第一章 图搜索基础概念 #

1.1 图的基本定义 #

1.1.1 图的数学表示 #

1.1.2 顶点与边的属性 #

1.1.3 图的分类标准 #

1.2 图搜索问题概述 #

1.2.1 搜索问题的形式化描述 #

2.2.2 搜索目标与约束条件 #

2.2.3 搜索空间复杂度分析 #

1.3 图表示方法 #

1.3.1 邻接矩阵表示法 #

1.3.2 邻接表表示法 #

1.3.3 其他特殊表示方法 #

第二章 无信息搜索算法 #

2.1 广度优先搜索(BFS) #

2.1.1 BFS算法原理 #

2.1.2 BFS实现细节 #

2.1.3 BFS应用场景 #

2.2 深度优先搜索(DFS) #

2.2.1 DFS算法原理 #

2.2.2 递归与非递归实现 #

2.2.3 DFS的变体与应用 #

2.3 其他无信息搜索 #

2.3.1 一致代价搜索 #

2.3.2 深度限制搜索 #

2.3.3 迭代加深搜索 #

第三章 启发式搜索算法 #

3.1 A*搜索算法 #

3.1.1 启发函数设计 #

3.1.2 可采纳性与一致性 #

3.1.3 A*算法优化技术 #

3.2 其他启发式搜索 #

3.2.1 最佳优先搜索 #

3.2.2 束搜索 #

3.2.3 遗传算法在图搜索中的应用 #

第四章 特殊图结构搜索 #

4.1 树结构搜索 #

4.1.1 二叉树搜索 #

4.1.2 多叉树搜索 #

4.1.3 决策树搜索 #

4.2 有向无环图搜索 #

4.2.1 拓扑排序 #

4.2.2 关键路径算法 #

4.2.3 DAG中的动态规划 #

4.3 加权图搜索 #

4.3.1 最短路径问题 #

4.3.2 最小生成树 #

4.3.3 网络流算法 #

第五章 图搜索优化技术 #

5.1 剪枝策略 #

5.1.1 Alpha-Beta剪枝 #

5.1.2 边界剪枝 #

5.1.3 对称性剪枝 #

5.2 并行与分布式搜索 #

5.2.1 多线程图搜索 #

5.2.2 分布式图搜索框架 #

5.2.3 GPU加速图搜索 #

5.3 内存优化技术 #

5.3.1 状态压缩 #

5.3.2 外部存储搜索 #

5.3.3 增量式搜索 #

第六章 实际应用领域 #

6.1 路径规划应用 #

6.1.1 机器人导航 #

6.1.2 游戏AI路径寻找 #

6.1.3 交通网络规划 #

6.2 人工智能应用 #

6.2.1 问题求解系统 #

6.2.2 自动推理系统 #

6.2.3 知识图谱查询 #

6.3 网络分析应用 #

6.3.1 社交网络分析 #

6.3.2 互联网爬虫 #

6.3.3 生物信息学网络分析 #

第七章 高级专题与前沿发展 #

7.1 实时搜索算法 #

7.1.1 实时A*算法 #

7.1.2 动态环境搜索 #

7.1.3 增量式路径规划 #

7.2 近似搜索算法 #

7.2.1 近似最短路径 #

7.2.2 概率图搜索 #

7.2.3 随机化搜索技术 #

7.3 图搜索理论前沿 #

7.3.1 复杂度理论进展 #

7.3.2 量子图搜索 #

7.3.3 机器学习辅助搜索 #