这篇博客介绍了AI中的无启发函数搜索，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和统一成本搜索（UCS）。重点讲述了各种搜索策略及其实现方式，如DFS使用栈作为Fringe，BFS使用队列，而UCS则采用优先队列按累计成本扩展节点。
最近有面试笔试都要准备，小菜鸟瑟瑟发抖。等面完了就继续学习写blog。压力就是动力！
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一个搜索的问题通常包括如下的信息
- 状态空间
- 后继函数
- 起始状态和终点检测
- 解决方法是一系列从起点到终点的转变动作
搜索空间大小
树搜索Tree Search
Depth-First Search 深度优先搜索
策略：首先扩展一个最深的结点
实现：Fringe是一个LIFO的栈
Breadth-First Search 广度优先搜索
策略：首先扩展最浅的结点
实现：Fringe是一个FIFO的队列。
Uniform Cost Search （UCS）
策略：首先扩展花费最少的结点
实现：Fringe是一个首先队列 （优先：积累的值）
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