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章节一：深度优先搜索（DFS），即按照深度优先的顺序搜索的算法。深度优先搜索一般使用栈来实现。

章节二：广度优先搜索（BFS），即优先扩展浅层节点，逐渐深入的搜索算法。广度优先搜索一般使用队列来实现。

章节三：记忆化搜索，通过将已经遍历的状态记录下来，从而减少重复的搜索量，这就是记忆化搜索。动态规划的时候，记忆化搜索也是一种高效简洁的实现方式。

章节四：剪枝，对于一些不必要搜索的部分，我们可以避免访问这些状态，从而提高搜索效率。双向搜索，在搜索时，如果能从初态和终态出发，同时进行搜索，就可以减小搜索树的规模，提高时间效率

章节五：迭代加深，简单来说，迭代加深是固定搜索树的层数。一层一层增加着搜索树来寻找答案的算法（和BFS有本质的区别）。一般我们在搜索树增长速度很快而且我们能确定答案在比较浅的节点的时候可以使用它

章节六： A*，在 BFS 中，如果能设计一个合理的估价函数，就可以更快扩展到最优解。这就是 A*算法。

章节七：IDA*，像 BFS 那样，每次只扩展一层节点，却采用 DFS 方式来遍历搜索树，这就是迭代加深搜索。再加上一个估价函数来减小搜索量，就是 IDA*了。

章节八：DLX，算法 X 是通过回溯法求解精确覆盖问题的算法，而删除列这一操作可以使用舞蹈链加速。