Andere Suchverfahren

Suchverfahren für Zeichenketten suchen, wie der Name schon sagt, in Zeichenketten nach einem Schlüssel. Bekannte Vertreter sind der Algorithmus von Knuth-Morris-Pratt, der Algorithmus von Boyer sowie der Karp-Rabin-Algorithmus.

Genetische Algorithmen benutzen Ideen aus der Evolutionslehre als Heuristiken, um den Suchraum zu verkleinern.

Simulierte Abkühlung (simulated annealing) ist ein auf Wahrscheinlichkeit beruhender Suchalgorithmus.

Adversarial Search wird im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Siehe auch: Liste von Algorithmen, Sortierverfahren.

Leistungsunterschiede der Suchverfahren

Einen Leistungsvorsprung zeigt ein Suchverfahren jeweils nur auf einer speziellen Klasse von Problemen.Durch die No-Free-Lunch-Theoreme wurde gezeigt, dass - gemittelt über alle mathematisch formulierbaren Probleme - alle Suchverfahren gleich gut sind.

suche in Bäumen

Bei verwendung eines Stacks hingegen, wird jeweils bis zu einem Blatt gesucht und erst anschließend mit dem nächsten Kindknoten fortgefahren. Je nach Auswahl der Datenstruktur kann der Baum in verschiedenen Reihenfolgen durchsucht werden. Dabei wird folgendes Prinzip angewendet: Ein Knoten wird aus einer Datenstruktur entnommen.Die suche in Bäumen ist die Königsdisziplin unter den Suchalgorithmen. Sie durchsucht Knoten von Bäumen, unabhängig davon ob der Baum explizit oder implizit (während der Suche generiert) ist. Seine Kindknoten werden untersucht und gegebenenfalls der Datenstruktur hinzugefügt. Die Verwendung einer Warteschlange führt so zu einer Breitensuche, bei der der Baum Ebene für Ebene durchlaufen wird. Dies wird als Tiefensuche bezeichnet.