给我一个IDA*算法的伪代码

以下是IDA*算法的伪代码：

1. 初始化深度限制depth_limit为0
2. 将初始状态放入open_list中，并设置初始f值为初始状态的估价函数值
3. 如果open_list为空，则无解，算法结束
4. 从open_list中取出f值最小的节点作为当前节点current_node
5. 如果当前节点current_node为目标状态，则算法结束，返回解路径
6. 如果当前节点的f值超过深度限制depth_limit，则将当前节点的f值设为当前最大f值max_f，并返回到步骤4
7. 将当前节点的所有子节点加入open_list中，并更新子节点的f值为g值（即当前节点的g值加上子节点到当前节点的距离）和子节点的估价函数值之和
8. 将当前最大f值max_f设为open_list中f值的最大值
9. 将深度限制depth_limit增加1，返回到步骤4

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以C++的方式给我一个IDA*算法的伪代码

以下是一个简单的IDA*算法的伪代码：

function IDAstar(root, goal):
    bound = heuristic(root, goal)
    while true:
        t = search(root, 0, bound, goal)
        if t == FOUND:
            return FOUND
        if t == INF:
            return NOT_FOUND
        bound = t

function search(node, g, bound, goal):
    f = g + heuristic(node, goal)
    if f > bound:
        return f
    if node == goal:
        return FOUND
    mincost = INF
    foreach neighbor of node:
        t = search(neighbor, g + cost(node, neighbor), bound, goal)
        if t == FOUND:
            return FOUND
        if t < mincost:
            mincost = t
    return mincost

其中，`root`是起始节点，`goal`是目标节点，`heuristic`是启发式函数，`cost`是从一个节点到其相邻节点的代价。`FOUND`和`NOT_FOUND`是两个常量，分别表示找到目标节点和未找到目标节点。`INF`是一个无限大的值，用于表示无法到达目标节点。

给我一个IDA*算法的模板代码

以下是一个基本的IDA*算法模板代码：

def ida_star(start_state):
    threshold = heuristic(start_state)
    while True:
        result, threshold = search(start_state, 0, threshold)
        if result == "FOUND":
            return threshold
        elif result == float('inf'):
            return "NOT FOUND"

def search(state, g, threshold):
    f = g + heuristic(state)
    if f > threshold:
        return f, threshold
    if is_goal(state):
        return "FOUND", g
    min_cost = float('inf')
    for action in actions(state):
        next_state = apply_action(state, action)
        result, cost = search(next_state, g+1, threshold)
        if result == "FOUND":
            return result, cost
        if cost < min_cost:
            min_cost = cost
    return "NOT FOUND", min_cost

其中，`heuristic(state)` 是启发式函数，用于估计当前状态到目标状态的距离；`is_goal(state)` 是判断当前状态是否为目标状态的函数；`actions(state)` 是返回当前状态可行的所有操作的函数；`apply_action(state, action)` 是根据当前状态和一个操作返回一个新的状态的函数。

IDA*算法的思想是每次迭代使用深度优先搜索，但是限制搜索深度，如果搜到了比当前阈值更大的深度，则回溯到上一层，重新搜索。因此，算法可以保证找到的解一定是最优的，并且消耗的内存也相对较小。