记忆化搜索

搜索：
不能够很好的处理重叠的子问题，处理重叠的子问题时比较低效
动态规划：
比较好地处理了重叠子问题，但是在有些拓扑关系比较复杂的题目面前，又显得无奈
记忆化搜索采用搜索的形式和动态规划中递推的思想
简单点说：
记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想

1.记忆化搜索的思想 记忆化搜索的思想是,在搜索过程中，会有很多重复计算,如果我们能记录一些状态的答案，就可以减少重复搜索量 2、记忆化搜索的适用范围 根据记忆化搜索的思想，它是解决重复计算，而不是重复生成，也就是说，这些搜索必须是在搜索扩展路径的过程中分步计算的题目，也就是“搜索答案与路径相关”的题目，而不能是搜索一个路径之后才能进行计算的题目，必须要分步计算，并且搜索过程中，一个搜索结果必须可以建立在同类型问题的结果上，也就是类似于动态规划解决的那种。 也就是说，他的问题表达，不是单纯生成一个走步方案，而是生成一个走步方案的代价等，而且每走一步，在搜索树/图中生成一个新状态，都可以精确计算出到此为止的费用，也就是，可以分步计算，这样才可以套用已经得到的答案 3、记忆化搜索

记忆化搜索最先出现在Python成神之路。