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    深度搜尋維基百科

原始文章的編輯者列在其頁面歷史記錄中。 此標記僅表明文字來源和版權，並不作為文章資訊來源的標記。

在這種情況下，搜尋僅執行到有限的深度；由於記憶體或磁碟空間等資源有限，通常不使用資料結構來追蹤所有先前訪問過的頂點的集合。 對於此類應用，深度優先搜尋更經常使用啟發式方法來選擇更可能的分支。 如果事先不知道適當的深度限制，則迭代加深會以一系列不斷增加的限制重複應用於深度搜尋。 在AI分析模式下，在分支因子大於1的情況下，由於關卡深度呈幾何級數增長，在已知正確深度限制的情況下，迭代加深只會將運行時間增加一個常數因子。  例如，如果從節點 A 開始搜尋下面有向圖中的解，則遍歷順序要么是 ABDBACA，要么是 ACDCABA（B 或 C 是​​ A 第一次訪問取決於演算法）。 Vm 還有一個鄰居未被訪問過，然後它通過後退來重複訪問。

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