本文主要是介绍【详细介绍下图搜索算法】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
🎥博主：程序员不想YY啊
💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家
🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯
✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
🏆图搜索算法
💥图搜索算法是用于在图中搜索从起始节点到目标节点的路径的算法。其核心思想是逐渐探索图，直到找到所需的路径。这里有几种常用的图搜索算法：
🏆1. 深度优先搜索 (DFS)
💥深度优先搜索是一种利用回溯思想的搜索算法，它尝试尽可能深地搜索每一条路径。DFS 采用栈来实现搜索过程，通常用递归很容易实现。
🔥算法步骤如下：
🔥a) 从起始节点开始。
🔥b) 访问当前节点，并将其标记为已访问。
🔥c) 对当前节点的所有未访问的邻接节点，递归地调用DFS。
🔥d) 如果路径不存在，回溯到上一个节点。
🏆2. 广度优先搜索 (BFS)
💥 广度优先搜索是一层一层地进行搜索，先搜索离起点最近的节点。BFS 采用队列来实现搜索过程。
🔥算法步骤如下：
🔥a) 创建一个队列 Q，并将起始节点放入队列。
🔥b) 当 Q 不为空时，做以下操作：🔥i) 从 Q 中移除第一个节点（称为“当前节点”）。🔥ii) 访问当前节点，并将其标记为已访问。🔥iii) 将当前节点的所有未访问过的邻接节点加入到 Q 中。
🏆3. A 搜索算法*
💥 A* 是一种启发式搜索算法，它结合了BFS的部分思想和代价评估。A* 选择路径似乎最接近目标的节点来展开。
🔥算法步骤如下：
🔥a) 初始化一个优先队列（开放列表），将起始节点放入其中，并计算其评估函数 f(n) = g(n) + h(n)，其中 g(n) 是起始节点到当前节点的实际成本，h(n) 是当前节点到目标的预估成本（启发式函数）。
🔥b) 当优先队列不为空时，做以下操作：🔥i) 从队列中取出 f(n) 最小的节点（称为“当前节点”）。🔥ii) 如果当前节点就是目标节点，返回成功并回溯路径。🔥iii) 否则将当前节点移出队列，考察它的所有邻居，并为每一个邻居更新 f(n) 值，再放入优先队列。
🏆4. 迭代加深搜索 (IDS)
💥 IDS 结合了深度优先搜索的空间效率和广度优先搜索的完备性（总是能找到一个解）。它通过限制深度进行重复的深度优先搜索。
🔥算法步骤如下：
🔥a) 对于深度限制从 0 开始逐渐增加的每一个值 d：🔥i) 执行深度限制为 d 的深度优先搜索。🔥ii) 如果在当前深度没有找到目标，则增加深度限制，重复搜索。
💥每种算法都有其适应的场景和优缺点。例如，DFS适用于空间受限的情况，而BFS可以快速找到最短路径，A* 则在知道某些启发式信息时效率更高。在选择算法时，需要根据实际应用的需求和图的特性来做出决定。
这篇关于【详细介绍下图搜索算法】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
