當普通dfs搜尋答案時，有時會有搜尋的深度較深狀態較多，而答案所在的深度卻比較小的情況。比如說下面這個圖中，目標狀態是紅框的那個點，它的深度很小，但是左側有很多的狀態，普通dfs必須要搜完左側所有狀態才會搜到目標狀態，這樣就很容易超時。對此可以在dfs的時候限定乙個深度的狀態，這個深度是從小到大列舉的，直到搜到答案。
如果我們限定dfs的深度是1，那麼就只有兩個狀態，目標狀態第二次就搜到了，實現了dfs的優化。
但是個人認為這個演算法還是只能對一些特定的題目有效，即目標狀態的深度要小一點，否則優化的效率不大，極端情況下，目標狀態的最深最右邊的，反而用的時間會更長。
入門例題：hdu2234
題意：給出乙個4*4的矩陣，裡面只有4個1，4個2，4個3，4個4，問能否在5步內將矩陣恢復成每列相同或每行相同。
思路：直接對給出的矩陣進行dfs，深度從1開始列舉到5即可。改變矩陣寫起來比較麻煩不知道有沒有什麼更好的辦法。
#include
using namespace std;
int mp[5]
[5];
bool judge()
//判斷矩陣是否每列相同或每行相同if(
!f1)
break;}
if(f1)
return true;
for(
int i=
1;i<=
4;i++)if
(!f2)
break;}
return f2;
}void
rote
(int dir,
int xb,
int fx)
//改變矩陣，共16種策略，dir表示行或列，xb表示第幾行或第幾列，fx表示正或反
else
}else
else}}
bool dfs
(int step)
bool ret=0;
for(
int i=
1;i<=
4;i++
)//列舉第幾行或第幾列
return ret;
}int
main()
//如果搜到了就退出迴圈
}printf
("%d\n"
,ans);}
return0;
}
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