禁忌搜索算法的 Python 实现，蛮适合想深入优化算法的你玩一玩。压缩包里写的是用它来解旅行商问题，代码结构清晰，思路也比较实用。 旅行商问题的思路其实不难懂——n 个城市走一圈，回到起点，路径最短就赢了。用禁忌搜索来解这个问题，有点像“有点记性”的试错法。它会记住走过的烂路径，不让你再犯同样的错
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如果你想深入了解 Python 中的搜索算法，python，python-searches.rar这个压缩包挺值得一看的。里面不仅有基本的线性搜索、二分搜索，还有哈希表等高级搜索方法的实现，你在大数据时做出更加高效的选择。其实，搜索算法不仅仅是查找，它也能影响程序的整体性能哦。比如二分搜索适合有序数
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点击灰色按钮设置起点和终点，人物可向上下左右斜方向移动
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解空间树的动态搜索分支限界法首先确定一个合理的限界函数，并根据限界函数确定目标函数的界[down, up]；然后按照广度优先策略遍历问题的解空间树，在某一分支上，依次搜索该结点的所有孩子结点，分别估算这些孩子结点的目标函数的可能取值（对最小化问题，估算结点的down，对最大化问题，估算结点的up）。
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pyHarmonySearch 是一个用纯 Python 实现的和声搜索 (HS) 全局优化算法库。HS 是一种元启发式搜索算法，灵感来自于音乐家之间的即兴演奏过程，用于寻找全局最优解。 pyHarmonySearch 的特点： 支持连续变量和离散变量 无需依赖第三方软件，只需 Python 2.
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本代码演示了图染色问题中局部搜索算法的Python实现。 它使用启发式算法对图进行染色，以最小化相邻顶点的颜色冲突。
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如果你想了解搜索算法的核心原理，是常见的回溯方法、图搜索、启发式搜索等，这篇《搜索算法详解》肯定会对你有。文章从搜索问题的基本概念入手，再到不同类型的搜索方法，深入了各类算法的实现。挺适合想在算法上扎实基础的同学哦！ 对于 A*搜索算法，如果你感兴趣，可以看看这篇[《A*搜索算法演示》](http:
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双向广度优先搜索（BBFS）挺有意思的，它是广度优先搜索的升级版。不同的是，它会同时从起始点和目标点开始搜索，直到两个方向的搜索前沿相遇。这样就能更快找到路径，是在图对称的情况下，比单向搜索要高效不少。BBFS 适合在节点之间路径长度相同的图里使用，但如果图不对称，它就不会找到最短路径了。举个例子，
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