Iterative Deepening Search – Tìm kiếm sâu một cách kiên nhẫn và chiến lược

Không đi vội, không bỏ sót – Dò từng bước cho chắc chắn

Bạn có từng rơi vào tình huống: không biết nên tìm sâu hay tìm rộng? Duyệt theo chiều sâu (DFS) thì nhanh, nhưng dễ lạc trong mê cung; duyệt theo chiều rộng (BFS) thì an toàn, nhưng ngốn tài nguyên.
Iterative Deepening Search (IDS) ra đời như một giải pháp "kết hợp sự hiệu quả của DFS với độ an toàn của BFS".

IDS là gì?

Iterative Deepening Search là thuật toán tìm kiếm trong cây hoặc đồ thị theo cách lặp lại DFS với giới hạn độ sâu tăng dần. Mỗi lần, nó duyệt theo DFS, nhưng chỉ đến độ sâu nhất định. Nếu không tìm thấy đích, nó tăng độ sâu lên 1 và làm lại từ đầu.

Cách hoạt động:

• Bắt đầu từ độ sâu = 0

• Lặp DFS với giới hạn depth_limit

• Nếu không tìm thấy đích, tăng depth_limit

• Dừng khi gặp đích hoặc hết giới hạn

• IDS = DFS + kiểm soát độ sâu + lặp lại

Ví dụ cụ thể: Tìm kiếm trong cây trạng thái

Giả sử bạn có cây như sau:

Mục tiêu: Tìm G

• DFS có thể đến G sớm nếu đi đúng nhánh, nhưng nếu đi nhánh D trước, có thể đi rất xa.

• BFS tìm đúng đường nhưng sẽ duyệt hết cả tầng trước → tốn nhiều bộ nhớ.

• IDS thực hiện:

Vòng lặp:

• Lần 1 (depth=0): A → Không thấy G

• Lần 2 (depth=1): A → B, C

• Lần 3 (depth=2): A → B → D, E; C → F

• Lần 4 (depth=3): F → G ⇒ ✅ tìm thấy

→ IDS tìm thấy G ở vòng thứ 4, mà không cần lưu toàn bộ cây trong bộ nhớ như BFS.

So sánh IDS với DFS và BFS

Khi nào nên dùng IDS?

✅ Khi bạn không biết độ sâu đích là bao nhiêu
✅ Khi bạn cần đảm bảo không bỏ sót lời giải
✅ Khi bạn không có đủ bộ nhớ để chạy BFS
✅ Khi cần ưu tiên giải pháp gần gốc hơn

Vì sao sinh viên dễ nhầm hoặc gặp khó với IDS?

1. Nhầm là lặp DFS đơn thuần:
   → Nhiều bạn tưởng cứ gọi DFS trong vòng lặp là xong, mà không kiểm soát được depth_limit.

2. Cho rằng IDS “làm lại” là tốn công:
   → Thật ra, các nút gần gốc được duyệt nhiều, nhưng rẻ hơn so với việc lưu toàn bộ cây như BFS.

3. Khó hiểu vì khái niệm “gộp BFS và DFS”:
   → Cần minh họa rõ ràng từng tầng để thấy được chiến lược tiến dần, không phải lùi lụt.

Code Python mẫu: IDS đơn giản

-  Vẽ cây trạng thái nhiều lần – và mô phỏng từng bước lặp theo độ sâu tăng dần
-  So sánh chi tiết DFS – BFS – IDS để hiểu tại sao IDS “lặp nhưng không phí công”
-  Tự tạo bài toán mê cung/giải sudoku dùng DFS, sau đó cải tiến thành IDS
-  Hiểu rõ không gian trạng thái – IDS hoạt động tốt nhất khi mỗi tầng tăng không quá lớn

Lời kết: Tìm kiếm sâu nhưng không mù quáng

Iterative Deepening Search không vội vàng như DFS, cũng không “ngốn tài nguyên” như BFS. Nó là bài học quý giá về kiên nhẫn có chiến lược, mỗi bước tiến là một sự thử nghiệm, học hỏi – và dần tiến đến mục tiêu.

→ Với IDS, ta học được cách không sợ “làm lại từ đầu” – miễn là mỗi lần lặp lại, ta hiểu hơn, tiến xa hơn.

FacingX.com – Đồng hành từng bước trong hành trình học thuật thông minh

Tại FacingX, chúng tôi hiểu rằng:

• Không phải ai cũng giỏi ngay từ đầu

• Nhưng ai cũng có thể thành công nếu có chiến lược học tập đúng đắn

✅ Tư vấn du học theo ngành – quốc gia – tài chính
✅ Đào tạo tư duy thuật toán, toán học nền tảng năm nhất
✅ Kết nối giáo viên hỗ trợ 1:1 – như “điều phối viên học thuật cá nhân”

FacingX không để bạn đơn độc trong hành trình tìm kiếm tri thức của mình, dù có phải thử lại bao nhiêu lần đi nữa.