a*演算法的關鍵在於設計估價函式。既然估價函式與優先佇列bfs結合可以產生a"演算法，那麼估價函式能否與dfs結合呢?當然，dfs也有乙個缺點，就是一旦估價出現失誤，容易向下遞迴深入乙個不能產生最優解的分支，浪費許多時間。因此，我們最終選擇把估價函式與迭代加深的dfs演算法相結合。得到 ida * 演算法
我們設計乙個估價函式， 估算從每個狀態到目標狀態需要的步數。當然，與a* 演算法一樣，估價函式需要遵守「估計值不大於未來實際步數」的準則。然後，以迭代加深dfs的搜尋框架為基礎，把原來簡單的深度限制加強為:若當前深度+未來估計步數深度限制，則立即從當前分支回溯。
ida* 演算法在許多場景下表現出了優秀的效率，並且程式實現的難度低於a*演算法。
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