##啟發式查詢**|cacl_search
從乙個單調佇列中查詢乙個數字的位置一直是乙個困擾人們的問題。
這個問題一直有乙個十分簡易的方法叫做搜尋**
實現如下：
int normal_search(int *line,int value,int ub)
return 0;
}
學過oi/acm肯定學過這個演算法，它在計算機領域廣泛運用，所以關於它的描述就從略。 二分查詢是一種將單調佇列從中間分快的方法，是已知運用最廣泛的演算法之一，**如下： ``` int binary_search(int *line,int value,int ub)else } return 0; } ``` 看完**，其精髓思想便一目了然，$o(log_2 n)$的時間複雜度和極地的常數使得它速度極快，同普通搜尋一樣的資料量它用時僅為1.6 - 2.0秒. 但是本著精益求精的思想，bzy想出了乙個演算法可以在常數上勝過二分查詢，這就是**啟發式查詢**。 ！！！重頭戲登場
###啟發式查詢**|**cacl_search
已知單調佇列 ,其長度為ubount
其對首記做line[ 1 ],其尾記做line[ ub ],所搜尋的值記做value,由此，我們可以近似估計line 是乙個等差數列，即可估計value的位置大概在：
estimate = 1+(ub-1) *(value-line[1]) / (line[ub]-line[1]);
當然這個式子估計的位置只是估計值，不一定正確，當我，們可以確定範圍，用line[ estimate ]與value比較，如果大則範圍在1 - estimate之間,否則在estimate-ub之間，直到有乙個正確的estimate出現則返回即可，
**如下：
inline const int cacl_search(int *line,const int value,const int ub)
return 0;
}
最後送給大家乙個測試人品的演算法： ``` int down = 0,up = ub; srand(233);'種子隨意，看人品 while(1)else
}return 0;
啟發式與元啟發式演算法
啟發式演算法 heuristic algorigthm 是一種基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費 指計算時間 計算空間等 給出待解決優化問題的每一例項的乙個可行解，該可行解與與最優解的偏離程度一般不可以事先預計。啟發式演算法是一種技術,這種演算法可以在可接受的計算費用內找到最好的解,但不一定...
關於啟發式演算法 元啟發式演算法以及超啟發式演算法的理解
定義 啟發式演算法 heuristic algorithm 是相對於最優化演算法提出的。乙個問題的最優演算法求得該問題每個例項的最優解。啟發式演算法可以這樣定義 乙個基於直觀或經驗構造的演算法，在可接受的花費 指計算時間和空間 下給出待解決組合優化問題每乙個例項的乙個可行解，該可行解與最優解的偏離程...
啟發式演算法和元啟發式演算法
是一種基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費 指計算時間 計算空間等 給出待解決優化問題的每一例項的乙個可行解，該可行解與與最優解的偏離程度一般不可以事先預計。啟發式演算法是一種技術,這種演算法可以在可接受的計算費用內找到最好的解,但不一定能保證所得到解的可行性及最優性，甚至大多數情況下無法闡述...