广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历算法这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。基本过程,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
来看一个例子 一、题目描述 给定一个 n × m 的二维整数数组,用来表示一个迷宫,数组中只包含 0或 1,其中 0表示可以走的路,1表示不可通过的墙壁。 最初,有一个人位于左上角 ( 1 , 1 )处,已知该人每次可以向上、下、左、右任意一个方向移动一个位置。 请问,该人从左上角移动至右下角 ( n , m )处,至少需要移动多少次。 数据保证 ( 1 , 1 ) 处和 ( n , m ) )处的数字为 0 ,且一定至少存在一条通路。 输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m 。 接下来 n 行,每行包含 m 个整数(0 或 1 ),表示完整的二维数组迷宫。 输出格式 输出一个整数,表示从左上角移动至右下角的最少移动次数。 数据范围 1 ≤ n , m ≤ 100
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#include <iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include <queue> #include<cstring> using namespace std; const int N = 1002; //用于存储坐标 typedef pair<int,int> PII; queue<int> stk; int d[N][N]; char g[N][N]; int n,m,st_x,st_y,end_x,end_y; void bfs() { queue<PII> q; memset(d,-1,sizeof(d)); //设置起点 d[st_x-1][st_y-1] = 0; q.push({st_x-1,st_y-1}); //四种可能的走法 int dx[4] = {-1,0,1,0}; int dy[4] = {0,1,0,-1}; while (q.size()) { //取出一个点 auto t = q.front(); q.pop(); //判断这个点周围是否存在可走的点,有就加入到数组 for(int i = 0;i < 4;i++) { int x = t.first + dx[i],y = t.second + dy[i]; if (x >=0 && x < n && y >=0 && y < n && g[x][y] == '.' && d[x][y] == -1) { //设置该点距离起点的距离 d[x][y] = d[t.first][t.second] + 1; //把这个点入队 q.push({x,y}); } } } //未能到达这个点 if (d[end_x - 1][end_y - 1] == -1) { cout << "-1" << endl; } else { cout << d[end_x - 1][end_y - 1]; } } int main() { cin >> n >> m; cin >> st_x >> st_y >> end_x >> end_y; for(int i = 0;i < n;i++) { for(int j = 0;j < m;j++) { cin >> g[i][j]; } } bfs(); return 0; }
标签:end,int,迷宫,st,bfs,算法,&&,include From: https://www.cnblogs.com/polang19/p/17068760.html