我现在真的很困惑，感觉快要发疯了。

用最简单的话来说，在深度优先搜索中，什么时候停止使用开放和封闭列表呢？

你是否要打开和关闭每一个节点，直到没有节点剩下？

请帮帮我，因为我都快要发疯了

谢谢你

回答：

开放列表在深度优先和广度优先搜索中都帮助你正确地遍历树。请一步步思考算法。你在一个有许多子节点的节点上，你打算扩展其中的一个。扩展后，应该有一个机制让你返回并继续遍历。开放列表为你执行这一功能，并告诉你下一个要扩展的节点是什么。算法仅定义了子节点插入列表的顺序。

封闭列表通常可以提高算法的速度。它防止算法扩展已访问过的节点。假设你到达了节点A，这个节点之前通过另一个分支已经扩展过了。这将使你可以剪掉这个分支并尝试另一条路径。

启发式方法对于避免死胡同很有用。在AI算法中，你通常会遇到有很多无用分支的问题。通过每一步，你可以将路径成本添加到一个变量中，当你想将扩展的节点添加到开放列表时，考虑到这一点将帮助你避免再次通过这些节点。否则，你将陷入陷阱，算法会卡住。

让我通过一个例子来进一步解释：考虑15拼图游戏。你打算通过一个算法来解决它，你需要检查所有可能的方式。（实际上，你是要构建一棵树）。当你移动一个瓷砖到某个方向时，在树的下一层，你可能可以将它移动到相反的方向，对吧？所以你永远不会摆脱这样的死胡同，你的算法会卡住。

这就是对开放和封闭列表的解释。你问到算法何时结束。实际上，你会重复“扩展并添加到开放列表”这一过程，直到找到目标或开放列表变空为止。