，我们经常遇到需要组合多个关键词进行搜索的情况。
此时，使用布尔运算符可以帮助我们更好地控制搜索条件，准确获取到所需信息。
常用的布尔运算符有“与”、“或”和“非”。
使用“与”运算符可以让搜索引擎返回包含同时包含两个关键词的结果；使用“或”运算符可以让搜索引擎返回包含其中一个关键词的结果；而使用“非”运算符可以排除某个关键词，从而去除与该词相关的结果。
通过合理运用布尔运算符，我们可以筛选出更加相关的搜索结果。
3. 利用高级搜索选项进行进一步精确搜索除了基本的关键词搜索外，许多搜索引擎还提供了高级搜索选项，可以帮助我们进行更加深入的搜索。
例如，我们可以根据文件类型、网站、发布日期等信息来筛选搜索结果。
选择合适的高级搜索选项可以更好地满足我们的搜索需求，快速找到我们想要的内容。
4. 利用站内搜索功能针对特定网站进行搜索有时候，我们只想在某个特定的网站中进行搜索，而不是在整个互联网上搜索。
许多网站提供了站内搜索功能，可以帮助我们快速找到该网站上的特定内容。
在搜索引擎中，我们可以通过使用"site:"命令，加上目标网站的域名和关键词，来实现针对特定网站的搜索。
第3章 搜索策略
总费用 操作费用 控制费用
小 ←─── 启发式信息量 ───→ 大
搜索的费用
一般地，盲目搜索算法需要搜索的空间比较大， 因而，其操作的费用较高；而启发式搜索算法的控制 策略比较复杂，因而，其控制的费用较高。 一方面，启发式信息利用程度越高，问题的搜索 空间越小，操作的费用越低。另一方面，启发式信息 利用程度越高，控制策略越复杂，控制的费用越高。 操作费用与控制费用的这种辨证关系对于我们设 计或选择图搜索算法具有指导意义。
搜索的策略和算法
在状态图（树）中，寻找由起始节点通向目标节点的 路径可以有各种不同的搜索策略。不同的策略以不同的方 式控制着搜索的过程。因此，搜索策略又称控制策略。 与问题相关的信息往往能帮助我们进行更为有效的搜 索，当然，这取决于相关信息的质和量。依据控制策略利 用与问题相关信息的情形来对图搜索算法进行分类，可将 其分为： (1) 盲目搜索算法 (Blink Search) (2) 启发式搜索算法 (Heauristic Search)
搜索的相关定义
开节点(open node)：未进行扩展操作的节点； 闭节点(closed node) ：已进行扩展操作的节点；
扩展节点(expended node)：已进行扩展操作，并生长 出子结点的节点；
死节点(dead node)：闭节点，但不是扩展节点； 叶节点(leaf node)：无子节点或未生成子节点的节点。
深，搜索图上的节点数将成几何级数地增长，这意
味着，对于大的问题，宽度优先搜索算法需要巨大 的记忆体或存储空间。
A
B
C
D
宽度优先搜索
K
E
F
G
H
I
J
L
M
搜索策略
6.1.3 与/或树表示法
与/或树是用于表示问题及其求解过程的另一种方法，通 常用于表示比较复杂问题的求解。 对于一个复杂问题，直接求解往往比较困难。此时可通过 下述方法进行简化：
分解 把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，每个子问题又 可继续分解。重复此过程，直到不需要再分解或者不能再分解为 止。如此形成“与”树。 等价变换 利用同构或同态的等价变换，把原问题变换为若干个较为容易求 解的新问题。如此形成“或”树。
2,3 3,3 1,3 1,2 3,2 A(3,2) 2,2
采用状态空间表示方法，首先要把问题的一切状态都表示出 来，其次要定义一组算符。 问题的求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程。如果 在使用某个算符后得到的新状态是目标状态，就得到了问题 的一个解。这个解就是从初始状态到目标状态所采用算符的 序列。使用算符最少的解称为最优解。 对任何一个状态，可使用的算符可能不止一个。这样由一个 状态所生成的后继状态就可能有多个。此时首先对哪一个状 态进行操作，就取决于搜索策略。
7. 8.
