1. BUSCA EM LARGURA BREADTH FIRST
1.1. VANTAGENS
1.1.1. Completa
1.1.2. Encontra soluções mais próxima da raiz
1.1.2.1. Guarda todos os espaços na memória
1.1.3. Garante encontrar a solução
1.2. DESVANTAGENS
1.2.1. Complexidade exponecial
2. BUSCA EM PROFUNDIDADE
2.1. VANTAGENS
2.1.1. Complexidade espacial, aplicada à árvore
2.1.2. Busca com retrocesso utiliza ainda menos memória
2.2. DESVANTAGENS
2.2.1. Não promove uma solução ótima
3. BUSCA EM APROFUNDIDADE ITERATIVO
3.1. VANTAGENS
3.1.1. Possui uma ótima uma ótima solução, quando há um fator de ramificação finito.
3.2. DESVANTAGENS
3.2.1. Complexidade de tempo O(bd)
3.2.2. Complexidade de memória O(bD)
4. https://mm.tt/1602759818?t=Z7Kxt62rwS
5. BUSCA INFORMADA (HEUÍSTICA)
5.1. VANTAGENS
5.1.1. Rapidez
5.1.2. Leva um melhor entendimento do problema
5.2. DESVANTAGENS
5.2.1. Problema de memória maior que o tempo
6. BUSCA GULOSA
6.1. VANTAGENS
6.1.1. Interprete
6.2. DESVANTAGENS
6.2.1. Pode ficar prosa em loops
6.2.2. Decisões tomadas são inrevogáveis
7. Discentes:
7.1. DINO CEZAR RODRIGUES PASSOS
7.2. MOEMA FELIX DOS SANTOS
7.3. TAIANE PIRES BRANDÃO
7.4. TATIELLE SAMPAIO DE JESUS
8. BUSCA DE PROFUNDIDADE LIMITADA
8.1. VANTAGENS
8.1.1. Ela é completa em espaços finitos
8.2. DESVANTAGENS
8.2.1. Não possui uma solução garantida, pois ela pode tornar-se sub-ótima.
8.3. BUSCA EM LARGURA
8.3.1. VANTAGENS
8.3.1.1. É completa
8.3.1.2. É ótima se o custo de caminho cresce com a profundidade do nó
8.3.1.3. Retrospectiva
8.3.2. DESVANTAGENS
8.3.2.1. Complexidade de tempo
8.3.2.2. Complexidade de memória
9. BUSCA BIDIRECIONAL
9.1. VANTAGENS
9.1.1. Redução de complexidade de tempo
9.2. DESVANTAGENS
9.2.1. Requisito de espaço
10. BUSCA UNIFORME
10.1. VANTAGENS
10.1.1. Expande o nó com custo de caminho mais baixo
10.1.2. Ótima para qualquer função de custo de passo
10.2. DESVANTAGENS
10.2.1. Complexidade do pior caso O(b...)