hdu2822(会双搜后再写次)

最新推荐文章于 2022-02-07 21:25:06 发布

Ice_Crazy

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分类专栏：搜索

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本文介绍了使用双搜索策略优化宽度优先搜索(BFS)的方法，通过同时从起点和终点进行搜索，有效地减少了搜索时间和资源消耗。文章以一个具体示例说明了双搜索的优势，并提供了实现代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/*
分析：
跑的太慢了，虽然1a了。
等会了双搜后再写一次。

2012-07-19
*/

一直都很好奇，为什么这篇文章点击量这么高？明明只是运气好，用一个bfs水过了的。。

下面是随便写的一点儿对双搜的很基础的解释、属牛的请主动忽略囧~~。双搜的话，对于这

个题、可以写两个bfs同时进行么，一个从s（源点）开始、另一个从e（终点）开始，两个

bfs域的第一次交汇的时候，就得到了一个最佳ans。

举个例子：a、b两点间距为d1，如果以a为圆心、开始让一个圆变大（这里就说成圆吧，

因为一般的、n*n的矩阵中、每一步的距离为1的bfs（既边为1的最短路）中，bfs是以曼哈

顿距离扩展的，这里说成圆只是为了更容易理解）、直到圆的边蹭到了b点结束，这个圆的

面积为PI*d1*d1；

但是，如果同时以a点、b点为中心，以同样的速度同时扩展俩圆，那么当两个圆蹭着的

时候，两个圆的面积总和为2*PI*（d1/2）*（d1/2）；

如果只是这样看的话，那么后一个式子是前一个的大小的一半，所以就省了时间。。。

随手写的简单解释，写的不好了随意砸砖囧。。。

#include"stdio.h"
#include"string.h"
#include"queue"
using namespace std;

struct node
{
	int x,y;
	int step;
	friend bool operator<(node n1,node n2)
	{
		return n2.step<n1.step;
	}
};
int map[1011][1011];
int dir[4][2]={0,1, 0,-1, 1,0, -1,0};
int row,lie;
int x_s,y_s;
int x_e,y_e;

int judge(int x,int y)
{
	if(x<0 || x>=row || y<0 || y>=lie)	return 1;
	if(map[x][y]==1)	return 1;
	return 0;
}
int BFS()
{
	priority_queue<node>q;
	node cur,next;
	int i;

	cur.x=x_s;
	cur.y=y_s;
	cur.step=0;
	map[cur.x][cur.y]=1;

	q.push(cur);
	while(!q.empty())
	{
		cur=q.top();
		q.pop();
		if(cur.x==x_e && cur.y==y_e)	return cur.step;
		for(i=0;i<4;i++)
		{
			next.x=cur.x+dir[i][0];
			next.y=cur.y+dir[i][1];


			if(judge(next.x,next.y))	continue;
			if(map[next.x][next.y]==0)	next.step=cur.step;
			else						next.step=cur.step+1;
			map[next.x][next.y]=1;
			q.push(next);
		}
	}
	return -1;
}

int main()
{
	int i,l;
	int ans;
	char str[1011];
	while(scanf("%d%d",&row,&lie),row||lie)
	{
		if(row==0 && lie==0)	break;
		if(row==0 || lie==0)	{printf("0\n");continue;}

		for(i=0;i<row;i++)
		{
			scanf("%s",str);
			for(l=0;str[l];l++)
			{
				if(str[l]=='X')	map[i][l]=0;
				else			map[i][l]=-1;
			}
		}

		scanf("%d%d",&x_s,&y_s);
		x_s--;
		y_s--;
		scanf("%d%d",&x_e,&y_e);
		x_e--;
		y_e--;

		ans=BFS();
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}