算法设计总思想
算法设计基本知识点
算法设计基本知识点算法设计是计算机科学领域中的一个重要概念，用于解决各种问题和优化计算过程。
它涉及到许多基本的知识点，包括问题分析、算法设计思想、时间复杂度、空间复杂度等等。
本文将详细介绍这些基本知识点。
一、问题分析在进行算法设计之前，我们首先需要对问题进行深入分析。
这包括理解问题背景、明确问题的要求和限制条件等。
通过问题分析，我们可以更好地把握问题的本质，为后续的算法设计提供指导。
二、算法设计思想1.递归递归是一种常用的算法设计思想，通过将一个大问题递归地分解为规模较小的子问题来解决。
递归算法设计思想能够简化问题的描述和解决过程，但需要注意递归的边界条件和递归调用的正确性。
2.贪心算法贪心算法是一种利用贪心策略进行求解的算法设计思想。
贪心策略是指在每个阶段选择当前最优解，以期望最终能够得到全局最优解。
贪心算法通常适用于满足最优子结构和贪心选择性质的问题。
3.动态规划动态规划是一种通过将原问题分解为子问题，并保存子问题的解，最后利用保存的解来求解原问题的思想。
动态规划算法设计思想通常适用于满足无后效性、最优子结构和重叠子问题特征的问题。
三、时间复杂度与空间复杂度在算法设计中，我们经常需要评估算法的效率。
时间复杂度和空间复杂度是两个常用的评估指标。
1.时间复杂度时间复杂度是指算法执行所需的时间与输入规模的关系。
通常用“大O记法”表示，如O(n)、O(nlogn)等。
时间复杂度越低，算法效率越高。
2.空间复杂度空间复杂度是指算法所需的额外空间与输入规模的关系。
通常用“大O记法”表示，如O(1)、O(n)等。
空间复杂度越低，算法所需的额外空间越少。
总结：本文介绍了算法设计的基本知识点，包括问题分析、算法设计思想、时间复杂度和空间复杂度等。
通过深入了解这些基本知识点，我们可以更好地应用算法解决问题，提高计算机程序的效率。
算法设计是计算机科学领域的核心内容，希望读者能够通过学习和实践，运用这些知识点创造出更优秀的算法。
五大算法设计思想（转载）
五⼤算法设计思想（转载）⼀分治法1.1 概念： 将⼀个难以直接解决的⼤问题，分割成⼀些规模较⼩的相同问题，以便各个击破，分⽽治之。
1.2 思想策略： 对于⼀个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（⽐如说规模n较⼩）则直接解决，否则将其分解为k个规模较⼩的⼦问题，这些⼦问题互相独⽴且与原问题形式相同，递归地解这些⼦问题，然后将各⼦问题的解合并得到原问题的解。
1.3 特征：1) 该问题的规模缩⼩到⼀定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若⼲个规模较⼩的相同问题，即该问题具有最优⼦结构性质。
3) 利⽤该问题分解出的⼦问题的解可以合并为该问题的解；4) 该问题所分解出的各个⼦问题是相互独⽴的，即⼦问题之间不包含公共的⼦⼦问题。
1.4 对特征的解析：第⼀条特征是绝⼤多数问题都可以满⾜的，因为问题的计算复杂性⼀般是随着问题规模的增加⽽增加；第⼆条特征是应⽤分治法的前提它也是⼤多数问题可以满⾜的，此特征反映了递归思想的应⽤；第三条特征是关键，能否利⽤分治法完全取决于问题是否具有第三条特征，如果具备了第⼀条和第⼆条特征，⽽不具备第三条特征，则可以考虑⽤贪⼼法或动态规划法。
第四条特征涉及到分治法的效率，如果各⼦问题是不独⽴的则分治法要做许多不必要的⼯作，重复地解公共的⼦问题，此时虽然可⽤分治法，但⼀般⽤动态规划法较好。
1.5 基本步骤：1 分解：将原问题分解为若⼲个规模较⼩，相互独⽴，与原问题形式相同的⼦问题；2 解决：若⼦问题规模较⼩⽽容易被解决则直接解，否则递归地解各个⼦问题3 合并：将各个⼦问题的解合并为原问题的解。
1.6 适⽤分治法求解的经典问题：1）⼆分搜索2）⼤整数乘法3）Strassen矩阵乘法4）棋盘覆盖5）合并排序6）快速排序7）线性时间选择8）最接近点对问题9）循环赛⽇程表10）汉诺塔⼆动态规划2.1 概念 每次决策依赖于当前状态，⼜随即引起状态的转移。
⼀个决策序列就是在变化的状态中产⽣出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
计算机python算法思想总结
计算机python算法思想总结算法是计算机科学中的一个重要概念，它是解决问题的一种方法或步骤，是利用计算机解决实际问题的关键。
算法的设计和优化一直是计算机科学的重要领域之一。
Python作为一种流行的编程语言，同样也有着丰富的算法思想。
