探索深度与广度的平衡：迭代加深深度优先搜索技术解析

迭代加深（Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS）是一种用于解决搜索问题的方法，它是深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）的结合体。迭代加深结合了DFS的低内存消耗和BFS的完备性（即能够找到所有解）。在迭代加深搜索中，搜索者会重复进行深度限制的深度优先搜索，每次增加深度限制，直到找到目标状态。

迭代加深深度优先搜索（IDDFS）的基本原理

迭代加深搜索的基本思想是将深度限制逐渐增加，从0开始，每次增加一个单位，直到找到目标状态为止。在每次迭代中，它执行深度优先搜索，但限制了搜索的深度。如果搜索到某个深度时没有找到目标状态，就增加深度限制，并重新进行搜索。

伪代码

以下是迭代加深深度优先搜索的伪代码：

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