我不明白如何IDA*节省内存空间.从我的理解IDA*是A*迭代加深.
什么是内存量之间的差额A*使用VS IDA*.
最后一次迭代的IDA*行为是否完全相同A*并且使用相同数量的内存.当我跟踪时,IDA*我意识到它还必须记住低于f(n)阈值的节点的优先级队列.
我知道ID-Depth第一次搜索有助于深度优先搜索,允许它首先像搜索一样进行广度,而不必记住每个节点.但我认为它的A*行为首先就像深度一样,因为它忽略了沿途的一些子树.迭代加深如何使用更少的内存？
另一个问题是使用迭代加深的深度优先搜索允许您通过使其首先表现为宽度来找到最短路径.但A*已经返回最佳最短路径(假设启发式是可接受的).迭代加深如何帮助它.我觉得IDA*的最后一次迭代与之相同A*.