何谓启发式搜索-数据分析方法梅长林
何谓启发式搜索算法？它有点像广度优先搜索，但不同的是，它会优先顺着有启发性和具有特定信息的节点搜索下去，这些节点可能是到达目标的最好路径。我们称这个过程为最优（best-first）或启发式搜索。具体而言：
1) 假定有一个启发式（评估）函数ˆf，可以帮助确定下一个要扩展的最优节点。我们采用一个约定，即ˆf的值小表示找到了好的节点。这个函数基于指定问题域的信息，它是状态描述的一个实数值函数。
2) 下一个要扩展的节点n是ˆf(n)值最小的节点（假定节点扩展产生一个节点的所有后继）。
3) 当下一个要扩展的节点是目标节点时过程终止。我们常常可以为最优搜索指定好的评估函数。比如在8数码问题中，可以用不正确位置的数字个数作为状态描述好坏的一个度量：f(n) = 位置不正确的数字个数（和目标相比）。在搜索过程中采用这个启发式函数将产生图9-1所示的图，每个节点的数值是该节点的值。
想要了解更多关于启发式搜索的内容？可以参考以下资源：
这些资源不仅详细介绍了启发式搜索的理论基础，还提供了实际应用案例和实现方法，使得读者可以从多个角度理解和掌握这一强大的算法工具。
启发式搜索算法的魅力就在于它的灵活性和智能性，能够高效地解决复杂问题。而这背后，又蕴藏着怎样的奥秘和挑战呢？继续探索下去，你会发现更多惊喜！
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