depth-limited search

### 回答1：
深度限制搜索是一种搜索算法，它在搜索树中只搜索一定深度的节点，而不是搜索整个树。这种算法通常用于解决具有无限状态空间的问题，例如棋类游戏。深度限制搜索可以通过限制搜索深度来减少搜索空间，从而提高搜索效率。但是，如果深度限制设置得太小，可能会导致算法无法找到最优解。

### 回答2：
深度受限搜索是一种计算机算法，用于在搜索问题中找到解决方案。它是一种基于深度优先搜索的启发式搜索算法，只对一定程度深度的节点进行探索。深度受限搜索非常适用于那些具有无穷深度的无向图和有向图的搜索问题，例如著名的八皇后问题。深度受限搜索与完全深度优先搜索的差别在于它只探索到一定的深度，而不考虑图的大小或形状。

深度受限搜索的基本思路是从开始节点开始，逐渐向下探索每一个与它相邻的节点，直到达到指定的深度，或发现一个解决方案。当探索到指定深度时，深度受限搜索会回溯到上一个节点，并继续探索其他节点。如果在搜索树的下端节点没有找到解决方案，则该算法会回溯到距离顶部更近的节点，直到找到解决方案或搜索完整个树。

深度受限搜索是一种简单而有效的搜索算法，它不需要维护大量的数据结构和算法，但它有一定的缺点。由于它基于深度优先搜索，当搜索树非常深时，深度受限搜索可能会导致栈溢出，并且在处理问题时可能会遇到死循环等问题。为了解决这些问题，我们可以使用迭代深化搜索（IDS），它是一种逐渐增加深度的深度受限搜索，以在不造成更多资源消耗的情况下获得更好的搜索结果。

综上所述，深度受限搜索是一种简单而有效的算法，可用于解决许多搜索问题。在探索搜索问题时，需要核实问题的深度是否有限，以确定深度受限搜索是否适合用于解决该问题。

### 回答3：
深度限制搜索（Depth-Limited Search）是一种启发式搜索算法，它基于深度优先搜索算法改进而来。深度限制搜索是在深度优先搜索的基础上限制了搜索深度，限制搜索深度的目的是为了避免在无限大的搜索树上出现无限递归的情况，从而避免算法出现死循环等问题。深度限制搜索在很多场景下都能取得较好的效果，特别是在有限状态机等问题求解上，其表现十分优异。

深度限制搜索算法有一些特点，首先它对于深度的限制是基于用户指定的深度，因此，搜索过程是受用户控制的。其次，深度限制搜索算法在搜索过程中兼顾了深度优先和广度优先的特性，即在限制深度的前提下，尽可能地向子节点进行搜索，以发现更多的解。最后，深度限制搜索算法的空间复杂度比较低，因为它只存储了当前搜索路径上的节点信息，而没有像广度优先搜索那样存储全部节点信息，所以它适用于存储空间有限的场景。

深度限制搜索算法的一些缺点包括：限制了搜索深度，可能会遗漏部分解；在处理复杂问题时，其需要的运算次数的增长速度很快，搜索空间也会变得非常大，使得搜索时间变得很长；其结果也很大程度上取决于所选的深度限制值。

总之，深度限制搜索是一种优秀的启发式搜索算法，在实际问题求解中具有较好的应用价值。相比于其他搜索算法，它的主要优势是可以根据用户需要，自由控制搜索深度，可以灵活地适应不同的问题求解任务。