深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能”深”地搜索图，它把起始节点放到未扩展节点OPEN表中，如果此节点为一目标节点，则得到一个解;如果OPEN为一空表，则失败退出;把***个节点(节点n)从OPEN表移到。,OSED表;如果节点n的深度等于比较大深度，则转回;扩展节点n，产生其全部后裔，并把它们放入OPEN表的前头，如果没有后裔，则转回;如果后继节点中有任一个为目标节点，则求得一个解，成功退出;否则转回。深度优先搜索策略是不完备的，带有一定的冒险性，并且应用此策略得到的解不一定是比较好解(**短路径)。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。同安区提供软件算法包含

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。莆田标准软件算法热线软件算法目前已经很好的运用于工程建筑领域。

贪婪法贪婪法是一种不追求比较好解，只希望得到较为满意解的方法。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。贪婪法常以当前情况为基础作比较好选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。例如平时购物找钱时，为使找回的零钱的硬币数**少，不考虑找零钱的所有各种发表方案，而是从比较大面值的币种开始，按递减的顺序考虑各币种，先尽量用大面值的币种，当不足大面值币种的金额时才去考虑下一种较小面值的币种。这就是在使用贪婪法。这种方法在这里总是比较好，是因为银行对其发行的硬币种类和硬币面值的巧妙安排。如只有面值分别为1、5和11单位的硬币，而希望找回总额为15单位的硬币。按贪婪算法，应找1个11单位面值的硬币和4个1单位面值的硬币，共找回5个硬币。但比较好的解应是3个5单位面值的硬币。

要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个软件算法，然后再根据软件算法编写程序。软件算法在现实生活中有很多的运用 ，在不同的领域也会采用不同的软件程序进行计算。随着信息化的不断发展 ，计算机软件算法已经逐渐成为一种**重要的运算模式，近些年来，我国十分重视对计算机软件技术的相关问题探究，同时，在各大高校 ，也不断重视培养相关的计算机软件操作方面的人才 ，并逐步深化软件算法在现实生活中的运用。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。

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)。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。莆田标准软件算法热线

方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。同安区提供软件算法包含

有界深度优先搜索对于许多复杂问题，其状态空间搜索树的深度可能为无限深，或者可能至少要比某个可接受的解答序列的己知深度上限还要深。为了这种情况，常给出一个节点扩展的比较大深度——深度界限，即在深度优先策略中引入深度限制，称之为有界深度优先搜索。当从初始节点出发沿某一分枝扩展到限制深度，但还没有找到目标时，就不能再继续向下扩展，而只能改变方向继续搜索。若在限度内没有找到问题的解，且CLOSED表中仍有待扩展的节点，就将这些节点送回OPEN表，同时增大深度限制。一致代价搜索在许多实际问题中，状态空间搜索树中的各个边的代价不是完全相同的，为此，需要在搜索树中考虑每条边的代价，根据”代价**小”的原则，优先选用**小代价的搜索路径。宽度优先搜索可被推广用来解决寻找从起始状态至目标状态的具有**小代价的路径问题，这种推广了的宽度优先搜索算法称为一致代价搜索算法。 [1]同安区提供软件算法包含

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