深搜和广搜的概念和设计思想（贪心+动态规划+最大堆）

广搜和深搜大多用于图的搜索，但是也不仅仅用于此，因为这是一种思想，所以应该理论上可以用于所有合适的数据结构类型。

深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时，当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。

递归算法比较简单，这里就不讲了，主要想说说非递归思想：主要借助节点类型为队列的栈实现。也就说，“探左”和“探右”通过弹栈实现，通常要加入动态规划的思想。

动态规划就是把原问题分解为相对简单的子问题方式求解，但是动态规划也要符合几个条件，一定要有最优子结构（子问题最优导致总体最优）和子问题不相互影响的条件。常用语解决重叠子问题（子问题重复，因为会存储起来不会再次计算）

顺便再说说贪心：，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。

贪心算法只适用于有最优子结构的算法。

两者的区别：贪心巨有高效性，如果这个问题可以用贪心解决，那么贪心一定是最优的！

而动态规划具有回退性，也就是说会把子问题，以前的运算结构存储起来，并对当前的结果做出选择（子问题间不互相影响，只是通过前问题+目前情况决定新的问题答案）。而贪心就是只看目前这个子问题，连上个问题的结果都不看。

最大堆：根节点比子节点大。然后可以不断的调整堆来满足条件（常用下沉法，也就是小的下沉），调整时间为lg（n），所以总体是nlog（n）