最近這兩天開運動會了，開運動會這兩天聽課，然後又與週末連在了一起，所以像我這樣沒有運動專案的人就是相當於放了三天假期，明天還有acm的課。
上乙個搜尋專題的作業已經截至了，所以想把深度優先搜尋和廣度優先搜尋進行總結一下。其中有的一部分是在網上看的一些介紹的資料。
深度優先搜尋
深度優先搜尋法有遞迴以及非遞迴兩種設計方法。一般的，當搜尋深度較小、問題遞迴方式比較明顯時，用遞迴方法設計好，它可以使得程式結構更簡捷易懂。當搜尋深度較大時，當資料量較大時，由於系統堆疊容量的限制，遞迴容易產生溢位，用非遞迴方法設計比較好。
從輸出結果可看出，深度優先搜尋找到的第乙個解並不一定是最優解。
如果要求出最優解的話，一種方法將是後面要介紹的動態規劃法，另一種方法是修改原演算法：把原輸出過程的地方改為記錄過程，即記錄達到當前目標的路徑和相應的路程值，並與前面已記錄的值進行比較，保留其中最優的，等全部搜尋完成後，才把保留的最優解輸出。
廣度優先搜尋
廣度優先搜尋是來解決最短時間的那些問題的。這是來一層層來進行尋找最終的結果。
一般情況下，深度優先搜尋法占記憶體少但速度較慢，廣度優先搜尋演算法佔記憶體多但速度較快，在距離和深度成正比的情況下能較快地求出最優解。因此在選擇用哪種演算法時，要綜合考慮。決定取捨。
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