魔方问题是算法设计中一个难点，搜索算法的复杂度很高，在这个例子中将采用并行处理的算法对其中的限界剪枝算法进行搜索。-algorithm for solving the problem is a difficult design, search algorithm is highly complex, In this example will use parallel processing algorithms which limits pruning algorithm for the sear

算法框架： a.. 问题的解空间：应用回溯法解问题时，首先应明确定义问题的解空间。问题的解空间应到少包含问题的一个（最优）解。 b. 回溯法的基本思想：确定了解空间的组织结构后，回溯法就从开始结点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。换句话说，

关于Delphi的搜索算法剪枝技巧的资料-Delphi s search algorithm on the data pruning techniques

MHT(多假设跟踪)是一种基于多个扫描周期量测, 进行数据互联的技术, 理论上是解决数 据关联的最优方法。文中重点阐述多假设跟踪算法中数据聚簇、假设生成及假设概率计算、假设约简与 剪枝等环节。从工程角度出发, 采用K􀀁 best最优假设和N􀀁 scan 回溯剪枝以提高算法效率和实用-MHT (multiple hypothesis tracking) is a kind of multiple scan cycle measurement based, d