按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序； 转第2步。
一些说明
一个节点经一个算符操作后一般只生成一个子节点。但适用于 一个节点的算符可能有多个，此时就会生成一组子节点。这些 子节点中可能有些是当前扩展节点的父节点、祖父节点等，此 时不能把这些先辈节点作为当前扩展节点的子节点。 一个新生成的节点，它可能是第一次被生成的节点，也可能是 先前已作为其它节点的子节点被生成过，当前又作为另一个节 点的子节点被再次生成。此时，它究竟应选择哪个节点作为父 节点？一般由原始节点到该节点的代价来决定，处于代价小的 路途上的那个节点就作为该节点的父节点。 在搜索过程中，一旦某个被考察的节点是目标节点就得到了一 个解。该解是由从初始节点到该目标节点路径上的算符构成。 如果在搜索中一直找不到目标节点，而且OPEN表中不再有可 供扩展的节点，则搜索失败。 通过搜索得到的图称为搜索图，搜索图是状态空间图的一个子 集。由搜索图中的所有节点及反向指针所构成的集合是一棵树， 称为搜索树。根据搜索树可给出问题的解。
搜索策略概述
1. 搜索方向： (1)数据驱动：从初始状态出发的正向搜索。
正向搜索——从问题给出的条件出发。
(2)目的驱动：从目的状态出发的逆向搜索。
逆向搜索：从想达到的目的入手，看哪些操作算子能产 生 该目的以及应用这些操作算子产生目的时需要哪些条 件。
(3) 双向搜索
双向搜索：从开始状态出发作正向搜索，同时又从目的状
态出发作逆向搜索，直到两条路径在中间的某处汇合为止
。
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搜索策略
2. 盲目搜索与启发式搜索: 1 盲目搜索：在不具有对特定问题的任何有关信
息的条件下，按固定的步骤（依次或随机调用 操 作算子）进行的搜索。 2 启发式搜索：考虑特定问题领域可应用的知识， 动态地确不必要的搜索，以求尽 快地到达结束状态。
2
搜索引擎优化(SEO)策略
搜索引擎优化（SEO）策略搜索引擎优化（SEO）是一种通过优化网站内容和结构，提高网站在搜索引擎结果页面（SERP）中的排名，从而增加网站流量和曝光度的策略。
在当今竞争激烈的互联网时代，SEO已经成为了各个企业和个人网站必备的营销手段。
本文将介绍一些常用的SEO策略，帮助您提升网站的排名和曝光度。
一、关键词研究和优化关键词是用户在搜索引擎中输入的词语，也是搜索引擎判断网页内容和排名的重要指标。
因此，关键词研究和优化是SEO策略中的重要一环。
1.1 关键词研究在进行关键词研究之前，首先需要明确网站的主题和目标受众。
然后，通过使用一些关键词研究工具，如Google AdWords关键词规划工具、百度指数等，来寻找与网站主题相关的高搜索量和低竞争度的关键词。
这些关键词将成为网站内容优化的基础。
1.2 关键词优化关键词优化是指在网站的标题、描述、正文和链接等位置合理地使用关键词，以提高网站在搜索引擎中的排名。
在进行关键词优化时，需要注意以下几点：（1）标题优化：将关键词尽量放在标题的前面，使其更容易被搜索引擎识别。
（2）描述优化：在网页的meta标签中添加关键词相关的描述，以吸引用户点击。
（3）正文优化：在网页正文中自然地使用关键词，但不要过度堆砌，以免被搜索引擎认定为垃圾信息。
（4）链接优化：在网站内部和外部链接中使用关键词，增加关键词的权重。
二、网站结构优化网站结构是指网站的布局和导航方式。
一个良好的网站结构可以提高用户体验和搜索引擎的抓取效率，从而提高网站的排名。
2.1 网站布局网站布局应该简洁明了，使用户能够轻松找到所需的信息。
同时，网站布局也应该符合搜索引擎的抓取规则，使搜索引擎能够快速地索引网站的内容。
2.2 导航方式网站的导航方式应该清晰明了，使用户能够快速找到所需的页面。
同时，导航链接也应该包含关键词，以增加关键词的权重。
三、内容优化内容是网站的核心，也是吸引用户和搜索引擎的重要因素。
因此，优化网站内容是SEO策略中的关键一环。
搜索策略相关知识讲义
搜索策略相关知识讲义策略是指在进行信息和信息检索时采用的一系列方法和技巧。
在互联网时代，策略的重要性愈发凸显。
精确的策略可以帮助我们高效地获取所需信息，节省时间，提高效率。
以下是一份关于策略的相关知识讲义。
一、引擎的基本原理和使用技巧1.1引擎的基本原理：介绍引擎的工作原理，包括爬虫、索引和排名等流程。
