深度優先搜索策略：迭代深化探索

目錄

1. 尋找的兩者
   • 1.1. 重要性不言而喻
   • 1.2. 尋找的內容
2. 深度優先搜索演算法
   • 2.1. 演算法簡介
   • 2.2. 影片內容
   • 2.3. 搜索範例
   • 2.4. 代碼示例
3. 廣度優先搜索
   • 3.1. 演算法概述
   • 3.2. 遍歷範例
   • 3.3. 代碼示範
4. 統一成本搜索
   • 4.1. 算法詳解
   • 4.2. 實際運用
   • 4.3. 效率考量
5. 圖形搜索
   • 5.1. 圖形範例分析
   • 5.2. 算法代碼
   • 5.3. 效能及問題

深度優先搜索演算法

深度優先搜索（DFS）是一種重要的演算法，用於搜尋特定節點在圖形或樹狀結構中的位置。這種搜索方法按深度優先的原則進行，逐步探索每個節點的分支直到達到目標節點或遍歷完整個結構。DFS 通常以堆疊（Stack）的方式實現。

演算法簡介

深度優先搜索演算法是迭代的，從起始節點開始向下探索，直到達到最深的節點，然後再回溯到上一層節點，逐步向其他分支探索。這種方法保證能夠找到所有可能的路徑並且不會重複訪問已訪問過的節點。

影片內容

在本影片中，我們介紹了迭代深化搜索（Iterative Deepening Search，IDS）的概念。這種搜索方法是深度優先搜索的一種變體，它通過逐層遞增的方式進行，從而避免了一次性遍歷整個深度。我們解釋了 IDS 的基本邏輯以及如何應用於各種問題。

搜索範例

我們以一個範例來說明迭代深化搜索的運作方式。通過展示不同深度下的節點訪問順序，我們清晰地展示了 IDS 的搜索策略。這有助於理解如何有效地使用這種搜索方法來解決實際問題。

代碼示例

最後，我們提供了相關的代碼示例，展示了如何在程式中實現迭代深化搜索。這包括了從起始節點開始進行深度優先搜索，並以迭代方式增加深度直到達到目標節點。該代碼具有清晰的結構和註釋，有助於理解和應用該演算法。

優點

• 節點訪問有序，避免重複訪問。
• 在搜索樹的特定情況下，性能良好且空間開銷較小。

缺點

• 對於具有大量分支和深度的結構，可能效率較低。
• 不適用於非線性結構或存在大量循環的圖形。

FAQ

Q: 迭代深化搜索和深度優先搜索有什麼區別？ A: 迭代深化搜索是深度優先搜索的一種改進，它通過逐層遞增的方式實現，避免了一次性遍歷整個深度。

Q: 這種搜索方法在什麼情況下適用？ A: 迭代深化搜索適用於對搜索深度有限制但需要保證找到最優解的場景，例如某些棋類遊戲或規模較小的搜索空間。