1 剪枝概述

剪枝是搜索常用的优化手段，常常能把指数级的复杂度，优化到近似多项式的复杂度。
剪枝是一个比喻：把不会产生答案的，或不必要的枝条“剪掉”。剪枝的关键在于剪枝的判断：什么枝该剪、在什么地方减。
BFS的剪枝通常是判重，如果搜索到某一层时，出现重复的状态，就剪枝。例如经典的八数码问题，核心问题就是去重，把曾经搜过的八数码的组合剪去。
DFS的剪枝技术较多，有可行性剪枝、最优性剪枝、搜索顺序剪枝、排除等效冗余、记忆化搜索等等。
可行性剪枝：对当前状态进行检查，如果当前条件不合法就不再继续，直接返回。
搜索顺序剪枝：搜索树有多个层次和分支，不同的搜索顺序会产生不同的搜索树形态，复杂度也相差很大。
最优性剪枝：在最优化问题的搜索过程中，如果当前花费的代价已超过前面搜索到的最优解，那么本次搜索已经没有继续进行下去的意义，此时停止对当前分支的搜索进行回溯。
排除等效冗余：搜索的不同分支，最后的结果是一样的，那么只搜一个分支就够了。
记忆化搜索：在递归的过程中，有许多分支被反复计算，会大大降低算法的执行效率。用记忆化搜索，将已经计算出来的结果保存起来，以后需要用到的时候直接取出结果，避免重复运算，从而提高了算法的效率。记忆化搜索一般在DP中讲解，参考《算法竞赛入门到进阶》“7.

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python【数据结构与算法】剪枝策略

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