搜索进阶的话，我觉得A＊，IDA＊，双向BFS应该都是吧。
双向BFS就是同时从起点和终点开始BFS，直到遇到对方标记的结点就停止（这样应该不一定是最短路），这样的话只要有解就可以减去很多种可能，从而提高效率。
不过如果没解的话，两边的搜索没有交叉，也就。。。会更慢。。。
然后就是A＊，这算是人工智能里面的了吧。。。就是F(n)=G(n)+H(n)，这里G一般就是节点的深度，也就是走了多少步走到了这里，H的话就是一个估计，估计还有差不多多少步就会走完，然后这两个加起来，作为一个依据，那么下一次要扩张的节点就是F值最小的那一个，因为这一个我们猜的可能是最优的，所以先走这个。当然可能这样的话可能并不能走到头。这样的话每次都找那个F最小的来扩张，找最小F的话可以用优先队列也就是二叉堆来优化。一般就会快不少。
不过要想得到最优解的话，应该保证H小于等于实际需要的步数，也就是说你要走到某个地方，那么H可以为直线距离，因为不可能比他更小了。
每次都保证H小于等于实际的话，最终一定可以拓展那个正确道路上的节点（不一定多块），因为别的点拓展到最后一定F比最优解大了，那么选最小的那个就是正确路上的那个了。
而且对于H的设计，这应该就是A＊算法的核心了，有的可以是直线距离，有的可以是曼哈顿距离（也就是两个点x坐标相减与y坐标相减的和），也可以是不符合条件的个数（不在位个数），一个好的设计可以让程序更快。而且H的设计的话应该保证H小于等于实际值，而且一般来说，不同状态的H差别越大越好，小的很小，大的够大。
至于IDA＊的话，又叫做迭代加上A＊，应该是一种DFS吧，不过加了一个限制条件，设置一个期望的深度，当DFS到某一层的时候如果G+H大于这个深度了，就直接返回，因为我们要求的是深度小于等于设置值的解。IDA＊的代码要短不少，写的也轻松，速度也不错。。。
然后就是搜索的问题了，这里要说的就是Eight了，八数码问题，作为学习各种搜索算法的非常好的一个题目。这里我用的是杭电1043，而不是POJ 1077，虽然他们题目几乎一模一样，但是杭电上是多组数据，POJ上是一组，这样的话多组数据可以方便看出各种算法的效率。
先是一篇经典的文章，八数码的八境界。
这篇文章系统的讲了八种方法，写的很好的。
然后就是我根据那位大神自己写的，（代码好烂的。）