貪婪法貪婪法是一種不追求比較好解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找比較好解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作比較好選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。例如平時購物找錢時，為使找回的零錢的硬幣數**少，不考慮找零錢的所有各種發表方案，而是從比較大面值的幣種開始，按遞減的順序考慮各幣種，先盡量用大面值的幣種，當不足大面值幣種的金額時才去考慮下一種較小面值的幣種。這就是在使用貪婪法。這種方法在這里總是比較好，是因為銀行對其發行的硬幣種類和硬幣面值的巧妙安排。如只有面值分別為1、5和11單位的硬幣，而希望找回總額為15單位的硬幣。按貪婪算法，應找1個11單位面值的硬幣和4個1單位面值的硬幣，共找回5個硬幣。但比較好的解應是3個5單位面值的硬幣。方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。莆田業務前景軟件算法哪里好

有界深度優先搜索對于許多復雜問題，其狀態空間搜索樹的深度可能為無限深，或者可能至少要比某個可接受的解答序列的己知深度上限還要深。為了這種情況，常給出一個節點擴展的比較大深度——深度界限，即在深度優先策略中引入深度限制，稱之為有界深度優先搜索。當從初始節點出發沿某一分枝擴展到限制深度，但還沒有找到目標時，就不能再繼續向下擴展，而只能改變方向繼續搜索。若在限度內沒有找到問題的解，且CLOSED表中仍有待擴展的節點，就將這些節點送回OPEN表，同時增大深度限制。一致代價搜索在許多實際問題中，狀態空間搜索樹中的各個邊的代價不是完全相同的，為此，需要在搜索樹中考慮每條邊的代價，根據”代價**小”的原則，優先選用**小代價的搜索路徑。寬度優先搜索可被推廣用來解決尋找從起始狀態至目標狀態的具有**小代價的路徑問題，這種推廣了的寬度優先搜索算法稱為一致代價搜索算法。 [1]同安區推廣軟件算法選擇軟件算法目前已經很好的運用于工程建筑領域。

遞歸法遞歸是設計和描述算法的一種有力的工具，它在復雜算法的描述中被經常采用，能采用遞歸描述的算法通常有這樣的特征：為求解規模為 的問題，設法將它分解成規模較小的問題，然后從這些小問題的解方便地構造出大問題的解，并且這些規模較小的問題也能采用同樣的分解和綜合方法，分解成規模更小的問題，并從這些更小問題的解構造出規模較大問題的解。特別地，當規模 時，能直接得解。遞歸算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復雜的問題(規模為n)的求解推到比原問題簡單一些的問題(規模小于n)的求解。

迭代法是用于求方程或方程組近似根的一種常用的算法設計方法。設方程為 ，用某種數學方法導出等價的形式 ，然后按以下步驟執行：1、選一個方程的近似根，賦給變量 ；2、將 的值保存于變量 ，然后計算 ，并將結果存于變量；3、當 與 的差的***值還小于指定的精度要求時，重復步驟2的計算。若方程有根，并且用上述方法計算出來的近似根序列收斂，則按上述方法求得的 就認為是方程的根。具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況：1、如果方程無解，算法求出的近似根序列就不會收斂，迭代過程會變成死循環，因此在使用迭代算法前應先考察方程是否有解，并在程序中對迭代的次數給予限制。2、 方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。遞歸算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。

深度優先搜索所遵循的搜索策略是盡可能”深”地搜索圖，它把起始節點放到未擴展節點OPEN表中，如果此節點為一目標節點，則得到一個解;如果OPEN為一空表，則失敗退出;把***個節點(節點n)從OPEN表移到。,OSED表;如果節點n的深度等于比較大深度，則轉回;擴展節點n，產生其全部后裔，并把它們放入OPEN表的前頭，如果沒有后裔，則轉回;如果后繼節點中有任一個為目標節點，則求得一個解，成功退出;否則轉回。深度優先搜索策略是不完備的，帶有一定的冒險性，并且應用此策略得到的解不一定是比較好解(**短路徑)。在一系列“簡單問題”層，它們各有自己的參數和局部變量。同安區信息軟件算法咨詢熱線

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