一、前言

        刚开始学习搜索算法的时候，它给我的感觉就是加了条件的枚举，特别暴力，将所有的情况列出来找答案。时间效率低到让人难以忍受。用深搜做题更是容易被卡时间，本期我们来学习一下剪枝技巧，对程序优化的一种基本方法，可以极大的提高时间效率。

二、正文

  1、什么是剪枝？

        简单的来讲就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程，

        搜索过程可以看做从树根出发，遍历每一根枝条，而将一些不会得出结果的枝条剪掉，被称为剪枝。

            

剪枝 Pytorch_深搜

  2、剪枝原则

    （1）正确性

                意思就是别把带有正确答案的枝条剪掉

    （2）准确性

                通俗的讲就是尽可能多的剪去不能通向正解的枝条

    （3）高效性

                为了加强优化效果，就必须调高剪枝判断的准确性，同时造成了判断条件的时间复杂度过高，而判断条件要对所           有枝条进行判断，直接造成了程序效率的下降。

                然而降低判断难度，就会导致剪枝效率不高。

                如何解决这个矛盾成为了算法优化的关键。
  3、优化技巧

      （1）优化搜索顺序

                不同的搜索顺序会产生不同的搜索树形态，其规模大小也相差很远，

                通俗的讲就是：合理的安排搜索顺序，能更快的搜索到答案，需要的时间空间也会相应的变少。

      （2）排除等效冗余

                如果搜索路径是等效的，对其中一条搜索就可以了。

      （3）可行性剪枝

                 搜索过程中，对当前的搜索路径进行判断，如果预估到搜索不到答案，及时中断，

                 就比如于你在迷宫里走，走在一个胡同里，看到没有路了，难道你会走到胡同的尽头再返回？

      （4）最优性剪枝

                在最优解问题中，每次我们搜到一个解，都要拿它与已经搜索到的解进行对比，如果更好，就进行替换，

                而最优性剪枝就是考虑当前的花费，如果当前的花费已经超出了最优解，直接中断搜索。

      （5）记忆化

                将每一个状态结果记录下来，当再访问到的时候，不用重新搜索浪费时间，直接调用即可。

 

有些东西当时难以理解，后来用到的时候会非常庆幸的说：“还好我学过，不然就惨了”。