本文深入探讨了迭代加深搜索算法的原理与应用，通过对比贪心算法，揭示了其在解决特定问题上的优势。文章详细介绍了如何设定搜索的深度限制，以避免深度优先搜索陷入无限循环，同时确保算法效率。
题解
之前没怎么学过A*，IDA*，迭代加深这些搜索算法，只知道搜索+剪枝，真是惭愧……
错误算法
因为很容易发现，在第i位上你最多能凑出2i-1大小的数，所以我们就贪心凑出小于等于给定的m的最大的那个2n，然后再去凑出m-2n ……然后用一个桶记录一下哪些数需要凑出来，最后扫一遍输出即可。
听上去似乎没什么问题，好像出几个数据试试也没什么问题？
试试30呢？
用贪心：1，2，4，6，8，14，16，30 共8个数
正解：1，2，4，8，10，20，30 共7个数
emm看来贪心没办法啦
100pts（因为不知道部分分）
考虑到这个m的范围非常小啊，最多也只有5000啊，所以答案一定不会大到哪里去。
因而这个时候我们就可以用迭代加深啦！为了避免dfs走了太深回不来了，我们限制一下每次搜索的最大层数即可。如果发现当前的最大层数过小（能凑出的最大的数都比m小）我们就把最大层数再+1继续搜，直到第一次找到答案，就可以直接输出然后exit(0)了~
总结
搜索算法虽然用得最多的就是bfs和dfs，但是在此基础上衍生出的优化剪枝是非常多的，比如A*的估价函数，比如迭代加深的层数限制，都可能让程序跑得更快。所以多学点没坏处的啊~
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