迭代深化搜索(IDS)或迭代深化深度优先搜索(IDDFS)

什么是迭代深化搜索(IDS)或迭代深化深度优先搜索(IDDFS)？

迭代深化搜索或迭代深化深度优先搜索是一种搜索算法，它是在深度优先搜索的基础上通过迭代加深来达到更优的效果。IDS分别对每一个深度进行深度优先搜索，当搜索完成后，IDS增加深度，再次进行深度优先搜索，如此迭代下去，直到找到目标或搜索到达最大深度。

使用IDS的好处是可以避免深度优先搜索中的无限制深度搜索。此外，IDS可以使用较少的内存，因为它只需要存储当前深度的节点。

IDS的实现

def DLS(node, goal_node, depth):
    if node == goal_node:
        return node
    
    if depth <= 0:
        return None
    
    for child in node.children:
        result = DLS(child, goal_node, depth - 1)
        if result is not None:
            return result
    
    return None


def IDS(root_node, goal_node):
    depth = 0
    while True:
        result = DLS(root_node, goal_node, depth)
        if result is not None:
            return result
        depth += 1

IDDFS的实现

def IDDFS(root_node, goal_node):
    depth = 0
    while True:
        visited = set()
        stack = [(root_node, 0)]
        
        while stack:
            node, node_depth = stack.pop()
            if node_depth <= depth:
                if node == goal_node:
                    return node
                visited.add(node)
                
                for child in node.children:
                    if child not in visited:
                        stack.append((child, node_depth + 1))
        
        depth += 1

迭代深化搜索(IDS)或迭代深化深度优先搜索(IDDFS)的适用场景

• 适用于深度优先搜索的问题，但是其深度通常不会太大。
• 适用于目标状态距离起始状态较近的问题。
• 适用于内存较小的情况下进行搜索。

总结

通过使用迭代深化搜索(IDS)或迭代深化深度优先搜索(IDDFS)，我们可以有效地解决搜索深度不确定或内存有限的问题。然而，这些算法通常只适用于深度不太大的问题，因为迭代次数会受到限制。