算法 + 算法 = 新算法
道生一，一生二，二生三，三生万物。—道德经
我们都知道，基础的搜索算法有深搜DFS和广搜BFS。它们的搜索效率都差不多，都是O(E)。只是对于不同的搜索特点，有各自适用场合。
假如有这样一棵树，在写搜索算法之前先分析一下。
如果目标结点在叶子上的可能性非常大，那么通常用深搜。
如果希望目标结点的位置尽可能地离根结点近，那么通常用广搜。
如果目标结点与位置无关，而是每条路径都有一个权值，权值越大，则对应结点是目标结点的可能性越大，那要怎么搜呢？
道德经说：道生一，一生二，二生三，三生万物。
先来解释一下这句话，
道生一：道是事物变化发展的基本规律，气（一）是宇宙间的基本物质。
一生二：气（一）分阴阳（二），阳气上升，阴气下降。
二生三：阴阳（二）交感（三），上面的阳气与下面的地气会相互作用。
三生万物：由于阴阳交感（三），产生了无限的可能。
我的理解是，任何事物都有两个极端，但这两个极端之间不是瞬间转化的，而是会经过许多个中间步骤。转化过程中的许多步骤就是无限的可能。这些步骤中，既有这一段的影子，也有那一端的特点。
并不一定哪一端或者哪一个中间步骤是最好的，最合适的才是最好的。
回到刚才的问题，深搜和广搜看上去不同，但是它们的本质是相似的。
如果有一个容器，用于存储树的节点，每当发现有一个新的节点时，就把它放进容器。
每当当前节点处理完，就从容器中取出一个新的节点。
所谓深搜，就是用栈来实现这个容器，每次取最后放进去的节点。
而广搜，就是用队列来实现这个容器，每次取最先放进去的节点。
最后和最先是两个极端，但是我们没必要要一定要选择极端，我们选择最合适的。
怎样是最合适的，就是容器中权值最大的点。
嗯，这就是A*搜索。
这样的例子还有很多，
例如数组和链表，这是线性有序数据结构的两种物理结构。
数组存储的特点：便于读取，不便于插入删除
链表存储的特点：不便于读取，便于插入删除
考虑一个图这个数据结构，通常图中点的个数比较稳定而边的个数经常增减，
于是用数组存储点而链表存储边，于是就有了邻接表这样的数据结构。
还有插入排序和hash排序，
Hash排序：速度快，数据范围有限
插入排序：速度慢，数据范围无限
如果把这两种排序方法结合，先使用hash进行初排序，再使用插入排序进行精确排序，这不就是我们尝过的桶排序了吗？
以前总是很奇怪，为什么那些牛人们能想出这么多，这么神奇，这么精妙的算法出来。真想钻进他们的脑子里去看一看。
仔细看看这些算法，其实这些算法并不是完全凭空地被创造出来了，它们或多或少都有我们已知的某些算法的影子。只是大牛们因为深刻地理解了那些算法，才能把它们灵活应运，随意施展。用得恰到好处，令人称绝，就成了新的算法。
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