探索：盲目搜索的策略

在计算机科学中，搜索策略是解决问题的重要手段之一。根据搜索过程中是否利用问题的有关信息，搜索策略可以分为盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索是一种不考虑问题解法信息，仅根据某种固定的搜索方式和控制结构，依次访问问题解空间中的节点，直到找到目标或搜索完所有节点为止的搜索策略。
一、深度优先搜索
深度优先搜索（DFS）是一种在图中或树中进行搜索的策略，它沿着某个分支尽可能深地搜索，直到达到目标节点或搜索完该分支的所有节点为止，然后回溯到上一个节点继续搜索，直到找到目标或搜索完所有节点为止。深度优先搜索的算法一般使用栈（Stack）数据结构来存储和回溯节点信息。
以下是一个使用 Python 实现的深度优先搜索的示例代码：

def dfs(graph, start):
visited, stack = set(), [start]
while stack:
vertex = stack.pop()
if vertex not in visited:
visited.add(vertex)
stack.extend(graph[vertex] - visited)
return visited

在这个示例中，我们使用一个字典来表示图，其中键是节点，值是该节点的邻居节点集合。dfs 函数接受一个图和一个起始节点作为输入，返回一个集合，表示从起始节点开始可以访问到的所有节点。
二、广度优先搜索
广度优先搜索（BFS）是一种在图中或树中进行搜索的策略，它按照层次顺序访问节点，从根（或某个任意节点）开始，首先访问所有相邻的节点，然后再访问这些节点的邻居节点，以此类推，直到找到目标节点或搜索完所有节点为止。广度优先搜索的算法一般使用队列（Queue）数据结构来存储和访问节点信息。
以下是一个使用 Python 实现的广度优先搜索的示例代码：

from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited, queue = set(), deque(start)
while queue:
vertex = queue.popleft()
if vertex not in visited:
visited.add(vertex)
queue.extend(graph[vertex] - visited)
return visited

在这个示例中，我们同样使用一个字典来表示图，其中键是节点，值是该节点的邻居节点集合。bfs 函数接受一个图和一个起始节点作为输入，返回一个集合，表示从起始节点开始可以访问到的所有节点。
三、二分搜索
二分搜索是一种特殊的盲目搜索方法，适用于已排序的序列。它通过不断地将待搜索序列分成两半来进行搜索，直到找到目标元素或搜索完整个序列。二分搜索的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是待搜索序列的长度。
以下是一个使用 Python 实现的二分搜索的示例代码：
```python
def binary_search(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid # 找到目标元素，返回其下标
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1 # 在右半部分继续搜索
else:
right = mid - 1 # 在左半部分继续搜索
return -1 # 没有找到目标元素，返回 -1 表示未找到