搜索的算法有什么

㈠ 请问什么是搜索算法

搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解
的一种方法。搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程。
所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分——控制结构和产生系统，而所有的算
法的优化和改进主要都是通过修改其控制结构来完成的。

㈡ 搜索引擎算法都有哪些

这个的话一般来说都不是很清楚，
但如果是一些大体的算法 如下： 谷歌PR值算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情链接的对方网站的PR值 pr（y）是指友情链接的对方网站的导出友情链接的数量

㈢ 什么是A搜索算法

A*搜索算法，俗称A星算法，作为启发式搜索算法中的一种，这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

㈣ 二分搜索算法是利用什么实现的算法

二分搜索算法是利用排除剩余元素中一半的元素实现的算法。

在计算机科学中，二分搜索（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half-interval search）、对数搜索（英语：logarithmic search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

二分搜索算法原理：

1、如果待查序列为空，那么就返回－1，并退出算法；这表示查找不到目标元素。如果待查序列不为空，则将它的中间元素与要查找的目标元素进行匹配，看它们是否相等。如果相等，则返回该中间元素的索引，并退出算法；此时就查找成功了。如果不相等，就再比较这两个元素的大小。

2、如果该中间元素大于目标元素，那么就将当前序列的前半部分作为新的待查序列；这是因为后半部分的所有元素都大于目标元素，它们全都被排除了。

3、如果该中间元素小于目标元素，那么就将当前序列的后半部分作为新的待查序列；这是因为前半部分的所有元素都小于目标元素，它们全都被排除了。

㈤ 搜索引擎核心算法是什么

搜索引擎核心算法是获得网站网页资料，建立数据库并提供查询的系统。

索引擎的数据库是依靠一个叫“网络机器人（crawlers）”或叫“网络蜘蛛（Spider）”的软件，它通过网络上的各种链接自动获取大量的网页信息内容，并按照一定的规则进行分析和组织。谷歌和网络是典型的搜索引擎系统。

为了更好地服务于web搜索，搜索引擎分析和排序规则也就是说，搜索引擎算法正在发生变化。由于互联网上无数的网站页面，搜索引擎蜘蛛无法将所有网页下载并保存到服务器上。

因此，许多搜索引擎蜘蛛只抓取那些重要的页面，而评估爬行重要性的主要依据是链接宽度（以及外部链接的数量和质量）。

(5)搜索的算法有什么扩展阅读：

搜索引擎核心算法的优化：

1、在搜索前，根据条件降低搜索规模。

2、广度优先搜索中，被处理过的节点，充分释放空间。

3、给据问题的约束条件进行剪枝。

4、利用回溯算法进行优化：回溯和深度优先是相似的，区别在于当一个节点被扩展时，不是所有的子节点都被扩展，而是只有一个子节点被扩展。所以它是盲的，但占用的内存更少。

㈥ 几种常见的查找算法之比较

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要数组是排序的。如果没有排过序，就只好先用O（nlogn)的预处理为它排个序了。而且它的插入比较困难，经常需要移动整个数组，所以动态的情况下比较慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但条件是需要找到一个良好的散列函数，使得分配较为平均。另外，哈希表需要较大的空间，至少要比O(n)大几倍，否则产生冲突的概率很高。

二叉排序树查找也是O(logn)的，关键是插入值时需要做一些处理使得它较为平衡（否则容易出现轻重的不平衡，查找效率最坏会降到O(n)），而且写起来稍微麻烦一些，具体的算法你可以随便找一本介绍数据结构的书看看。当然，如果你用的是c语言，直接利用它的库类型map、multimap就可以了,它是用红黑树实现的，理论上插入、查找时间都是O(logn)，很方便，不过一般会比自己实现的二叉平衡树稍微慢一些。

