需要一些帮助来理解搜索算法（A *，IDA *，DFS，BFS，IDDFS等）

Question

我在理解一些用于AI（人工智能）的搜索算法时遇到了一些麻烦。

• A*和IDA* (Iterative Deeping A Star)之间的确切区别是什么？只是启发式功能？如果是这样，我仍然无法想象IDA *如何运作..：/
• IDA * 与BFS (Breadth-First search)相同（当扩展深度仅为1级时，我的意思是 - 只是逐个“向下”移动，是否有任何区别 IDA * 和 BFS ）
• IDDFS (Iterative-Deeping Depth-First Search)与 IDA * 相同，但启发式功能除外（在 IDDFS 中相当于0）
• 究竟是什么 IDDFS - 向下移动只有一个级别，然后使用DFS (Depth-First Search)？如果是这样，这样很多状态的计算（扩展）远远超过..或者就像这样 - 使用具有特定深度的 DFS ，然后存储“叶子”（最后扩展的节点） ，并迭代它们再次使用 DFS （实际上， BFS ？）
• “迭代”来自哪里？正如我所见， IDDFS 根本不是迭代的，它仍然是递归的，只是混合 BFS 和 DFS ？或者我错了？或者这个“迭代”与递归相反无关？
• IDA * 的“迭代”是什么？

请你提供一些例子吗？我整天都在阅读这些算法，我知道它们的优点和缺点，复杂性等等，但我找不到任何好的例子（除了A *;我知道BFS和DFS，其他人打扰我）。我在不同的地方发现了一些IDA *的伪代码，但它们都完全不同。

示例将是了解算法的最佳方式..但我找不到。即使在TopCoder我也没有找到任何关于IDA *的信息。

我已阅读维基文章，我正在寻找新的东西（：

非常感谢！

---

编辑： Here some nice articles，但他们太理论化了。没有例子，没有任何具体的东西。但仍然非常有用。我推荐他们（=

Answer 1

让我们从迭代加深深度优先搜索开始。

这个想法是深度优先搜索是有效的，但不一定会很快找到正确的答案。所以，做一个深度为1的DFS。如果你没有找到答案，那就去深度2.重复直到你找到答案，或者决定放弃。这会自动为您提供搜索树上的最短路径，因为如果长度为N，则永远不会搜索长度为N + 1的路径。

你需要做的是改变深度优先搜索，使其深入N个节点（即，如果你是N深，不要生成新的节点），并用增加的N调用它。你不要存储任何超过N的值以及你为DFS做的任何事情。

迭代伴随着迭代地增加搜索深度。如果分支因子大于2，则性能可以令人惊讶地好，因为在这种情况下，深度限制DFS的大部分成本处于达到的最低水平。

首先学习迭代深化DFS，然后将其应用于IDA *。我在十五年前读过关于这些搜索的早期Korf论文，并且不记得IDA *如何运作得很好，但你的主要问题是你不了解迭代深化。