首先，我们可以从常见的算法思想——分治法开始。
分治法是将一个大问题划分为若干个独立的小问题，然后分别解决小问题，最终将小问题的解合并为原问题的解。
这种思想在Python中得到了很好的体现，例如归并排序和快速排序等排序算法，它们通过将数组不断划分为两个部分，然后通过递归排序并合并子数组来实现整体的排序。
这种分治法可以提高算法的效率，并且在Python中也可以很容易地实现。
其次，贪心算法是一种常见的算法思想。
贪心算法在每一步的选择中都选择当前看起来最好的解决方案，而不考虑前面的选择是否会对后续的选择产生影响。
贪心算法在Python中的应用非常广泛，例如霍夫曼编码和最小生成树等问题。
贪心算法的特点是简单、高效，但是有时候无法得到最优解，这就需要具体问题具体分析，权衡取舍。
动态规划是另一种重要的算法思想。
动态规划通常用于求解最优化问题，它通过将问题划分为若干子问题，并且在解决子问题的基础上逐步推导出整个问题的解。
动态规划在Python中的应用也非常广泛，例如斐波那契数列、最长公共子序列等问题。
动态规划思想的核心是利用子问题之间的递推关系，可以通过备忘录和状态转移方程来加速运算。
另外，回溯法也是一种常用的算法思想。
回溯法通常用于求解组合问题或排列问题，它通过不断尝试不同的选择，并在满足一定条件时进行回溯，从而找到问题的所有解。
在Python中，回溯法的应用例如八皇后问题和0-1背包问题等。
回溯法虽然效率较低，但是在解决一些复杂的组合问题时，往往是比较有效的一种方法。
最后，还有深度优先搜索和广度优先搜索等算法思想。
深度优先搜索在Python中通常通过递归来实现，而广度优先搜索则常常利用队列数据结构来实现。
算法设计思想
算法设计思想算法设计思想是计算机科学中非常重要的一部分，它涉及到如何解决问题、如何设计和实现高效的算法等方面。
在计算机科学的发展中，人们提出了许多不同的算法设计思想，例如贪心算法、动态规划、分治法等。
每一种算法设计思想都有其独特的特点和适用的场景。
本文将从贪心算法、动态规划和分治法三个方面介绍算法设计思想的基本概念和应用。
一、贪心算法贪心算法是一种简单而有效的算法设计思想，它通过每一步选择当前最优解，最终得到全局最优解。
贪心算法的基本思想是局部最优解的积累会导致全局最优解。
贪心算法的应用场景很广泛，例如求解最小生成树、最短路径等问题。
然而，贪心算法并不是适用于所有问题的，它只能保证在局部最优选择下得到的解是最优的，并不能保证一定得到最优解。
因此，在应用贪心算法时需要仔细分析问题的性质和约束条件。
二、动态规划动态规划是一种基于递推关系的算法设计思想，它通过将复杂问题分解为一系列子问题，并通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。
动态规划的基本思想是先解决相对简单的子问题，然后利用子问题的解逐步构建原问题的解。
相对于贪心算法，动态规划更注重全局最优解的求解。
动态规划算法的应用广泛，例如求解最长公共子序列、背包问题等。
动态规划算法的时间复杂度往往较高，但通过合理的设计和优化，可以减少计算时间。
三、分治法分治法是一种将复杂问题分解成若干个相互独立的子问题，并通过解决子问题的求解和合并来得到原问题的解的算法设计思想。
分治算法的基本思想是将问题分解成较小规模的子问题，然后对子问题进行求解，并将子问题的解合并得到原问题的解。
分治算法通常通过递归的方式实现，可以有效降低问题的复杂度。
分治算法广泛应用于排序算法、查找算法等领域。
然而，分治算法并不是适用于所有问题的，有些问题可能无法简单地分解成子问题进行求解。
结论算法设计思想是计算机科学中重要的一部分，通过不同的算法设计思想可以解决不同类型的问题。
在实际应用中，根据问题的性质和约束条件，选择合适的算法设计思想可以提高算法的效率和准确性。
各大算法思想总结
各大算法思想总结算法思想是计算机科学中的重要内容，它描述了解决问题的方法和步骤。
各大算法思想包括贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法等。
本文将对这些算法思想进行总结。
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优策略的算法思想。
贪心算法一般通过不断做出最优选择来达到最优结果，但不能保证一定能得到全局最优解。
贪心算法在实际应用中具有很高的效率和简洁性，适用于一些特定问题的求解，如最小生成树、哈夫曼编码等。
分治算法是一种将问题分解成若干个子问题，对每个子问题求解，再将子问题的解合并成原问题解的算法思想。
