前面我们讲了几个深度优先搜索算法与广度优先搜索算法的题目，对于很多没有算法基础的人来说，真的很难去理解。今天我们再来谈一谈搜索的基础，搜索树。
数据结构
很多人不知道数据结构的含义，数据结构是指数据的存储方式，用不同的数据结构进行存储数据，有着不同的效果。这里有些人可能会问，数据不都是存在数据库里面，以表的形式存在么？怎么还会有不同的存储方式呢？不妨想想这么一种业务场景，我们需要来维护一个公司的组织架构，当我们要判断哪个人是董事长，谁是谁的上级的时候，你需要怎么样去组织和存储数据，这就是数据结构的意义了。
树
树是一种特别的数据结构，如下图所示，树上的基本元素有节点和边，根据节点的总类，我们有分为树根与叶子节点。
没有父亲节点的我们称之为树根，没有儿子的我们称之为叶子节点。什么是父亲，什么是儿子，风太大我看不见。
对于第3号节点来说，1号节点是它的父亲节点，2号节点跟它有同一个父亲节点，称之为兄弟兄弟节点。4，5号节点称之为儿子节点，对于第1号节点来说，4，5号节点就是他的孙子节点。树的特点由父亲节点出发，可以到达所有的子节点，并且一个N节点的树，有N-1条边，也就是说，假如边是无向的，在树上不可能存在环！
搜索状态
沙茶敏每次讲算法的时候，动不动就提到搜索状态，搜索状态到底是什么东西呢？为什么老提这个东西。这里我们讲一个经典的算法题，农夫过河的故事，农夫带着一头狼，一只羊，一把草过河，河上有条小船，农夫每次只能带着一样一起过河，如果农夫不在，狼会吃掉羊，羊会吃掉草。这个时候我们就要让计算机来表示状态了，我们用{(岸边状态)(对岸状态)}来表示，一开始我们使用的状态是{(农夫，羊，狼，草)()}，目标状态是{(),(农夫，狼，羊，草)}。这里我们就要区分状态的合法性，什么是状态的合法性呢，像{(羊，草)（农夫，狼）}就是一个非法的状态。
搜索树
那么什么是搜索树呢，我们从初始状态出发，如果A状态可以到达B状态，并且B状态没有访问过，我们就称B状态是A状态的儿子。例如农夫一开始带着羊过河了，那么状态{(狼，草)(农夫，羊)}就是初始状态的儿子。在搜索算法中，所有的状态，都是由初始状态到达的，初始状态就是根节点，对于同一个状态，我们只需要访问1次，也就是说，如果一次搜索过程中由N个不同的状态，那么总共进行了N-1次转移，这都满足了树的特性！
我们按照一定的搜索策略，例如深度优先搜索散发，广度优先搜索方法，其实都是一定的搜索策略。上图就是按照广度优先搜索算法的策略。最终搜索出来的搜索树。广度优先搜索，也就是对于每一个状态，都找出所有可以到达的状态，将没有访问过的合法状态进行入队，逐层扩展。相信你已经知道什么是搜索树了，再回头看看之前的深度优先和广度优先搜索算法，是不是有新的体会呢？对于这个问题，能否按照深度优先搜索算法画出搜索树呢？今天我们就讲到这里，如果你有兴趣，欢迎