1.2 常用的引擎：介绍常见的引擎，如Google、百度、必应等，以及各自的特点和使用技巧。
1.3语法：介绍引擎的高级语法，如通配符、逻辑运算符、引号等，帮助用户更精确地所需信息。
二、关键词选择和优化2.1关键词的选择：介绍如何选择合适的关键词，如使用具体和明确的关键词，使用同义词和近义词等。
2.2关键词的优化：介绍如何在中使用关键词，如将关键词放在标题、正文和链接中，提高引擎对相关性的识别。
三、结果的评估和筛选3.1结果的评估：介绍如何评估结果的质量，如查看网站的可信度、权威性和更新性等。
3.2结果的筛选：介绍如何筛选结果，如使用工具、过滤器和高级选项等，以减少不相关的结果。
四、使用专业工具和数据库4.1 学术引擎和数据库：介绍各类学术引擎和数据库，如谷歌学术、PubMed等，以及其特点和使用方法。
4.2行业工具和数据库：介绍各类行业专用的工具和数据库，如专利数据库、商业情报数据库等，以及其搜素策略和使用技巧。
五、其他策略和技巧5.1高级：介绍如何使用高级选项和筛选器，精确所需信息。
5.3反向：介绍如何使用反向，通过已有信息查找相关的信息。
5.4手动：介绍如何通过查阅参考书、刊物和实体图书馆等方式进行手动，获取特定领域的专业信息。
六、策略的实践案例和练习通过实际案例和练习，帮助学习者掌握策略和技巧，并提高其效果。
策略相关知识讲义在互联网时代的信息获取中扮演着重要的角色。
通过学习引擎的基本原理和使用技巧，掌握关键词选择和优化的方法，以及结果的评估和筛选的技巧，可以帮助我们更高效地获取所需信息。
此外，学习专业工具和数据库的使用方法，掌握其他策略和技巧，也能够提高效果。
搜索技巧和策略
1．关键词的选取（1）准确表达需要搜索内容的关键词如：要搜索“张三”，+班级再+学校，以缩小搜索范围，避免很多无关内容。
（2）拆分关键词关键词很长，可拆成几个关键词来搜索，词与词之间用空格隔开。
如：要查找有关“如何在中学物理教学中更好地应用探究式教学方法”，用百度搜索只找到为数不多的相关网页。
这时，可以对关键词进行拆分，找出重要的关键词如“中学物理教学”、“探究式教学方法”。
例：考试：手机上网搜试题，再找答案…2、基本搜索语法（1）+、空格、and：表示逻辑“与”操作指“既包含…又包含…”。
（2）-、not：表示逻辑“非”操作指包含…而不包含…，如“中考物理试题–选择题”注意：这里的“+”和“-”号，是英文字符，而不是中文字符的“＋”和“－”。
此外，操作符与作用的关键字之间，不能有空格。
（3）or、|：表示逻辑“或”操作表示前后两个词是"或"的逻辑联系。
（4）巧用双引号精确查找双引号的作用是缩小搜索范围，实现精确搜索。
如：查找“探究式教学”，不用双引号会找到很多与“探究”、“教学”等词相关的网页，而我们要查找的“探究式教学”本身就是一个完整的术语，所以在搜索时避免那些把术语分开来看待的无关网页，就可以在关键词“探究式教学”上加上双引号引起来。
3、常用高级搜索1、【mp3】命令mp3命令在查询音乐的下载试听地址，如想搜寻歌曲“同桌的你”的下载试听地址，就能够够输出“mp3:同桌的你”查询。
2、【intitle】命令intitle的含义在于搜寻网页标题中含有的关键词，例如想搜寻标题中含有“庐江中学”的方式，就搜寻intitle:庐江中学，就会搜寻到网页标题中含有“庐江中学”关键词的网页。
3、【inurl】命令inurl命令在于查询网址中含有的关键词，如搜寻网址中含相关键词“ljzx”的词语，就能够输出“inurl:ljzx”查询。
4、Site：表示搜索结果局限于某个具体网站或者网站频道，或者是某个域名。
搜索策略 Search strategy
例题1：求100以内的所有素数
分析：只要使用2到该数的平方根之间的所有数去除这个 数，就可以判断其是否是素数。 方法一：分析：只要使用2到该数的平方根之间的所有数 去除这个数，就可以判断其是否素数。(for 循环判断是否 为素数、利用flag作标志) 方法二、(用while循环来判断素数)分析：我们可对100－ ( while ) 100 200之间的每一整数进行判断，判断它是否为素数，是则 输出。而对于任意整数i，根据素数定义，我们从2开始， 到 ，找i的第一个约数。若找到第一个约数，则i必然不是 素数。否则i为素数。源程序如下： while (x<=trunc(sqrt(i)))and(i mod x<>0)do x:=x+1; 方法三、筛选法：把不符合条件的筛选掉，剩下的就是需 要的。分析：用数组A[100]存放100个自然数，I从2开始循 环，当A[I]>0时，J从I+1开始循环，只要A[J]是I的倍数， 就置A[J]为0，最后数组中大于0的都是素数。