分治算法一般采用递归的方式实现，并具有高效性和可扩展性。
典型的分治算法有快速排序、归并排序和二分查找等。
分治算法适用于可分解成相互独立且结构相同的子问题的问题，如排序、查找和计算最大子序列等。
动态规划算法是一种将问题划分成一系列子问题，通过择优和子问题间的关联逐级求解的算法思想。
动态规划算法一般通过维护一个表格来记录子问题的解，从而避免重复求解子问题。
动态规划算法适用于具有最优子结构性质的问题，如背包问题、图的最短路径等。
动态规划算法可以大大减少问题的时间复杂度，但它要求子问题不相互独立，而是存在重叠子问题。
回溯算法是一种通过回溯和剪枝的方式搜索问题所有可能解的算法思想。
回溯算法一般通过递归实现，它不断尝试每一种可能的选择，并在每一步都进行回退和剪枝，直到找到问题的解或者遍历完所有可能。
回溯算法适用于求解组合、排列、棋盘等问题，如八皇后问题和背包问题。
回溯算法的时间复杂度较高，但它可以搜索问题的所有可能解。
综上所述，贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法都是常用的算法思想。
贪心算法通过每一步的最优选择来求解问题；分治算法通过将问题分解成子问题并递归求解来解决问题；动态规划算法通过择优和子问题的关联来求解问题；回溯算法通过回溯和剪枝的方式搜索问题的所有可能解。
每种算法思想都有自己的适用范围和特点，应根据具体问题的特点选择合适的算法思想。
数据结构与算法设计思想
数据结构与算法设计思想数据结构与算法是计算机科学领域中最为核心的两个领域。
在计算机科学中，数据结构是一种特定的方法，用于组织和存储数据，以便有效地操作和访问数据。
而算法是一种常用于计算、数据处理和自动推理的过程或方法。
这两个领域的发展影响深远，随着科技的发展，对数据结构与算法的研究也越来越深入。
本文将探讨数据结构与算法设计思想，以期更好地理解和应用这些概念。
1. 数据结构的设计思想数据结构的设计是软件工程中非常重要的一部分。
有效的数据结构设计可以增加程序的可读性、可维护性和可扩展性。
以下是一些常用的数据结构设计思想。
1.1 抽象数据类型抽象数据类型（ADT）是一种程序设计的范式，它将数据和对数据进行操作的操作封装为一个统一的概念，以便在不需要关心实现细节的情况下使用它。
ADT 常用于面向对象编程中，如 Java 中的接口和 C++ 中的纯虚函数。
通过使用 ADT，数据结构的使用者只需要把注意力放在高层次的操作上，而无需了解底层实现。
1.2 设计模式设计模式是一种软件工程方法，它提供了一种在特定情况下复用代码的方法。
设计模式旨在解决特定问题，并提供可重用的代码片段，有助于减少代码的重复和提高程序的可读性。
常用的设计模式包括单例模式、工厂模式和装饰器模式等。
1.3 分治法分治法是一种将问题分成多个小问题解决的方法，然后将结果合并成一个完整的问题的方法。
这种方法可以降低计算复杂度，让我们可以有效的解决很多复杂的问题。
例如，在对排序算法进行优化时，常用的快速排序算法就使用了分治法，将问题分成两个子问题，然后递归解决。
2. 算法设计思想2.1 贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法。
贪心算法通常从当前的状态中选择最优的解决方案，然后继续这个方案的选取，直到最终得到一个全局最优解。
贪心算法的核心是贪心策略，每次选择局部最优解。
贪心算法常用于优化问题，例如任务调度问题。
2.2 动态规划动态规划是一种算法解决问题的方法，它通常用于解决具有重复子问题的优化问题。
算法的思想
算法化、机械化构成了中国古代数学的主要特征，使得数学更好地应用于生产生活。但数学发展的事实表明，这种理念对数学的发展也存在不利的方面。举一个例子，勾股定理是我们最为自豪的古代成果，我国古代对它的证明采用的都是割补面积的思想，正确与否也是“眼见为实”的。可是我们知道，勾股定理事实上更深层次上反映的是三组数的一种特定关系，如果不能从这一层次上证明这一问题，勾股定理的意义只能仅仅停留在几何的层面上。而古希腊的毕达哥拉斯学派的证明，就是从三个数的关系上证明的（仅限于自然数），证明是深刻的，是现代意义上的证明，促是必修模块数学3中的内容之一。它既是高中数学的新增内容，又具有较强的应用性。其教学的安排具有如下特点：
（1）算法思想是贯穿高中课程的一条主线，算法思想就是指按照一定的步骤，一步一步去解决某个问题的程序化思想。
（2）在课程设计中算法分为两部分，一部分是介绍算法的基本思想和基本知识。另一部分是把算法思想渗透到高中课程的其它内容中。
