广搜与深搜的区别

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广搜与深搜的区别是在搜索空间和搜索效率上。

1、搜索空间

广搜（Breadth-First Search，BFS）是按照广度优先的顺序搜索，从根节点开始，首先搜索距离根节点最近的节点，然后再逐渐向外扩展。因此，广搜的搜索空间呈现出一种层次结构，类似于树或图。

深搜（Depth-First Search，DFS）则是按照深度优先的顺序搜索，从根节点开始，一直深入下去，直到找到目标节点或达到搜索深度限制。深搜的搜索空间呈现出一种垂直结构。

2、搜索效率

广搜在搜索空间较大的情况下，可以快速地遍历到各个节点，因此在大规模数据集上的搜索效率较高。但是，如果搜索深度较深，可能会浪费大量时间在无用的节点上。

深搜则是在深度方向上进行搜索，因此在搜索深度较小的情况下，可以更快地找到目标节点。但是，如果搜索深度过大，可能会导致效率降低，甚至无法找到目标节点。

广搜与深搜的应用：

1、广搜的应用

（1）图的遍历：广搜可以用于遍历图或树的所有节点，常用于社交网络分析、网页爬取等。

（2）最佳优先搜索：在某些情况下，我们希望找到最优解，而不仅仅是可行解。广搜可以用于实现最佳优先搜索，通过评估每个节点的价值，优先选择最有价值的节点进行扩展。

（3）组合优化：广搜可以用于解决一些组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。

2、深搜的应用

（1）求解约束满足问题：深搜可以用于求解约束满足问题，如数独、八皇后问题等。通过逐层深入搜索，可以找到满足所有约束的解。

（2）人工智能决策：在一些需要智能决策的领域，如游戏、自动驾驶等，深搜可以用于决策树的构建和搜索，找到最优的行动方案。

（3）优化控制：在控制系统中，深搜可以用于优化控制策略，以实现系统的最优控制。