分析：
枚举法 解法：把鸡的头数、脚数与兔子的头数、 脚数列表一一对应，最后查出鸡有多少， 兔有多少。
源代码：
var j,t:integer; begin for j:=1 to 100 do for i:=1 to 100 do if (j+t=30)and(j*2+t*4=90) then write('ji:',j,' zhi tu:',t,' zhi') end.
源代码：
Var n,k,i:byte; ans,s:longint; a:array[1..20] of longint; Procedure prime(s:longint); Var i:integer; Begin i:=2; While (sqr(i)<=s) and (s mod i<>0) do inc(i); If sqr(i)>s then inc(ans) end; Procedure dfs(I,m:byte); Var j:byte; Begin for j:=m to n-k+I do
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2007年5月10日
第5章 搜索策略
(4) 考察节点n是否为目标节点。若是，则得到问题 的解，成功退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步； (6) 扩展节点n，将其子节点放入Open表的首部，并 为每一个子节点设置指向父节点的指针，然后转第(2) 步。 从以上过程可以看出，深度优先搜索和广度优先 搜索的唯一区别是节点在Open表中的排列顺序不同。 广度优先搜索是把最新生成的节点放在Open表的尾部 （用队列实现），而深度优先搜索则是把最新生成的 节点放在Open表的首部（用堆栈实现）。
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第5章 搜索策略
5.2.3 深度优先搜索（用STACK） 深度优先搜索是一种后生成的节点先扩展的策略。这种搜索策略的 搜索过程是：从初始节点S0开始，在其子节点中选择一个最新生成的节 点进行考察，如果该子节点不是目标节点且可以扩展，则扩展该子节点， 然后再在此子节点的子节点中选择一个最新生成的节点进行考察，依此 向下搜索，直到某个子节点既不是目标节点，又不能继续扩展时，才选 择其兄弟节点进行考察。Open表是一种栈结构，最先进入的节点排在最 后面（压在最下面），最后进入的节点排在最前面。 深度优先搜索算法如下： (1) 把初始节点S0放入Open表中； (2) 如果Open表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n； （栈顶元素）
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第5章 搜索策略
例5.6 八数码难题。要求用深 度优先搜索策略寻找从初始状态到 目标状态的解路径。 解：应用广度优先搜索策略， 其部分搜索树如图5-14所示。在图 5-14中，由于问题的目标尚未达到， 因此搜索还需要继续进行下去。 从深度优先搜索的算法可以看 出，搜索一旦进入某个分支，就将 沿着这个分支一直进行下去，如果 目标恰好在这个分支上，则它可以 很快找到解。但是，如果目标不在 这个分支上，且该分支又是一个无 穷分支，则搜索过程就不可能找到 解。因此，深度优先搜索是一种不 完备策略，即使问题有解，它也不 一定能够找到解。此外，即使在能 找到解的情况下，按深度优先找到 的解也不一定是路径最短的解。
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第5章 搜索策略
应用实例
• 例5.5 八数码难题。在3×3的方格棋盘上，分别放置了标有 数字1、2、3、4、5、6、7、8的八张牌，初始状态S0，目标 状态Sg，如图5-11所示。可以使用的操作有：空格左移，空 格上移，空格右移，空格下移。即只允许把位于空格左、上、 右、下方的牌移入空格。要求应用广度优先搜索策略寻找从 初始状态到目标状态的解路径。 • （定义距离函数，评价每张与目标的距离）
