递归法递归是设计和描述算法的一种有力的工具，它在复杂算法的描述中被经常采用，能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为 的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题，并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地，当规模 时，能直接得解。递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段，把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。软件算法在船舶建造领域有着***的运用 。莆田项目软件算法供应商

广度优先搜索(Breadth- First- Search)也称为宽度优先搜索，它是一种按”先产生的节点先扩展”的原则进行的搜索。搜索的过程是:从初始节点A开始，逐层地对节点进行扩展并考察它是否为目标节点，在第n层节点没有全部扩展并考察之前，不对第n十1层节点进行扩展。广度搜索是逐层进行的。它把起始节点放到OPEN中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答);如果OPEN表是个空表，则没有解，失败退出;否则继续;把***个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点表中;扩展节点n如果没有后继节点，则转回;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指针;如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到解，成功退出;否则转回。同安区品牌软件算法咨询热线。在递推阶段，把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。

广度优先搜索这种策略是完备的，即如果问题的解存在，用它则一定能找到解，且找到的解还是比较好解(即**短的路径)，但它的缺点是搜索效率低。深度优先搜索深度优先搜索(Depth- first- Search)亦称为纵向搜索，它是从树根开始一枝一枝逐渐生成，是一种后生成的节点先扩展的搜索方法。首先，扩展**深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下进行;只有当搜索到一个没有后裔的状态时，它才考虑另一条替代的路径(替代路径与前面已经试过的路径不同之处**在于改变***n步，而且保持n尽可能小)。

穷举搜索法的缺陷是编写的程序通常不能适应变化的情况。递推法递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。设要求问题规模为 的解，当 时，解或为已知，或能非常方便地得到解。能采用递推法构造算法的问题有重要的递推性质，即当得到问题规模为 的解后，由问题的递推性质，能从已求得的规模为 的一系列解，构造出问题规模为 的解。这样，程序可从 或 出发，重复地，由已知至 规模的解，通过递推，获得规模为 的解，直至得到规模为 的解。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时，通常按递推算法编写程序。

编写递归函数时要注意，函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层，当递推进入“简单问题”层时，原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层，它们各有自己的参数和局部变量。由于递归引起一系列的函数调用，并且可能会有一系列的重复计算，递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时，通常按递推算法编写程序。回溯法回溯法也称为试探法，该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时，该候选解就是问题的一个解。在回溯法中，放弃当前候选解，寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模，以继续试探的过程称为向前试探。递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。湖里区提供软件算法包含

贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找比较好解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。莆田项目软件算法供应商

穷举搜索法穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。对一组数穷尽所有排列，有很直接的方法。将一个排列看作一个长整数，则所有排列对应着一组整数。将这组整数按从小到大的顺序排列排成一个整数，从对应**小的整数开始。按数列的递增顺序逐一列举每个排列对应的每个整数，这能更有效地完成排列的穷举。从一个排列找出对应数列的下一个排列可在当前排列的基础上作部分调整来实现。倘若当前排列为1，2，4，6，5，3，并令其对应的长整数为124653。要寻找比长整数124653更大的排列，可从该排列的***一个数字顺序向前逐位考察，当发现排列中的某个数字比它前一个数字大时，如本例中的6比它的前一位数字4大，这说明还有对应更大整数的排列。莆田项目软件算法供应商

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