搜索算法资源

以下是一些常用的搜索算法及其应用场景：

• 线性搜索：简单直接，但效率较低。适用于数据量较小或无法快速访问索引的场景。
• 二分搜索：在有序数据中查找特定元素，效率较高。适用于数据量较大，且数据已排序的场景。
• 深度优先搜索（DFS）：从根节点开始，一直深入到叶子节点，再回溯。适用于图的遍历、路径搜索等场景。
• 广度优先搜索（BFS）：从根节点开始，逐层遍历所有节点。适用于寻找最短路径、拓扑排序等场景。

深度优先搜索

更多关于搜索算法的详细内容，可以参考本站的 搜索算法教程。

• 贪心算法：在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。
• 动态规划：将复杂问题分解为子问题，通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法效率。
• 分治算法：将一个复杂问题分解成两个或多个相同或相似的子问题，递归求解子问题，再将子问题的解合并为原问题的解。

动态规划

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