启发式算法（Heuristic Algorithm）是一类用于解决复杂问题的算法，通过利用问题的某些特征和经验规则，在可接受的时间范围内找到较好的近似解。启发式算法不保证找到最优解，但通常可以在合理的计算时间内获得可行且质量较高的解。
启发式算法的思想
启发式算法的核心思想是通过利用问题的特定性质和人类的经验，设计出有效的规则或策略，引导搜索过程朝着可能的解空间方向快速前进。其主要特点包括：
- 简化问题：将复杂问题简化为较容易处理的子问题或简化问题的表示。
- 利用启发信息：通过启发函数或规则评估当前状态或解的好坏，引导搜索过程。
- 快速求解：通过启发式规则快速找到近似解，避免穷举搜索的高时间复杂度。
- 灵活性：启发式算法通常具有较高的灵活性，可以根据不同问题进行调整和优化。
启发式算法的分类
启发式算法种类繁多，常见的包括以下几类：
- 贪心算法（Greedy Algorithm）：每一步选择当前最优解，期望通过局部最优达到全局最优。例如，求解最短路径问题的Dijkstra算法。
- 局部搜索算法（Local Search Algorithm）：从一个初始解开始，通过局部修改不断改进解，直到达到停止条件。例如，爬山算法和模拟退火算法。
- 遗传算法（Genetic Algorithmÿ