登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍了搜索算法的基本概念与实现方法。搜索是通过枚举所有可能情况来寻找最优解或统计合法解，主要包括深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS）。文中重点讲解了四种枚举问题的DFS实现：子集枚举通过递归构建选择路径，组合枚举按顺序选择元素，排列枚举使用标记数组避免重复，全排列则输出所有可能的排列。每个算法都包含回溯过程，即撤销选择以恢复现场。这些方法为解决问题提供了系统的枚举框架，适用于各种组合
相较于非结构化剪枝的随机权重剪裁，虽然其理论压缩上限较低，但结构化剪枝带来的模型精度损失更可控，在工业级部署中通常可获得1.8-2.5倍的实际加速效果，特别是在移动端部署场景下，该技术可使ResNet-50等典型模型的推理延迟从230ms优化至92ms，满足边缘计算设备的实时性要求。该技术的核心机制在于利用教师网络训练过程中产生的知识信号（包括概率分布、特征图、注意力权重等）来引导学生模型的优化方