而我国的古代数学是建立在算法基础之上的。一切结论只是通过算法来说明，是一种典型的算法体系。这可以从中国古代数学家的著作中看出端倪，其中最具代表性的就是《九章算术》。
《九章算术》是中国古代数学专著，就其成就来说堪称是世界数学名著。它承先秦数学发展的源流，进入汉朝后又经许多学者的删补才最后成书，这大约是公元一世纪的下半叶。其内容按类分章，以数学问题的形式出现，共收有 246个数学问题，分为九章。分别是：方田、栗米、衰分、少广、商功、均输、盈不足、方程、勾股。《九章算术》是世界上最早系统叙述了分数运算的著作；其中盈不足的算法更是一项令人惊奇的创造；“方程”章还在世界数学史上首次阐述了负数及其加减运算法则。它的出现，标志着中国古代数学体系的形成。后世的数学家，大都是从《九章算术》开始学习和研究数学知识的。唐宋两代都由国家明令规定为教科书。
计算思维之常用算法设计
计算思维之常用算法设计算法是计算机解决问题的一种方法或者步骤。
在计算思维中，算法设计是非常重要的一部分，它涉及到如何将一个问题转化为计算机可以理解和处理的问题，通过编写算法来解决这些问题。
常用的算法设计方法有很多，下面将介绍一些常见的算法设计思路和方法。
1.贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优解来寻找全局最优解的方法。
贪心算法通常用于解决问题的最优解不一定是全局最优的情况，而是局部最优解可以推出全局最优解的问题。
贪心算法的核心思想是每一步只考虑局部最优解，并希望通过每一步的局部最优解能够得到全局最优解。
2.分治算法分治算法是一种将一个大问题分解成若干个小问题并逐个解决，最后将这些小问题的解合并成整个问题的解的方法。
分治算法通常用于解决大规模的问题，通过将问题分解为规模较小的子问题来解决，在解决子问题的过程中，可以使用递归或循环等方式。
3.动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解成重叠子问题，并使用递推关系来解决子问题的方法。
动态规划算法通常用于解决最优化问题，通过定义状态和状态转移方程来描述问题，然后使用递推或迭代的方式来求解问题的最优解。
4.回溯算法回溯算法是一种通过尝试所有可能的解，并在尝试的过程中进行判断来寻找符合条件的解的方法。
回溯算法通常用于解决在问题空间中寻找满足约束条件的解的问题，通过在过程中进行剪枝和回溯的操作，可以有效地到符合条件的解。
5.分支界限算法分支界限算法是一种通过对问题的空间进行分支和界限的方式来寻找满足约束条件的解的方法。
分支界限算法通常用于解决优化问题，通过对问题的空间进行分支和剪枝的操作，可以有效地到最优解或近似最优解。
除了以上几种常见的算法设计方法外，还有一些其他的算法设计思路和方法，如模拟退火算法、遗传算法、神经网络等。
不同的问题需要使用不同的算法设计思路和方法来解决，因此在实际应用中需要根据问题的特点选择合适的算法设计方法。
总的来说，算法设计是计算思维中的重要内容，它涉及到如何将问题转化为计算机可以理解和处理的问题，通过编写算法来解决这些问题。
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第一章复习要点1、算法的定义及特点。
答：算法是指解决问题的一种方法或一个过程。
算法是若干指令的有穷序列，满足性质：(1)输入：有外部提供的量作为算法的输入。
(2)输出：算法产生至少一个量作为输出。
(3)确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。
(4)有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。
第二章复习要点1、分治策略的基本思想。
答：(1)将原问题划分为k个子问题。
(2)对这k个子问题分别求解。
如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。
(3) 将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。
2、阶乘函数的递归定义和实现。
(p20)3、Fibonacci数列的递归定义和实现。
(p20)4、排列问题的实现。
(p21-22)5、整数划分问题的递归式定义以和实现。
(p22-23)6、Hanoi问题的实现。
(p24)7、二分搜索算法的实现。
(p28)8、棋盘覆盖问题的实现。
