搜索常見演算法

A. 你所了解的在百度的搜索引擎中所應用的演算法有哪些

網路基礎演算法分析：鏈接流行度核心演算法+網路推廣+框計算+開放平台
1.【鏈接流行度】和大多數關鍵詞搜索引擎一樣，頁面URL地址鏈接的流行程度為核心的基礎核心演算法；
2.【網路推廣】起先叫做網路競價，後改為網路推廣，包括關鍵詞競價演算法和網盟推廣演算法兩部分；
3.【框計算】語義分析、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法等。

B. 搜索引擎排名演算法分析，搜索引擎排名有哪幾種演算法

①Google和PageRank演算法。
②PageRank演算法。
③HITS演算法。
④ ARC演算法。
主要針對關鍵詞在文章中出現密度的原理，和一定推廣手段（如：推廣平台，問答，權重網站外鏈等），從而引導蜘蛛來爬行，並對其關鍵詞收錄，來達到自身想要的利益，但效果普通，且推廣力度大，每天更新內容量多的問題。好的SEO不僅僅是針對關鍵詞，哪怕細致到用戶在瀏覽網站時，每一個點擊動作，瀏覽的方便程度，都是做出了考慮的，白帽的SEO工作者，是從對網站建設，用戶體驗，頁面布局等等做出了長期的規劃。所以，任何搜索引擎基本沒有很固定的一套排名演算法（例如網路等就會不斷更新自己的排名演算法），或者有，也是不會公開，因為這樣會造成搜索引擎的排名紊亂。了解了用戶的訪問目的，針對性的對網站做出長期規劃，布局，為用戶提供好的體驗，這才是做為白帽SEO工作者應該做的事情。關注那些關於搜索引擎工作機制的最新和最大的傳言沒有什麼不好，但是不要熱衷於此，否則就忽略了真正有意義的事情：網站的訪問者。

C. 談談幾種接觸搜索演算法的比較麻煩告訴我

接觸分析計算主要是接觸界面的搜尋方法和法向接觸力的計算問題.
常見的有主從面法、級域法和一體化演算法 是接觸點的搜索演算法，這三種演算法中，最早的是主從面法，主從面法中從節點不允許穿透主動面，但主動面上的接觸點可以穿透從動面。故主從面法只需搜尋與主動面接觸的節點。主從面法的一個缺陷是——不能處理同一個接觸面內發生的情況，比如子接觸問題。與其他兩種方法相比，主從面法只考慮接觸體中一半的接觸點，所以其計算工作量是比較小的。級域法在相互靠近的接觸塊中尋找接觸對；一體化演算法總是在所有的接觸塊中尋找。由於計算方法的不同，這三種方法計算時間依賴於接觸面的大小。另一方面主從法之所以被廣泛採用，是他的演算法很成熟，編程也容易，而級域法需要從高到低逐級進行，編程就很困難，而且其矢量化運算能力也不行。
所以總體來說，一體化演算法是最優越的。
除了這三種演算法，還有一些別的演算法：比如 BCM，邊界搜索，近些年一些智能演算法也被廣泛引入進來！
除了接觸點的搜尋演算法，常用的接觸力演算法為：拉格朗日乘子法和罰函數法。拉格朗日乘子法不允許接觸邊界的互相穿透，能准確描述幾何約束條件，是一種精確的接觸力演算法，但它與顯式演算法不相容，要求特殊的數值處理。但該方法在每個接觸點處要求引入乘子，導致系統自由度的增加，使計算效率降低。而罰函數法允許接觸面之間的互相穿透，並通過罰子將接觸力大小和接觸邊界的穿透量聯系起來，接觸力正比於邊界穿透量。此方法比較簡單單也適合於顯式演算法，能在系統自由度不增加的情況下進行數值求解。但它影響顯式演算法中的臨界時間步長。罰因子的好壞還影響計算結果的可靠性。

D. 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）

E. 搜索引擎演算法的介紹

搜索引擎演算法： 獲得網站網頁資料，建立資料庫並提供查詢的系統，我們都可以把它叫做搜索引擎。搜索引擎的資料庫是依靠一個叫「網路機器人（crawlers）」或叫「網路蜘蛛（Spider）」的軟體，通過網路上的各種鏈接自動獲取大量網頁信息內容，並按一定的規則分析整理形成的。Google、網路都是比較典型的搜索引擎系統。 為了更好的服務網路搜索，搜索引擎的分析整理規則---即搜索引擎演算法是變化的。

F. 百度演算法有哪些

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、颶風1.0,2.0,3.0，極光演算法，烽火演算法等等