㈦ 搜索算法的主要分类

如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。它的基本思想是：为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前（子结点）探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择不符合要求，就回溯至父亲结点重新选择另一结点，继续向前探索，如此反复进行，直至求得最优解。深度优先搜索的实现方式可以采用递归或者栈来实现。
由此可见，把通常问题转化为树的问题是至关重要的一步，完成了树的转换基本完成了问题求解。
1、优化思想
减少所遍历的状态总数
2、三种方法
(1)减少节点数
思想：尽可能减少生成的节点数
(2)定制回溯边界
思想：定制回溯边界条件，剪掉不可能得到最优解的子树
在很多情况下，我们已经找到了一组比较好的解。但是计算机仍然会义无返顾地去搜索比它更“劣”的其他解，搜索到后也只能回溯。为了避免出现这种情况，我们需要灵活地去定制回溯搜索的边界。
在深度优先搜索的过程当中，往往有很多走不通的“死路”。假如我们把这些“死路”排除在外，不是可以节省很多的时间吗？打一个比方，前面有一个路径，别人已经提示：“这是死路，肯定不通”，而你的程序仍然很“执着”地要继续朝这个方向走，走到头来才发现，别人的提示是正确的。这样，浪费了很多的时间。针对这种情况，我们可以把“死路”给标记一下不走，就可以得到更高的搜索效率。
(3)记忆化
思想：运用记忆化的方法，使得一些遍历过的子树不要重复遍历
3、三个原则
(1)正确性：剪去的“枝条”不包含最优答案；
我们知道，剪枝方法之所以能够优化程序的执行效率，正如前文所述，是因为它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”。然而，如果在剪枝的时候，将“长有”我们所需要的解的枝条也剪掉了，那么，一切优化也就都失去了意义。所以，对剪枝的第一个要求就是正确性，即必须保证不丢失正确的结果，这是剪枝优化的前提。
为了满足这个原则，我们就应当利用“必要条件”来进行剪枝判断。也就是说，通过解所必须具备的特征、必须满足的条件等方面来考察待判断的枝条能否被剪枝。这样，就可以保证所剪掉的枝条一定不是正解所在的枝条。当然，由必要条件的定义，我们知道，没有被剪枝不意味着一定可以得到正解（否则，也就不必搜索了）。
(2)准确性：在保证第一条原则的情况下，尽可能的剪去更多不包含最优答案的枝条；
在保证了正确性的基础上，对剪枝判断的第二个要求就是准确性，即能够尽可能多的剪去不能通向正解的枝条。剪枝方法只有在具有了较高的准确性的时候，才能真正收到优化的效果。因此，准确性可以说是剪枝优化的生命。
当然，为了提高剪枝判断的准确性，我们就必须对题目的特点进行全面而细致的分析，力求发现题目的本质，从而设计出优秀的剪枝判断方案。
(3)高效性：通过剪枝要能够更快的接近到达最优解。
一般说来，设计好剪枝判断方法之后，我们对搜索树的每个枝条都要执行一次判断操作。然而，由于是利用出解的“必要条件”进行判断，所以，必然有很多不含正解的枝条没有被剪枝。这些情况下的剪枝判断操作，对于程序的效率的提高无疑是具有副作用的。为了尽量减少剪枝判断的副作用，我们除了要下功夫改善判断的准确性外，经常还需要提高判断操作本身的时间效率。
然而这就带来了一个矛盾：我们为了加强优化的效果，就必须提高剪枝判断的准确性，因此，常常不得不提高判断操作的复杂度，也就同时降低了剪枝判断的时间效率；但是，如果剪枝判断的时间消耗过多，就有可能减小、甚至完全抵消提高判断准确性所能带来的优化效果，这恐怕也是得不偿失。很多情况下，能否较好的解决这个矛盾，往往成为搜索算法优化的关键。 类似树的按层遍历，其过程为：首先访问初始点Vi，并将其标记为已访问过，接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2……Vit，并均标记为已访问过，然后再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依此类推，直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。
处理和优化
对于状态数很多时，广度优先搜索可以采用循环队列或动态链表来处理。
主要区别 遍历方式 深度优先搜索遍历 广度优先搜索遍历 所用数据结构 栈 队列 一般优化 最优性剪枝
可行性剪枝 Hash判重
双向搜索

㈧ 概率搜索算法有哪些，除了遗传算法和蚁群

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是由Holland J．H．于20世纪70年代提出的一种优化方法，其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想。

蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

两种算法从概念上都属于随机优化算法，遗传算法是进化算法，主要通过选择、变异和交叉算子，其中每个基因是由二进制串组成；蚁群算法是基于图论的算法，通过信息素选择交换信息。

㈨ 百度搜索引擎都有哪些算法

网络搜索引擎算法：绿萝算法、绿萝算法2.0、石榴算法、原创星火计划、冰桶算法、白杨算法、谷歌熊猫算法、轻舟算法、谷歌企鹅算法

㈩ 搜索引擎的排序算法都有哪些是怎么实现的

搜索引擎的排序算法：

词频统计——词位置加权的搜索引擎

关键词在文档中词频越高，出现的位置越重要，则被认为和检索词的相关性越好。

1）词频统计

2）词位置加权

2.2基于链接分析排序的第二代搜索引擎

1）PageRank算法

PageRank算法的基本思想是：页面的重要程度用PageRank值来衡量，PageRank值主要体现在两个方面：引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度。
其计算公式为：
PR（A）：页面A的PageRank值；
d：阻尼系数，由于某些页面没有入链接或者出链接，无法计算PageRank值，为避免这个问题（即LinkSink问题），而提出的。阻尼系数常指定为0.85。
R（Pi）：页面Pi的PageRank值；
C（Pi）：页面链出的链接数量；

2）Topic-Sensitive PageRank算法

3）HillTop算法
HillTop算法通过不同等级的评分确保了评价结果对关键词的相关性，通过不同位置的评分确保了主题（行业）的相关性，通过可区分短语数防止了关键词的堆砌。

4）HITS

HITS算法只计算主特征向量，处理不好主题漂移问题；其次，进行窄主题查询时，可能产生主题泛化问题；因此可据LIngmao了解看待，找寻适合的算法