前言
主要讲解什么事启发式算法，以及基本的启发式算法有什么
1. 基本知识
启发式算法是一类解决复杂问题的计算方法，通常用于在大规模搜索空间中找到较好的解决方案，而不是通过穷举搜索所有可能的解
核心思想是通过一些经验或规则来引导搜索过程，以期望在有限时间内找到较优解或近似解
主要的两个概念如下：
- 搜索空间：在一个搜索空间中寻找最优解或近似解的问题
搜索空间可以是一个集合、图、树等 - 启发函数(Heuristic Function)： 评估搜索空间中的各个解的潜在质量或者指导搜索方向的函数
启发函数不一定总是准确的，但它应该能够提供对解决方案的一定程度的指导或评估
主要的算法流程如下：
- 初始化: 初始化搜索算法所需的参数，包括初始解、搜索空间、迭代次数等
- 评估: 使用启发函数评估当前解的质量
- 搜索: 在搜索空间中进行迭代搜索，寻找更优解或近似解
- 更新: 更新当前解或者搜索状态
- 终止条件: 达到终止条件时，停止搜索，并输出结果