本文主要是介绍迭代加深搜索，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
迭代加深搜索是一种深度优先搜索(DFS)的变种，它通过逐步增加搜索深度来寻找问题的解决方案。
迭代加深搜索(Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS)的工作原理是：从根节点开始进行深度优先搜索，但与普通深度优先搜索不同的是，它设置了一个最大搜索深度的限制。如果在当前深度没有找到解，则增大深度限制，再次进行深度优先搜索，如此循环直到找到解为止。这种方法的优势在于，如果解位于较浅的层次，它可以快速找到解，而不必像广度优先搜索(BFS)那样遍历所有节点。
具体来说，迭代加深搜索的优势包括：
- 时间复杂度：虽然在搜索较深层次时会重复搜索前面的层次，但整体而言，其时间复杂度仅略高于广度优先搜索。
- 空间复杂度：空间复杂度与普通深度优先搜索相同，但远小于广度优先搜索，因为它不需要存储所有节点的信息。
- 利于剪枝：在某些情况下，可以通过启发式信息来剪枝，进一步提高搜索效率。
需要注意的是，迭代加深搜索的前提是问题必须有解，否则算法将无限循环下去。此外，深度优先搜索的实现应该是返回布尔值，以指示是否找到了解决方案，而不是无返回值的类型。
总的来说，迭代加深搜索是一种有效的搜索策略，尤其适用于那些解可能在较浅层次的问题。它在保持深度优先搜索优点的同时，通过限制搜索深度来减少不必要的搜索，从而在时间和空间上更有效地利用资源。
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