深度受限的搜索-逻辑-我们如何停止回溯？

深度受限的搜索是一种搜索算法，它在搜索过程中限制了搜索的深度，以避免无限回溯的问题。在深度受限的搜索中，搜索算法会在达到指定的深度后停止继续搜索，从而提高搜索效率。

停止回溯的方法有多种，以下是一些常见的方法：

1. 剪枝：在搜索过程中，通过一些条件判断来剪去不必要的搜索分支，从而减少搜索空间。常见的剪枝方法有alpha-beta剪枝、启发式搜索等。
2. 迭代加深搜索：迭代加深搜索是一种深度受限的搜索算法，它通过逐渐增加搜索深度的方式进行搜索。在每一轮搜索中，先进行深度为1的搜索，然后逐渐增加深度，直到找到目标或达到最大深度。
3. 记忆化搜索：记忆化搜索是一种将已经搜索过的结果进行缓存的方法，以避免重复搜索。在搜索过程中，如果遇到已经搜索过的状态，可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新搜索。
4. 双向搜索：双向搜索是一种同时从起点和终点进行搜索的方法。通过同时进行正向和反向的搜索，可以减少搜索空间，提高搜索效率。当正向搜索和反向搜索相遇时，即找到了目标。

深度受限的搜索在很多领域都有应用，例如人工智能中的博弈树搜索、图像处理中的图像分割等。在云计算领域，深度受限的搜索可以用于优化资源调度、任务分配等问题。

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