启发式算法是一种通过寻找最优解的近似解来解决复杂问题的算法。它基于特定的启发式策略，利用问题的结构和特性，寻找最优解的可能性大的方向，减少搜索空间，从而提高求解效率。
启发式算法广泛应用于组合优化、图论、机器学习等领域，如贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
启发式算法是一种通过启发式函数来指导搜索的算法，它在问题的解空间中根据某种规则进行搜索，以找到最优解或接近最优解的解。
启发式函数根据问题的特性和经验，给出当前解的估计值，以便在搜索过程中决定下一步的移动方向。
通过不断更新启发式函数的估计值，启发式算法能够快速且高效地搜索问题的解空间，适用于解决复杂问题。
