为什么说深度优先搜索会遭受无限循环的困扰？
我已经读过很多关于DFS和BFS的文章，但是我对此疑问一直困扰着我很久。在许多文章中都提到DFS可能陷入无限循环。
据我所知，可以通过跟踪访问的节点来轻松消除此限制。实际上，在我读过的所有书中，这张小支票都是DFS的一部分。
那么为什么提到“无限循环”是DFS的缺点呢？仅仅是因为原始DFS算法没有对访问的节点进行此检查吗？请解释。
回答：
（1）在图搜索算法中[在AI上经常使用]，DFS的主要优势是 。这是它在BFS上的主要优势。但是，
，因为您需要将所有访问的节点存储在内存中。不要忘记，访问的节点的大小会随着时间急剧增加，对于非常大/无限的图-
可能不适合内存。
（2）有时DFS可以在
[在无限图形中]。无限分支是一个没有结束的分支[总是有“更多的儿子”]，并且也没有将您带到目标节点，因此对于DFS，您可能会继续无限扩大此分支，并“错过”好的分支，导致目标节点。
您可以通过结合使用DFS和BFS来克服DFS中的这一缺陷，同时保持相对较小的内存大小：迭代加深DFS
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