搜索演算法有哪些

① 概率搜索演算法有哪些，除了遺傳演算法和蟻群

遺傳演算法(Genetic Algorithm，GA)是由Holland J．H．於20世紀70年代提出的一種優化方法，其最優解的搜索過程模擬達爾文的進化論和「適者生存」的思想。

蟻群演算法(Ant Colony Optimization, ACO)，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。

兩種演算法從概念上都屬於隨機優化演算法，遺傳演算法是進化演算法，主要通過選擇、變異和交叉運算元，其中每個基因是由二進制串組成；蟻群演算法是基於圖論的演算法，通過信息素選擇交換信息。

② dfs演算法是什麼

DFS是深度優先搜索演算法。

深度優先搜索演算法，又稱DFS(Depth First Search)。DFS演算法是一種搜索演算法，而搜索演算法實質上是一種枚舉，即藉助計算機的高性能來有目的地枚舉一個問題的部分情況或這個問題的所有情況，進而求出問題的解的一種方法。

分類：

1. 順序性剪枝

若一些題的搜索順序對答案無影響，那麼搜索順序的不同會導致搜索樹形態的改變，優先搜索分支較少的階段，此時能減少搜索的規模。

2. 重復性剪枝

在搜索的時候如果有多種方式可以到達一個狀態，那麼只需要搜索一個分支就可以了。

3. 可行性剪枝

可行性剪枝是對搜索正確性的一個保證，當分支在遞歸邊界的時候回溯。

4. 最優性剪枝

在搜索過程中，如果當前階段的代價已經超過我們已知的最小代價，那麼此時繼續搜索下去就失去了意義。

5. 記憶化剪枝

記錄搜索狀態的結果，當重復遍歷一個狀態的時候就可以直接返回這個狀態的答案，避免重復的搜索。

③ 查找演算法有哪些

查找演算法常用的有，順序查找，二分查找，哈希表查找，等等。

④ 搜索引擎演算法都有哪些

這個的話一般來說都不是很清楚，
但如果是一些大體的演算法 如下： 谷歌PR值演算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情鏈接的對方網站的PR值 pr（y）是指友情鏈接的對方網站的導出友情鏈接的數量

⑤ 百度搜索引擎都有哪些演算法

網路搜索引擎演算法：綠蘿演算法、綠蘿演算法2.0、石榴演算法、原創星火計劃、冰桶演算法、白楊演算法、谷歌熊貓演算法、輕舟演算法、谷歌企鵝演算法

⑥ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的

搜索引擎的排序演算法：

詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎

關鍵詞在文檔中詞頻越高，出現的位置越重要，則被認為和檢索詞的相關性越好。

1）詞頻統計

2）詞位置加權

2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎

1）PageRank演算法

PageRank演算法的基本思想是：頁面的重要程度用PageRank值來衡量，PageRank值主要體現在兩個方面：引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。
其計算公式為：
PR（A）：頁面A的PageRank值；
d：阻尼系數，由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接，無法計算PageRank值，為避免這個問題（即LinkSink問題），而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R（Pi）：頁面Pi的PageRank值；
C（Pi）：頁面鏈出的鏈接數量；

2）Topic-Sensitive PageRank演算法

3）HillTop演算法
HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性，通過不同位置的評分確保了主題（行業）的相關性，通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。

4）HITS

HITS演算法只計算主特徵向量，處理不好主題漂移問題；其次，進行窄主題查詢時，可能產生主題泛化問題；因此可據LIngmao了解看待，找尋適合的演算法

⑦ bfs演算法是什麼

bfs演算法寬度優先搜索演算法（又稱廣度優先搜索）是最簡便的圖的搜索演算法之一，這一演算法也是很多重要的圖的演算法的原型。Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。其別名又叫BFS，屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。

與深度優先搜索的對比

1、把根節點壓入棧中。

2、每次從棧中彈出一個元素，搜索所有在它下一級的元素，把這些元素壓入棧中。並把這個元素記為它下一級元素的前驅。

3、找到所要找的元素時結束程序。

4、如果遍歷整個樹還沒有找到，結束程序。

⑧ 大數據核心演算法有哪些

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的最佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是最佳優先搜索的範例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

⑨ 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

⑩ 幾種常見的查找演算法之比較

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要數組是排序的。如果沒有排過序，就只好先用O（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個數組，所以動態的情況下比較慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但條件是需要找到一個良好的散列函數，使得分配較為平均。另外，哈希表需要較大的空間，至少要比O(n)大幾倍，否則產生沖突的概率很高。

二叉排序樹查找也是O(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查找效率最壞會降到O(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹數據結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫類型map、multimap就可以了,它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查找時間都是O(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。