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第5章 搜索策略
解：应用广度优先搜索策略，可以在第四级得到解， 其搜索树如图5-12所示。 由图5-12可以看出，解的路径是 S0→3→8→16→26 优点：广度优先搜索是一种完备策略，即只要问题有 解，它就一定可以找到解。并且，广度优先搜索找到 的解，还一定是路径最短的解。 缺点：主要缺点是盲目性较大，尤其是当目标节点距 初始节点较远时，将产生许多无用的节点，因此其搜 索效率较低。
第5章 搜索策略
5.2 状态空间的盲目搜索 状态空间的搜索策略可分为盲 目搜索和启发式搜索两大类。尽管 盲目搜索的性能不如启发式搜索， 但由于启发式搜索需要抽取与问题 本身有关的特征信息，而这种特征 信息的抽取往往又比较困难，因此 盲目搜索仍不失为一种有用的搜索 策略。 5.2.1 一般图搜索过程 当用状态空间法解决问题时， 有以下两个方面的因素需要考虑： 一方面，对大问题计算机无法保存 其全部状态空间；另一方面，对具 体问题与解有关的状态空间一般仅 是全部状态空间的一部分。解决这 一问题的方法是采用状态空间搜索 技术。
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第5章 搜索策略
5.2.4 有界深度优先搜索 为了弥补上述两种策略的缺点，一种较好的折衷办法是在深度优先策 略中引入深度限制，即采用有界深度优先搜索。有界深度优先搜索过程总 体上按深度优先策略进行，但对搜索深度需要给出一个深度限制dm，当搜 索深度达到了dm，但还没有找到目标时，就停止该分支的搜索，换到另外 一个分支进行搜索。 当给定的深度限制为dm时，有界深度优先搜索算法如下： (1) 把初始节点S0放入Open表中，置S0的深度d(S0)=0； (2) 如果Open表为空，则问题无解，失败退出； (3) 把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n； (4) 考察节点n是否为目标节点。若是，则得到问题的解，成功退出； (5) 如果节点n的深度d(n)=dm，则转第(2)步； (6)若节点n不可扩展，则转第(2)步； (7)扩展节点n，将其子节点放入Open表的首部，并为每一个子节点设 置指向父节点的指针，然后转第(2)步。
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第5章 搜索策略 5.2.2 广度优先搜索
广度优先搜索也称为宽度优先搜索，它是一种先生成的节点先扩展的策略。 这种搜索策略的搜索过程是：从初始节点S0开始逐层向下扩展，在第n层节点 还没有全部搜索完之前，不进入第n+1层节点的搜索。Open表中的节点总是按 进入的先后排序，先进入Open表的节点排在前面，后进入Open表的节点排在后 面。 广度优先搜索算法如下：（用QUEUE） (1) 把初始节点S0放入Open表中； (2) 如果Open表为空，则问题无解，失败退出； (3) 把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n； (4) 考察节点n是否为目标节点。若是，则得到问题的解，成功退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步； (6) 扩展节点n，将其子节点放入Open表的尾部，并为每一个子节点设置 指向父节点的指针，然后转第(2)步。
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第5章 搜索策略
组合爆炸问题 • 对那些结构性能较好，理论上有算法可依的问题， 如果问题或算法的复杂性较高（如按指数形式增 长），由于受计算机在时间和空间上的限制，也 无法付诸实用。 • 例如，64阶梵塔问题有 3,433,683,820,292,512,484,657,849,089,281状 态，仅从空间上来看，这是一个任何计算机都无 法存储的问题。可见，理论上有算法的问题实际 上不一定可解。像这类问题，也需要采用搜索的 方法来进行求解。