从初始节点 S 开始逐层向下扩展,在全部搜索完第 k 层节点之后,才进入第 k+1 层节点进行搜索。这种搜索策略属于()优先搜索。
A.随机
B.宽度
C.深度
D.等代价
第1题:
A.宽度优先
B.深度优先
C.等代价
D.有序
第2题:
此题为判断题(对,错)。
第3题:
网状模型、层次模型和关系模型都是数据库中的基本数据模型,在搜索数据时,关系模型是通过(42)实现的。
A.可从任一点开始且沿任何路径搜索
B.可从任一点沿确定的路径搜索
C.可从固定的节点沿确定的路径搜索
D.对关系进行计算
第4题:
在一般图搜索算法中,当对某一个节点n进行扩展时,n的后继节点可分为三类,请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
第5题:
有序搜索,总是选择OPEN表上具有()f值的节点作为下一个要扩展的节点,即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。
第6题:
α剪枝是指若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值居节点的α值,即α(先辈层)≥β(后继层),则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。
第7题:
下面哪个不是图搜索方式的特点()
第8题:
宽度优先和深度优先是两种()。
第9题:
从开始状态开始搜索,然后是开始状态的一个后继状态(即通过一次状态转移可以 到达的状态),接着是该状态的一个后继状态,如此等等,直至到达目标状态,这种搜索技术是()。
第10题:
搜索程序
搜索方法
搜索结果
搜索策略
第11题:
当轮到我方走棋时,首先按照一定的搜索深度生成出给定深度d以内的所有状态,计算所有叶节点的评价函数值。
然后从d-1层节点开始逆向计算。
对于我方要走的极大节点取其子节点中的最大值为该节点的值
对于对方要走的极小节点取其子节点中的最小值为该节点的值。
一直到计算出根节点的值为止,获得根节点取值的那一分枝,即为所选择的最佳走步。
第12题:
启发式搜索又叫信息搜索
启发式搜索策略的搜索路线是事先决定好的
启发式搜索需要利用求解问题的自身特性信息
启发式搜索希望将那些最有希望的节点加以扩展
第13题:
A.搜索目录
B.搜索记录
C.搜索引擎
D.搜索索引
第14题:
此题为判断题(对,错)。
第15题:
第16题:
图搜索策略是实现从一个隐含图中,生成出一部分确实含有一个目标节点的显式表示子图的搜索过程。
第17题:
引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排序可划分为二种方式()搜索和局部择优搜索。
第18题:
利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为()
第19题:
关于极小极大搜索方法,下列说法正确的是()
第20题:
β剪枝是指若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值,即α(后继层)≥β(先辈层),则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。
第21题:
对
错
第22题:
对
错
第23题:
深度优先算法
宽度优先算法
盲搜索算法
A算法
第24题:
图中的每一个节点代表问题的状态,节点间的弧代表应用的规则。
就是从隐含图中搜索出含有解路径的子图来。
对每一个状态可应用的所有规则都要去试,并把结果记录下来。
沿着单独的一条路向下延伸搜索下去。