G. 搜索演算法的主要分類

如演算法名稱那樣，深度優先搜索所遵循的搜索策略是盡可能「深」地搜索樹。它的基本思想是：為了求得問題的解，先選擇某一種可能情況向前（子結點）探索，在探索過程中，一旦發現原來的選擇不符合要求，就回溯至父親結點重新選擇另一結點，繼續向前探索，如此反復進行，直至求得最優解。深度優先搜索的實現方式可以採用遞歸或者棧來實現。
由此可見，把通常問題轉化為樹的問題是至關重要的一步，完成了樹的轉換基本完成了問題求解。
1、優化思想
減少所遍歷的狀態總數
2、三種方法
(1)減少節點數
思想：盡可能減少生成的節點數
(2)定製回溯邊界
思想：定製回溯邊界條件，剪掉不可能得到最優解的子樹
在很多情況下，我們已經找到了一組比較好的解。但是計算機仍然會義無返顧地去搜索比它更「劣」的其他解，搜索到後也只能回溯。為了避免出現這種情況，我們需要靈活地去定製回溯搜索的邊界。
在深度優先搜索的過程當中，往往有很多走不通的「死路」。假如我們把這些「死路」排除在外，不是可以節省很多的時間嗎？打一個比方，前面有一個路徑，別人已經提示：「這是死路，肯定不通」，而你的程序仍然很「執著」地要繼續朝這個方向走，走到頭來才發現，別人的提示是正確的。這樣，浪費了很多的時間。針對這種情況，我們可以把「死路」給標記一下不走，就可以得到更高的搜索效率。
(3)記憶化
思想：運用記憶化的方法，使得一些遍歷過的子樹不要重復遍歷
3、三個原則
(1)正確性：剪去的「枝條」不包含最優答案；
我們知道，剪枝方法之所以能夠優化程序的執行效率，正如前文所述，是因為它能夠「剪去」搜索樹中的一些「枝條」。然而，如果在剪枝的時候，將「長有」我們所需要的解的枝條也剪掉了，那麼，一切優化也就都失去了意義。所以，對剪枝的第一個要求就是正確性，即必須保證不丟失正確的結果，這是剪枝優化的前提。
為了滿足這個原則，我們就應當利用「必要條件」來進行剪枝判斷。也就是說，通過解所必須具備的特徵、必須滿足的條件等方面來考察待判斷的枝條能否被剪枝。這樣，就可以保證所剪掉的枝條一定不是正解所在的枝條。當然，由必要條件的定義，我們知道，沒有被剪枝不意味著一定可以得到正解（否則，也就不必搜索了）。
(2)准確性：在保證第一條原則的情況下，盡可能的剪去更多不包含最優答案的枝條；
在保證了正確性的基礎上，對剪枝判斷的第二個要求就是准確性，即能夠盡可能多的剪去不能通向正解的枝條。剪枝方法只有在具有了較高的准確性的時候，才能真正收到優化的效果。因此，准確性可以說是剪枝優化的生命。
當然，為了提高剪枝判斷的准確性，我們就必須對題目的特點進行全面而細致的分析，力求發現題目的本質，從而設計出優秀的剪枝判斷方案。
(3)高效性：通過剪枝要能夠更快的接近到達最優解。
一般說來，設計好剪枝判斷方法之後，我們對搜索樹的每個枝條都要執行一次判斷操作。然而，由於是利用出解的「必要條件」進行判斷，所以，必然有很多不含正解的枝條沒有被剪枝。這些情況下的剪枝判斷操作，對於程序的效率的提高無疑是具有副作用的。為了盡量減少剪枝判斷的副作用，我們除了要下功夫改善判斷的准確性外，經常還需要提高判斷操作本身的時間效率。
然而這就帶來了一個矛盾：我們為了加強優化的效果，就必須提高剪枝判斷的准確性，因此，常常不得不提高判斷操作的復雜度，也就同時降低了剪枝判斷的時間效率；但是，如果剪枝判斷的時間消耗過多，就有可能減小、甚至完全抵消提高判斷准確性所能帶來的優化效果，這恐怕也是得不償失。很多情況下，能否較好的解決這個矛盾，往往成為搜索演算法優化的關鍵。 類似樹的按層遍歷，其過程為：首先訪問初始點Vi，並將其標記為已訪問過，接著訪問Vi的所有未被訪問過可到達的鄰接點Vi1、Vi2……Vit，並均標記為已訪問過，然後再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，訪問每一個頂點的所有未被訪問過的鄰接點，並均標記為已訪問過，依此類推，直到圖中所有和初始點Vi有路徑相通的頂點都被訪問過為止。
處理和優化
對於狀態數很多時，廣度優先搜索可以採用循環隊列或動態鏈表來處理。
主要區別 遍歷方式 深度優先搜索遍歷 廣度優先搜索遍歷 所用數據結構 棧 隊列 一般優化 最優性剪枝
可行性剪枝 Hash判重
雙向搜索

