树搜索（Tree Search）是一种用于解决问题的算法，其核心思想是通过不断选择和扩展节点来逐步接近目标状态。这种搜索方法通常从一个初始节点（根节点）开始，递归地遍历所有可能的子节点，并根据目标测试来更新状态。如果找到目标节点，则返回解决方案；否则，继续搜索直到搜索前沿为空为止。
树搜索算法的关键元素包括“搜索前沿”、扩展（产生子节点）和探索（选择）策略。在每次迭代中，算法会从搜索前沿开始，选择一个叶节点并将其从搜索前沿中移除。如果该节点包含目标状态，则返回相应的解（路径）；否则，继续扩展该节点并将其加入搜索前沿。
树搜索可以应用于多种场景，如博弈论、自动规划和人工智能等领域。例如，在蒙特卡洛树搜索（MCTS）中，算法通过模拟随机样本来评估决策价值，构建了一棵搜索树，其中每个节点代表一个游戏状态，每个边代表一个可能的行动。算法通过迭代地选择、扩展、模拟和更新节点来优化搜索树，最终选择最优的行动策略。
此外，树搜索还可以分为不同的类型，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、启发式搜索等。这些算法根据不同的需求和问题特性进行优化和应用
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