（三）叠代加深搜索

目的：
解決寬度優先的空間問題和深度優先不能找到最優解的問題。
思想：
首先給DFS一個比較小的深度限制，然後逐漸增加深度限制，直到找到解或找遍所以分支為止。

（四）啟發式搜索

利用知識來引導搜索，達到減少搜索範圍，降低問題復雜度的目的。
啟發信息的強度
強：降低搜索工作量，但可能導致找不到最優解
弱：一般導致工作量加大，極限情況下變為盲目搜索，但可能可以找到最優解

SO要合理地引入啟發知識，在保證找到最佳解的情況下，盡可能減少搜索範圍，提高搜索效率。

定義一個評價函數f，對當前的搜索狀態進行評估，找出一個最有希望的節點來擴展。
評價函數的格式：
f(n) = g(n) + h(n)
f(n)：評價函數，s到t的距離的估計值
h(n)：啟發函數，對n到t距離的估計值
h
 
*(n)：n到t距離的真實值
g(n)：s到n距離的真實值

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萬能的搜索--之補充（四）