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算法设计与分析本节要点CONTENTSIDA*算法在游戏中的应用IDA*在游戏中的应用IDA*在游戏中的应用IDA*在游戏中的应用IDA*算法是带有评估函数的迭代加深DFS算法，本题设计评估函数f(t)=g(t)+h(t)，g(t)为已走过的步数，h(t)为当前状态与目标状态的曼哈顿距离。算法设计（1）从depth=1开始进行深度优先搜索。（2）计算当前状态与目标状态的曼哈顿距离t=h()，如果t=0，则说明已找到目标，ans[d]='\0'，返回1。如果d+t＞depth，则返回0。（3）从当前状态出发，沿4个方向扩展。（4）如果没有找到目标，则增加深度++depth，继续搜索。IDA*在游戏中的应用IDA*在游戏中的应用IDA*算法优化算法：上面的IDA*算法深度从1开始，每次都增加1，这样搜索的速度慢。其实可以从初始状态到目标状态的曼哈顿距离开始，每次从上一次搜索失败的最小深度搜索，从而提高搜索效率。HDU1043的提交运行时间在优化前为202ms，在优化后为124ms。IDA*在游戏中的应用优化算法：（1）从depth=h()开始进行深度优先搜索。（2）计算当前状态与目标状态的曼哈顿距离t=h()，如果t=0，则说明已找到目标，ans[d]='\0'，返回1。如果d+t＞depth，则更新mindep=min(mindep,d+t)，返回0。（3）从当前状态出发，沿着4个方向扩展。（4）如果没有找到目标，则增加深度，depth=mind

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