第一章 树搜索基础概念
#
1.1 树结构基础
#
- 树的基本定义与术语
- 二叉树与多叉树结构
- 树的遍历方式
- 树的应用场景
1.2 搜索问题定义
#
- 状态空间表示
- 搜索问题的形式化描述
- 解路径与代价函数
- 完全性与最优性
第二章 无信息搜索算法
#
2.1 广度优先搜索(BFS)
#
- BFS算法原理与实现
- 队列数据结构应用
- 时间复杂度与空间复杂度分析
- BFS的完全性与最优性证明
2.2 深度优先搜索(DFS)
#
- DFS算法原理与实现
- 栈数据结构应用
- 递归与非递归实现
- DFS的局限性分析
2.3 深度受限搜索
#
- 深度限制设置策略
- 迭代加深搜索(IDS)
- 深度优先迭代加深(DFID)
- 深度参数选择与优化
2.4 双向搜索
#
- 双向BFS原理
- 相遇条件判断
- 双向搜索效率分析
- 实现难点与解决方案
第三章 启发式搜索算法
#
3.1 最佳优先搜索
#
- 启发式函数设计
- 优先级队列应用
- 贪心最佳优先搜索
- 算法性能分析
3.2 A*搜索算法
#
- A*算法核心思想
- 可采纳启发式函数
- 一致性(单调性)条件
- A*算法最优性证明
3.3 启发式函数设计
#
- 曼哈顿距离启发式
- 欧几里得距离启发式
- 问题特定启发式设计
- 启发式函数评估方法
第四章 局部搜索算法
#
4.1 爬山法
#
- 最陡上升爬山法
- 首选爬山法
- 随机重启爬山法
- 局部最优问题分析
4.2 模拟退火算法
#
- 退火过程模拟
- 温度调度策略
- 接受准则设计
- 参数调优方法
4.3 遗传算法
#
- 染色体编码方案
- 选择算子设计
- 交叉与变异操作
- 种群大小与进化策略
4.4 束搜索(Beam Search)
#
- 束宽度参数选择
- 局部束搜索
- 随机束搜索
- 时间与空间权衡
第五章 对抗搜索算法
#
5.1 极小化极大算法
#
- 博弈树构建
- 效用函数设计
- 终端状态评估
- 算法递归实现
5.2 Alpha-Beta剪枝
#
- Alpha-Beta剪枝原理
- 剪枝条件判断
- 移动顺序优化
- 剪枝效率分析
5.3 期望极小化极大算法
#
- 机会节点处理
- 概率分布建模
- 期望值计算
- 不确定性环境应用
第六章 约束满足问题搜索
#
6.1 回溯搜索
#
- 变量选择策略
- 值排序启发式
- 前向检查
- 约束传播技术
6.2 局部搜索在CSP中的应用
#
- 最小冲突启发式
- 约束权重调整
- 随机行走策略
- 解决方案修复
第七章 实时搜索算法
#
7.1 实时A算法(LRTA)
#
- 学习实时A*原理
- 启发式值更新
- 收敛性分析
- 在线学习机制
7.2 最小最大后悔搜索
#
- 后悔值计算
- 决策理论框架
- 风险规避策略
- 实时决策优化
第八章 并行与分布式搜索
#
8.1 并行搜索策略
#
- 任务分解方法
- 负载均衡技术
- 通信开销优化
- 并行BFS与DFS
8.2 分布式搜索算法
#
- 分布式状态空间
- 消息传递机制
- 一致性维护
- 故障容错处理
第九章 搜索算法优化技术
#
9.1 记忆化技术
#
- 重复状态检测
- 转置表应用
- 哈希函数设计
- 内存管理策略
9.2 剪枝优化
#
9.3 启发式学习
#
- 机器学习在启发式设计中的应用
- 经验回放技术
- 神经网络启发式
- 在线学习与适应
第十章 实际应用与案例分析
#
10.1 路径规划应用
#
- 机器人导航
- 游戏AI路径寻找
- 交通路线规划
- 三维空间搜索
10.2 问题求解应用
#
10.3 人工智能应用
#