“八”数码问题的宽度优先搜索与深度优先
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我在观看视频和查看大学课本及网上搜索等资料才对“八”数码问题有了更进一步的了解和认识。

一、“八”数码问题的宽度优先搜索
步骤如下：
1、判断初始节点是否为目标节点，若初始节点是目标节点则搜索过程结束；若不是则转到第2步；
2、由初始节点向第1层扩展，得到3个节点：2、
3、4；得到一个节点即判断该节点是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若2、3、4节点均不是目标节点则转到第3步；
3、从第1层的第1个节点向第2层扩展，得到节点5；从第1层的第2个节点向第2层扩展，得到3个节点：6、7、8；从第1层的第3个节点向第2层扩展得到节点9；得到一个节点即判断该节点是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若6、7、8、9节点均不是目标节点则转到第4步；
4、按照上述方法对下一层的节点进行扩展，搜索目标节点；直至搜索到目标节点为止。

二、“八”数码问题的深度优先搜索
步骤如下：
1、设置深度界限，假设为5；
2、判断初始节点是否为目标节点，若初始节点是目标节点则搜索过程结束；若不是则转到第2步；
3、由初始节点向第1层扩展，得到节点2，判断节点2是否为目标节点；若是则搜索过程结束；若不是，则将节点2向第2层扩展，得到节点3；
4、判断节点3是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则将节点3向第3层扩展，得到节点4；
5、判断节点4是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则将节点4向第4层扩展，得到节点5；
6、判断节点5是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则结束此轮搜索，返回到第2层，将节点3向第3层扩展得到节点6；
7、判断节点6是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则将节点6向第4层扩展，得到节点7；
8、判断节点7是否为目标节点，若是则结束搜索过程；若不是则将节点6向第4层扩展得到节点8；
9、依次类推，知道得到目标节点为止。

三、上述两种搜索策略的比较
在宽度优先搜索过程中，扩展到第26个节点时找到了目标节点；而在深度优先搜索过程中，扩展到第18个节点时得到了目标节点。

在宽度优先搜索过程中，需要遍历目标节点所在层之前每层的所有节点，即需要遍历所有的分支。

而深度优先搜索过程中，则不需要遍历这么多的节点。

所以，在“八”数码问题的求解过程中，深度优先搜索的效率明显比宽度优先搜索的效率要高。

一般情况下，深度优先适合深度大的树，不适合广度大的树，广度优先则正好相反。

所谓深度大的树就是指起始节点到目标节点的中间节点多的树（可以理解成问题有很多中间解，这些解都可以认为是部分正确的，但要得到完全正确的结果——目标节点，就必须先依次求出这些中间解）。

所谓广度大的树就是指起始节点到目标节点的可能节点很多的树（可以理解成问题有很多可能解，这些解要么正确，要么错误。

要得到完全正确的结果——目标节点，就必须依次判断这些可能解是否正确）。

多数情况下，深度优先搜索的效率要高于宽度优先搜索。

但某些时候，对于这两种搜索策略的优劣（或效率）还需要针对不同的问题进行具体分析比较。