(p32-34)9、合并排序的递归实现、速排序的递归实现。
(p34-39)第三章复习要点1、动态规划基本思想。
答：(1)动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题(2)但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。
不同子问题的数目常常只有多项式量级。
在用分治法求解时，有些子问题被重复计算了许多次。
(3)如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，就可以避免大量重复计算，从而得到多项式时间算法。
2、完全加括号的矩阵连乘积问题动态规划求解。
(递推式p64及算法实现p65)3、备忘录方法。
答：备忘录方法是动态规划算法的变形。
与动态规划算法一样，备忘录方法用表格保存已解决的子问题的答案，在下次需要解此问题时，只要简单地查看该子问题的解答，而不必重新计算。
与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上递推的。
因此备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同，区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，避免了相同子问题的重复求解。
4、完全加括号的矩阵连乘积问题备忘录方法求解。
(p70)5、最长公共子序列动态规划求解。
(递推式p73及算法实现lcslength方法p73-74，lcs方法p74)6、0-1背包问题动态规划求解。
(递推式p93及算法实现p93-94)动态规划总的思想：动态规划的关键是：在求解最优解的情况下，得到递推式，及在一序列子问题中，从后往前，或者从前往后添加子问题，在子问题中比较得到最优的解：0, 条件不符合F(i, x) = f(i-1, x) 条件不符合Max( f(i-1,x), f(i-1, x+vi) ); 条件符合，看在当前情况下选择与不选择之间哪个后面的结果会比较好思想实现：（1）递归求解（备忘录方法），在递归过程中，添加两个表，分别记录最优的情况解和最优解从哪个上一步中得到的；（2）迭代求解：用迭代的方法，从下往上求解最优解，在记录下当前最优解是从哪一步求解答到了第四章复习要点1、贪心算法基本思想。
答：顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。
也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。
当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。
虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。
如单源最短路经问题，最小生成树问题等。
在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
2、活动安排问题的贪心实现。
(采用的贪心原则p109第一段和代码实现p108)3、哈弗曼编码问题。
要求：掌握哈弗曼编码问题的解题思路p117最后一段，哈弗曼树的构建，根据哈弗曼树求出哈弗曼编码。
具体的实现代码不考。
4、单源最短路径问题要求：(1)掌握问题求解的基本思想，参见教材p121(2)给定一个带权有向图，能够用表的方式，写出算法的迭代过程。
P123表4-2(3)具体的代码实现不要求掌握。
5、最小生成树问题prim算法要求：(1)掌握prim算法的基本思想。
P126(2)给定一个连通带权图，能够用图的方式，表述该算法的处理过程。
P127图4-9(3)具体实现代码不考6、最小生成树问题kruskal算法要求：(1)掌握kruskal算法的基本思想。
P128(2)给定一个连通带权图，能够用图的方式，表述该算法的处理过程。
P129图4-10贪心算法总的思想：只考虑当前情况下最好的情形，最后得到最优的解第五章复习要点1、回溯法的基本思想。
(参见教材p147第一段)2、两种解空间树。
要求：(1)什么是子集树，举例说明(0-1背包问题的解空间树)，参见教材p151(2)什么是排列树，举例说明(旅行售货员问题的解空间树)，参见教材p1513、符号三角形问题。
要求：掌握p164的backtrack方法。
4、n后问题。
要求：掌握p166的place和backtrack方法。
5、0-1背包问题要求：掌握p170的backtrack方法。
