​​有界深度优先搜索（Bounded DFS）是一种通过限制递归深度来优化传统DFS的算法，核心优势在于避免无限递归并平衡搜索效率与资源消耗。​​ 它通过预设深度阈值，在探索到指定层数后强制回溯，适用于路径已知或需限制计算复杂度的场景（如棋类AI、迷宫求解）。

1. ​​深度限制机制​​：算法在递归时记录当前深度，达到预设值立即回溯，防止陷入无底分支。例如求解八皇后问题时，限制层数可快速排除无效布局。
2. ​​空间效率提升​​：相比广度优先搜索（BFS）的队列存储，有界DFS仅需维护当前路径的栈，内存占用更低，尤其适合深度大但解分布浅的问题。
3. ​​剪枝优化结合​​：深度限制可与启发式规则（如预估剩余步数）协同，提前终止不达标的路径。例如在组合优化中，若当前分支的局部解已劣于已知最优解，则停止深层探索。

​​提示​​：实际应用中需权衡深度阈值——过小可能遗漏解，过大则丧失效率优势。动态调整阈值（如迭代加深）是常见改进方向。