3.28（迭代搜索算法 + java学习总结）

迭代加深搜索

迭代加深算法是一在DFS的基础上添加搜索深度限制的搜索方法；

其核心思想是从深度为0的地方开始搜索，然后逐步加深搜索深度，重新搜索一遍；这对于那些已知答案在浅层，但整个树或图存在极多分支的情况，我们可以使用迭代加深搜索进而迅速找到目标节点或者遍历整张图（限制深度下）；

除了图搜索问题外，迭代加深搜索还可用于求解以下问题

组合优化问题：在给定的搜索空间中找到满足特定条件的最优解；

规划和调度问题：在给定的资源约束下找到最优的计划或调度方案；

参数优化问题：在给定的参数空间中找到最优的参数设置，以最大化或最小化特定的目标函数。

总的来说，迭代优先搜索一般适用于解决那些带限制要求，且无法确定查找深度的问题

板子

int deepth;//搜索深度bool dfs(int deep(, .....))
{if(deep > deepth) return ; //当前深度超过则返回.........
}while(!dfs()) deepth++;

一般来说，使用该算法还需视题目具体情况进行剪枝

L - DNA sequence

题目分析

1.每次搜索时有四个方向（操作），即四种DNA序列；

2.组合优化问题；

3.可以使用数组记录当前生成的字符串与所给字符串字母匹配的数目进而确定当前的最大查找深度；

4.在搜索时，如果当前深度+最大未匹配长度 > 最大深度，剪枝；

5.多组输入，注意数据初始化

Code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
using ull = unsigned long long;
const int N = 15;
//....
int deepth;
int ans;
int k;
char dna[5] = {'A','C','T','G'};
char str[N][N];bool dfs(int deep, int len[])
{if(ans) return 1;if(deep > deepth) return 0;int maxx = 0; //预计还要匹配的最大深度for(int i = 1; i <= k; i++){int temp = strlen(str[i]) - len[i];maxx = max(temp, maxx);}if(deep + maxx > deepth) return 0; //若当前深度+最大未匹配长度 > 最大深度，直接放弃if(maxx == 0) //全部匹配成功{ans = deep;return 1;}for(int i = 0; i < 4; i++){int flag = 0;int pos[N];for(int j = 1; j <= k; j++){if(str[j][len[j]] == dna[i]){flag = 1; //标明该分支暂时正确，可以继续往下搜索pos[j] = len[j] + 1; //新建数组，避免该大分支下的其他分支调用错误数据（回溯）}else pos[j] = len[j];}if(flag) dfs(deep + 1, pos);}return 0;
}int main()
{ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0),cout.tie(0);int t; cin >> t;while(t--){cin >> k;ans = 0;memset(str, 0, sizeof str);int maxn = 0;for(int i = 1; i <= k; i++){cin >> str[i];int temp = strlen(str[i]);maxn = max(maxn, temp);}deepth = maxn; //更新最大深度：最长的DNA序列的长度int pos[N] = {0};while(!dfs(0, pos)) deepth++;cout << ans << '\n';}return 0;
}