迭代加深搜索（Iterative Deepening Search，简称IDS）是一种用于解决搜索问题的算法框架，它结合了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的优点。迭代加深搜索通过限制搜索深度来避免无限循环，同时逐步增加深度限制以找到解。
迭代加深搜索的基本步骤如下：
- 设置初始深度限制d为0。
- 进行深度优先搜索，但限制搜索深度不超过d。
- 如果找到了目标解，则停止搜索并返回解。
- 如果没有找到解，增加深度限制d（例如，d = d + 1）。
- 重复步骤2-4，直到找到解或达到某个最大深度限制。
迭代加深搜索的优点包括：
- 避免了无限循环：通过限制搜索深度，IDS可以避免在无限循环的图中陷入死循环。
- 保证找到最短解：如果解存在，IDS最终会找到最短解，因为它会不断增加深度限制，直到找到解。
- 可以与启发式函数结合：IDS可以与启发式函数结合，以更有效地搜索解空间。
迭代加深搜索的一个典型应用是解决八数码问题（8-puzzle），即在一个3x3的网格中移动数字以从初始状态到达目标状态。
