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图是计算机科学中的重要数据结构，由顶点和边组成。顶点代表实体，边表示实体间的关系。图分为有向图和无向图，有向图的边有方向性，无向图的边没有方向。图可以用来表示社交网络、交通网络、互联网等复杂系统的结构关系。
深度优先搜索是图遍历的基本算法之一。它从起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深入地访问顶点，直到无法继续为止，然后回溯到上一个顶点，继续探索其他路径。DFS使用栈结构实现，具有递归的特性。算法的访问顺序体现了深度优先的特点，先深入再回溯。
广度优先搜索按层次遍历图中的顶点。它使用队列数据结构，先访问起始顶点的所有邻接顶点，再访问这些顶点的邻接顶点，逐层扩展。与深度优先搜索不同，BFS能够找到最短路径，适用于无权图的最短路径问题。两种算法各有优势，DFS节省空间，BFS保证最优解。
A星算法是一种启发式搜索算法，结合了Dijkstra算法的准确性和贪心算法的效率。它使用评估函数f等于g加h，其中g是起点到当前点的实际代价，h是当前点到终点的启发式估计。算法优先选择f值最小的节点进行扩展，既保证找到最优路径，又提高了搜索效率，广泛应用于游戏AI和机器人路径规划。
图搜索算法在人工智能领域有着广泛的应用。在地图导航中，A星算法帮助找到最优路径；在游戏AI中，图搜索用于NPC的智能行为；在知识图谱中，通过图遍历实现智能推理和问答；在社交网络中，图算法用于好友推荐和社区发现。这些应用展现了图搜索在解决复杂AI问题中的重要价值。