H. 10個常用演算法

原理：
二分法查找，也稱為折半法，是一種在有序數組中查找特定元素的搜索演算法。

一般步驟：
（1）確定該區間的中間位置K；
（2）將查找的值T與array[k]比較。
若相等，查找成功返回此位置；否則確定新的查找區域，繼續二分查找。每一次查找與中間值比較，可以確定是否查找成功，不成功當前查找區間將縮小一半，遞歸查找即可。

原理：
一種通過重復將問題分解為同類的子問題而解決問題的方法

典型例子：
斐波那契數列
描述： 斐波那契數列 指的是這樣一個數列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368.....自然中的斐波那契數列") 自然中的斐波那契數列，這個數列從第3項開始，每一項都等於前兩項之和。

解決方式：

原理：
在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當發現已不滿足求解條件時，就「回溯」返回，嘗試別的路徑。
回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。
但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為「回溯點」。

解決問題一般步驟：
1、 針對所給問題，定義問題的解空間，它至少包含問題的一個（最優）解。

2 、確定易於搜索的解空間結構,使得能用回溯法方便地搜索整個解空間 。

3 、以深度優先的方式搜索解空間，並且在搜索過程中用剪枝函數避免無效搜索。

典型例子：
八皇後問題
描述：在8×8格的國際象棋上擺放八個皇後，使其不能互相攻擊，即任意兩個皇後都不能處於同一行、同一列或同一斜線上，問有多少種擺法。

解決方式： https://blog.csdn.net/weixin_41865447/article/details/80034433

概念：
將雜亂無章的數據元素，通過一定的方法按關鍵字順序排列的過程叫做排序。

分類：
非穩定排序演算法：快速排序、希爾排序、堆排序、直接選擇排序
穩定的排序演算法：基數排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、歸並排序

十個常用排序演算法

利用計算機的高性能來有目的的窮舉一個問題解空間的部分或所有的可能情況，從而求出問題的解的一種方法。

分類：
枚舉演算法、深度優先搜索、廣度優先搜索、A*演算法、回溯演算法、蒙特卡洛樹搜索、散列函數等演算法。

將一個數據轉換為一個標志，這個標志和源數據的每一個位元組都有十分緊密的關系。

很難找到逆向規律

只要符合散列思想的演算法都可以被稱為是Hash演算法

對不同的關鍵字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，這種現象稱為 碰撞 。

原理
在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所做出的是在 某種意義上的局部最優解 。
從問題的某一個初始解出發一步一步地進行，根據某個優化測度，每一步都要確保能獲得局部最優解。每一步只考慮一個數據，他的選取應該滿足局部優化的條件。若下一個數據和部分最優解連在一起不再是可行解時，就不把該數據添加到部分解中，直到把所有數據枚舉完，或者不能再添加演算法停止。

一種近似演算法

一般步驟：
1、建立數學模型來描述問題；
2、把求解的問題分成若干個子問題；
3、對每一子問題求解，得到子問題的局部最優解；
4、把子問題的解局部最優解合成原來解問題的一個解。

典型例子：
0/1背包問題
馬踏棋盤
均分紙牌

例題： https://www.cnblogs.com/hust-chen/p/8646009.html

概念：
分治演算法的基本思想是將一個規模為N的問題分解為K個規模較小的子問題，這些子問題相互獨立且與原問題性質相同。求出子問題的解，就可得到原問題的解。即一種分目標完成程序演算法，簡單問題可用二分法完成。

一般步驟：
（1）分解，將要解決的問題劃分成若干規模較小的同類問題；
（2）求解，當子問題劃分得足夠小時，用較簡單的方法解決；
（3）合並，按原問題的要求，將子問題的解逐層合並構成原問題的解。

典型例子：
排序中：歸並排序、堆排序、快速排序；
實例：找偽幣、求最值、棋盤覆蓋

https://ke..com/item/%E5%88%86%E6%B2%BB%E7%AE%97%E6%B3%95/3263297

概念：
用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。

動態規劃一般可分為線性動規，區域動規，樹形動規，背包動規四類。

舉例：
線性動規：攔截導彈，合唱隊形，挖地雷，建學校，劍客決斗等；
區域動規：石子合並， 加分二叉樹，統計單詞個數，炮兵布陣等；
樹形動規：貪吃的九頭龍，二分查找樹，聚會的歡樂，數字三角形等；
背包問題：01背包問題，完全背包問題，分組背包問題，二維背包，裝箱問題，擠牛奶（同濟）等；

應用實例：
最短路徑問題 ，項目管理，網路流優化等；

https://ke..com/item/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92/529408?fromtitle=%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%AE%97%E6%B3%95&fromid=15742703&fr=aladdin

概念：
在一個給定的字元文本內搜尋出自己想要找的一個字元串，平常所用的各種文本編輯器里的ctrl+F大多就是使用的這些字元匹配演算法。

分類：
KMP、BM、Sunday、Horspool、RK

參考：
https://cloud.tencent.com/developer/news/282694
https://blog.csdn.net/paincupid/article/details/81159320

I. 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

J. 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。