迭代加深（搜索）：一种搜索策略，先用较小的深度限制进行深度优先搜索（DFS），若未找到目标就逐步增加深度上限并重复搜索；常用于在内存占用接近DFS的同时，获得类似广度优先搜索（BFS）的“先找到最浅解”的性质。常见形式是 **Iterative Deepening Depth-First Search (IDDFS)**。
/ˈɪtərətɪv ˈdiːpənɪŋ/
We used iterative deepening to find the shortest solution without storing a huge queue.
我们使用迭代加深来在不保存庞大队列的情况下找到最短解。
In game-playing AI, iterative deepening lets the program return a move quickly, while continuing to search deeper if more time remains.
在博弈类人工智能中，迭代加深让程序能先快速给出一步棋，同时在有剩余时间时继续向更深层搜索。
iterative 来自拉丁语 iterare（“重复、再来一次”），表示“反复进行的”；deepening 源自 deep（“深的”），表示“加深”。合在一起直观表达“通过重复搜索逐步加深深度限制”的做法。
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