假设：'d' 是树的有限深度； 'b' 是一个分支因子； 'g' 是最浅的目标节点。
据我所知，最坏的情况是目标节点位于树中最后一个右下节点。 因此，据说生成的节点总数是 O(bg)，对吧？ 然而，我的导师告诉我这是错误的，因为最坏的情况是所有树都被探索，除了以目标节点为根的子树。 他提到了一些关于 O(bd) - O(b(g-d)) .... 我不完全确定。
我不太明白他的意思，谁能告诉我哪个答案是正确的？
【问题讨论】：
标签： algorithm artificial-intelligence
我建议画一棵树，标记要探索的节点，并计算有多少。
如果您使用广度优先搜索，您的推理是正确的，因为您只会达到每个分支的深度 g（总共探索了O(b**g) 个节点）。
如果您使用深度优先搜索，您的讲师的推理是正确的，因为除了具有目标的部分（O(b**d - b**(d-g)) 探索的节点）之外，树的所有部分都达到了 d 的深度。
目标是绿色圆圈。
探索蓝色节点。
没有探索红色节点。
为了计算探索的数量，我们计算树中的总数，然后去掉红色的。
深度 = 2 = d
深度目标 = 1 = g
分支因子 = b = 3
请注意，我将树中的节点总数称为O(b**d)。严格来说，总数是b**d + b**(d-1) + b**(d-2) + ... + 1，但这是O(b**d)。
【讨论】：