启发式算法（Heuristic Algorithm）的理解（通俗版）

有两类算法可以解决优化问题：

 

优化（算法）：保证找到最佳解决方案（如果有足够的时间和资源）

是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量 的时间和精力才能求得答案

启发式：不能保证找到最佳解决方案

在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。但由于这种方法具有尝试错误的特点，所以也有失败的可能性。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。

 

下面举一个通俗易懂的例子：

驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至Puyallup；从South Hill Mall 出口出来后往山上开 4.5 英里； 在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是North Cedar 路714 号。

 

用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。 这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。