对于所谓的分支限界法和回溯法，我们完全可以更加灵活，请看表格。

深度优先	广度优先	约束条件	限界函数	算法	策略
√		√		回溯法	局部判定
	√	√	√	分支限界法	局部判定
√		√	√	加限界的回溯法	局部判定
√				枚举法	全局判定
	√			枚举法	全局判定

前两种是我们常见的，但是，事实上，这几种方式，怎么玩都行，看实际需求了。

一般来说，剪枝策略使用约束条件 + 限界函数，然后再配合深度优先或者广度优先，是最好不过的了，也就是后两种。

这样一来，能够尽可能地剪枝，以提高搜索效率。

而最后两种枚举法，则没有剪枝策略，是一种全局判定方式，是最低效的。

总之，这三种常见的搜索算法，无非就是

枚举策略
- 深度优先
- 广度优先
剪枝策略
- 约束条件
- 限界函数

枚举策略	剪枝策略
深度优先	约束条件
广度优先	限界函数

其中，枚举策略有且仅有一种，剪枝策略则随意，然后就有了经典的枚举法（蛮力法）、回溯法和分支限界法。

搜索算法的学习策略

已经显而易见了，这4种方式，单独学明白，懂逻辑，会实现，然后再组合起来使用就OK了。

预测思想：限界函数

限界函数是通过对子树未来的上界/下界的预测，来评定是否需要继续生成，方法就是按照平均值排序后，乘以剩余容量。

具体实例可以参考

0/1 knapsack problem using branch and bound
分支限界法-01背包问题

限界函数和约束条件的目标

约束条件，是为了去掉不可行解，从而进行剪枝
限界函数，是为了去掉非最优解，从而剪枝，但是它依然是可行解

明确了这两个目标，就能够更加针对性选择了，如果题目求多个可行解，那么就不可能使用限界函数。

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