探索木（Search Tree）
解説
探索木（Search Tree）とは、問題解決において、「現在の状態」から可能な「次の状態」への分岐を、木（ツリー）の構造で表現したものです。
構成要素（ノードとエッジ）
探索木は主に以下の要素で構成されます。
- ノード（節）：「状態」を表す点。一番上の出発点を「根（ルート）」、末端を「葉（リーフ）」と呼びます。
- エッジ（枝）：ある状態から次の状態へ移るための「行動」や「選択」を表す線。
例えば、迷路において「交差点をノード」、「通路をエッジ」と見立て、スタート（根）からゴール（葉）までの経路を探すのが探索木の役割です。この木をどのように辿るかによって、「幅優先探索」や「深さ優先探索」、あるいは「A*探索」などの異なるアルゴリズムに分類されます。
G検定対策
出題ポイント
- 定義：問題の状態空間（ありうる全てのパターン）を木構造で表現したもの。
- 構造：「ノード＝状態」「エッジ＝行動」という対応関係。
- 関連アルゴリズム：ブルートフォース（しらみつぶし）、ヒューリスティック探索など。
よくあるひっかけ問題
- × 決定木（Decision Tree）と同じものである
（解説）試験で最もよくある間違いです。「決定木」はデータを分類するための機械学習モデル（教師あり学習）であり、「探索木」はゴールへの経路を探すためのデータ構造（探索アルゴリズム）です。名前は似ていますが別物です。
