（三）迭代加深搜索
目的：
解决宽度优先的空间问题和深度优先不能找到最优解的问题。
思想：
首先给DFS一个比较小的深度限制，然后逐渐增加深度限制，直到找到解或找遍所以分支为止。
（四）启发式搜索
利用知识来引导搜索，达到减少搜索范围，降低问题复杂度的目的。
启发信息的强度
强：降低搜索工作量，但可能导致找不到最优解
弱：一般导致工作量加大，极限情况下变为盲目搜索，但可能可以找到最优解
SO要合理地引入启发知识，在保证找到最佳解的情况下，尽可能减少搜索范围，提高搜索效率。
定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。
评价函数的格式：
f(n) = g(n) + h(n)
f(n)：评价函数，s到t的距离的估计值
h(n)：启发函数，对n到t距离的估计值
h*(n)：n到t距离的真实值
g(n)：s到n距离的真实值
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