用Java实现一个随时启发式搜索，其工作原理是不断减小其解上的次最优性边界， 并在途中找到满足该边界的新解。它执行一系列具有递减的次最优性边界的搜索， 并且每次搜索都试图尽可能多地重用以前搜索的结果。

首先，我们需要定义一个数据结构来表示问题的状态。这个数据结构应该包含问题的当前状态以及任何必要的附加信息。接着，我们需要实现一个启发式函数来估计一个状态的优劣程度，以便选择下一个状态进行探索。

然后，我们可以使用以下步骤来实现随时启发式搜索：

1. 初始化状态和边界值。我们从初始状态开始，将边界值设置为无穷大。
2. 选择下一个状态进行探索。我们使用启发式函数来估计每个可行状态的优劣程度，并选择一个最有希望的状态进行探索。如果没有可行状态，则返回上一层搜索。
3. 检查当前边界值是否已经达到或超过了次最优性边界。如果是，则返回上一层搜索。
4. 检查当前状态是否是最终状态。如果是，则返回该状态作为解决方案。
5. 对当前状态进行扩展，并将新状态添加到搜索树中。
6. 更新边界值，以保证它比之前探索过的所有状态都要优。

实现随时启发式搜索需要一定的技巧和经验。一个好的启发式函数能够大大减少搜索的时间和空间开销，同时保持搜索的正确性。此外，还需要注意搜索树的剪枝和重用，以避免不必要的探索。