6、最大团问题。
要求：掌握p173的backtrack方法。
7、掌握m着色问题。
要求：掌握p176的backtrack方法。
8、旅行售货员问题问题。
要求：掌握p178的backtrack方法。
回溯法总思想：关键：画出解空间树，实质上回溯法就是遍历解空间树；在遍历解空间树的方法上采用树的深度遍历方法；在遍历到某个节点时，该结点（当前扩展结点）不满足最优解，将当前扩展结点及其所有的子孙剪枝，回溯到上一个结点遍历另外一个孩子结点，依次下去，直到遍历完整个解空间树；算法模板：//递归遍历到解空间树第t层void backTrace(int t){if (t > 树的高度)遍历完一个分支（叶子），作出响应的处理{计数、打印……}elsefor (int i = 1; i <= numOfQueen; i++)//遍历孩子的所有孩子结点{x[t] = i; //记录访问的孩子if (ligel(t)) //判断是否可以剪枝，可以剪枝就不遍历下一层，不可以剪枝就遍历下一层backTrace(t+1); //在不可以剪枝的情况下遍历下一层}}Ligel（t）：剪枝函数，在求解到叶子结点的时候，记录最优解，再在空间树遍历的时候，实时与这个最有解相比较，要是没有可能产生更优解的情况下，将所有当前扩展结点及其孩子结点剪枝掉，不进行遍历第六章复习要点1、分支限界法的基本思想。
答：(1)分支限界法常以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树。
(2)在分支限界法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点，就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中，导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃，其余儿子结点被加入活结点表中。
(3)此后，从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点，并重复上述结点扩展过程。
这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
2、分支限界法和回溯法的区别。
答：(1)求解目标：回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解，而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
(2)搜索方式的不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。
3、常见的两种分支限界法。
答：(1)队列式(FIFO)分支限界法按照队列先进先出（FIFO）原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
总的思想：与回溯法一样，也是遍历解空间树，求解出最优的解（在某种程度上，分支限界效率更高），与回溯法不一样的是，分支限界采用的是广度优先遍历访问解空间树；优先队列分支限界法：借助于优先队列，将扩展结点中，最优可能产生最优解的结点放到优先队列中，并将优先级设置为最高，让其最先遍历，在遍历到叶子结点时，记录最优解，在后续的遍历结点中，要是没有可能产生最优解的结点剪枝；分支限界的界：在遍历空间树时，可以用剩余的可能价值与当前价值作比较，要是没有可能产生最优解，同样剪枝掉；程序实现方法：用一个结构体存储当前结点的价值，遍历过的结点；算法框架：void curValue(){//将解空间根结点放入到队列中Status root;pq.push(root);while (!pq.empty()){Status t = pq.pop();//弹出队列//判断是否到达叶子结点if (t.curLe >= treeHigh) //该结点的层次与书高比较{//作出相应的处理（记录、打印……）记录下当前状况下的最优解}else{//遍历与志结点相连的树结点（孩子）for (int i = 1; i <= numOfV; i++){if (ligel()) //判断剪枝函数{if (bound()) //限界函数{//不满足剪枝条件和限界条件产生新的结点，更新新的结点（在当前结点情况下添加该结点信息）将该结点放到优先队列中（将与优先队列成员比较，将有可能产生最优解的结点放到队列前端）}}}//for}//else}}。