广什么言什么四字词(广度优先搜索：从全局上解决问题)
1.从局部出发难以抵达全局
当我们面对一个复杂的问题时，通常会从局部出发逐步推导，试图通过局部解决问题并逐步扩大范围。但是，这种方法有时会被局部的限制所束缚，难以达到全局的目标。比如，想要在一个迷宫中找到一个宝藏，但是整个迷宫布局十分复杂，从任何一点出发都只能有限地探索，很难找到宝藏。
2.广度优先搜索：基本思想
为了解决这个问题，我们可以借鉴计算机领域的一种解决方法——广度优先搜索。该算法可以在一个图或者树的结构中，从一个起点开始，不断扩展已探索的节点，直到达到目标节点。具体实现时，可以利用队列来存储已探索的节点，同时不断将周边未探索的节点加入队列，保证探索的深度不断扩大，直到找到目标节点。
3.广度优先搜索：适用范围
广度优先搜索适用于如下问题：（1）在一幅图中找到最短路径；（2）在一幅图中找到两个节点之间的路径；（3）在一幅图中找到所有与起点连通的节点；（4）在一颗树中找到某个节点的父节点。
4.广度优先搜索：应用实例
实际上，广度优先搜索在计算机科学的各个领域中都有着广泛的应用。比如，在人工智能领域，广度优先搜索可以用于解决推理和规划等问题；在社交网络领域，广度优先搜索可以用于寻找社交关系网络中的全局最短路径。
5.广度优先搜索：优势和不足
广度优先搜索有以下优势：（1）可以找到最短路径；（2）可以搜索整个图/树结构；（3）可以找到所有与起点连通的节点。不足之处在于：（1）使用较多的存储空间；（2）过程中无法剪枝，搜索时间复杂度较高。
6.广度优先搜索：未来发展
随着计算机科学技术的不断发展，广度优先搜索也得到了广泛的应用和进一步的改进。比如，近年来出现了各种基于并行计算的广度优先搜索算法，能够更快地处理大规模的图结构；同时，也出现了一些针对搜索过程进行优化的变种算法，进一步加快了搜索速度。无论是在当前阶段还是未来，广度优先搜索都将是计算机科学中一个重要的解决问题的工具，为我们解决规划、最优化、推理等诸多问题提供了有力的支持。
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