C++ 迭代深化搜索应该这么慢吗？

我的数据结构：

class Cell
{
public:
    struct CellLink 
    {
        Cell *cell;
        int weight;
    };
public:
    int row;
    int column;
    vector<CellLink> neighbors;
    State state;
    int totalCost = 0;
};

助手：

Cell* AI::IDShelper(Cell* cell, int bound)
{
    Cell* temp = cell;

    SetEnvironment(cell, State::visited);
    PrintEnvironment();

    if (bound > 0)
    {
        for (int i = 0; i < cell->neighbors.size(); i++)
        {
            temp = IDShelper(cell->neighbors[i].cell, bound - 1);
            if (IsExit(temp))
            {
                naturalFailure = true;
                return temp;
            }
        }
    }
    else if (IsExit(cell))
    {
        return cell;
    }
    return temp;
}

Cell*AI:：IDShelper（Cell*Cell，int-bound）
{
电池*温度=电池；
SetEnvironment（单元格，状态：：已访问）；
打印环境（）；
如果（绑定>0）
{
对于（int i=0；ineights.size（）；i++）
{
temp=IDShelper（单元->邻居[i]。单元，绑定-1）；
if（IsExit（临时））
{
自然失效=真；
返回温度；
}
}
}
else if（IsExit（单元格））
{
返回单元；
}
返回温度；
}

我对迷宫进行了反复深入的搜索。问题是，在21x21迷宫上完成搜索需要几个小时，而其他算法需要几秒钟

---

我知道IDS应该很慢，但它应该那么慢吗？

我想我可以理解为什么它这么慢

在您的助手中，您正在访问邻居，如下所示：

if (bound > 0)
{
    for (int i = 0; i < cell->neighbors.size(); i++)
    {
        temp = IDShelper(cell->neighbors[i].cell, bound - 1);
        if (IsExit(temp))
        {
            naturalFailure = true;
            return temp;
        }
    }
}

if（绑定>0）
{
对于（int i=0；ineights.size（）；i++）
{
temp=IDShelper（单元->邻居[i]。单元，绑定-1）；
if（IsExit（临时））
{
自然失效=真；
返回温度；
}
}
}

---

但你永远不会使用过去的结果。您将某个内容标记为已访问，但从不检查它是否已被访问。

我想我可以理解为什么这样做很慢

在您的助手中，您正在访问邻居，如下所示：

if (bound > 0)
{
    for (int i = 0; i < cell->neighbors.size(); i++)
    {
        temp = IDShelper(cell->neighbors[i].cell, bound - 1);
        if (IsExit(temp))
        {
            naturalFailure = true;
            return temp;
        }
    }
}

if（绑定>0）
{
对于（int i=0；ineights.size（）；i++）
{
temp=IDShelper（单元->邻居[i]。单元，绑定-1）；
if（IsExit（临时））
{
自然失效=真；
返回温度；
}
}
}

---

---

但你永远不会使用过去的结果。您将某个对象标记为已访问，但从不检查它是否已被访问。

其他算法，如？最接近的比较是BFS，但结果仍将在很大程度上取决于目标节点的位置（但如果BFS需要几秒钟，DFS ID需要几小时，则可能有问题）。@Dukeling我已经实现了BFS和UFC，它们只需要大约3-4秒。不太可能慢几个数量级。我会检查您的递归，以确保您不会意外地反复访问相同的内容。例如，self->neighbor->neighbor back to self..@JoeZ这似乎就是正在发生的事情。Joe可能是对的，你不应该检查一个单元格是在递归之前还是在递归函数开始时被访问吗？其他算法如？最接近的比较是BFS，但结果仍将在很大程度上取决于目标节点的位置（但如果BFS需要几秒钟，DFS ID需要几小时，则可能有问题）。@Dukeling我已经实现了BFS和UFC，它们只需要大约3-4秒。不太可能慢几个数量级。我会检查您的递归，以确保您不会意外地反复访问相同的内容。例如，self->neighbor->neighbor back to self..@JoeZ这似乎就是正在发生的事情。Joe可能是对的，你不应该在递归之前或递归函数开始时检查一个单元格是否被访问吗？我认为这是错的。让我在检查完之后再给你回电话，它实际上不起作用，它让我通过一个无限循环。但也许在每一级搜索之后，我需要清理每个细胞的状态。我试试看that@Powerbyte是的，每个关卡结束后一定要清理各州。我正在想办法，我会尽快回复你的。我很快就要离开了，所以如果在那之前我不能完全帮助你，我就必须让像杜克林和乔兹这样的人重新开始我离开的地方。我想这是错的。让我在检查完之后再给你回电话，它实际上不起作用，它让我通过一个无限循环。但也许在每一级搜索之后，我需要清理每个细胞的状态。我试试看that@Powerbyte是的，每个关卡结束后一定要清理各州。我正在想办法，我会尽快回复你的。我很快就要离开了，所以如果在那之前我不能完全帮助你，我就不得不让像杜克林和乔兹这样的人继续我的工作。