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迭代加深
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迭代加深搜索（Iterative Deepening Search，简称 IDS）是一种基于深度优先搜索的增量式搜索算法，常用于解决最短路径问题和遍历状态空间等问题。IDS 算法不断增加深度限制，并在每次深度受限的深度优先搜索中进行遍历，直到找到目标或达到最大深度限制为止。相比于深度优先搜索，迭代加深搜索能够兼顾深度优先搜索的高效性和广度优先搜索的完备性，而且能够有效避免无限深度的情况，因此在解决状态空间问题时具有较好的性能表现。迭代加深搜索算法在人工智能、游戏开发、数据挖掘等领域中得到了广泛的应用，例如在博弈树搜索、自然语言处理、AI 规划等领域中都可以使用迭代加深搜索算法。

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