双向BFS

  如果已经知道搜索的开始状态和结束状态,
  要找一个满足某种条件的一条路径(一般是最短路径),为了避免无谓的“组合爆炸”产生,就可以采取双向广度搜索算法,也就是从开始状态和结束状态同时开始搜索,一个向前搜,一个向后找。 

这样做的好处是什么?
    我们不妨假设每次搜索的分支因子是r,如果最短的路径长为L的话(也就是搜了L层),那么,用一般的BFS算法(不考虑去掉重复状态),总的搜索状态数是r^L(^表示乘方运算);而如果采取双向BFS算法,那么,从前往后搜,我们只需要搜索L/2层,从后往前搜,我们也只要搜L/2层,因此,搜索状态数是2*(r^(L/2)),比普通BFS就快了很多了。 

    双向BFS算法的实质还是BFS,只不过两边同时开始BFS而已。还是可以利用队列来实现:可以设置两个队列,一个用于向前的BFS,另一个用于向后的BFS,利用这两个队列,同时从前、后开始层次遍历搜索树。

这里写图片描述

### 双向BFS算法的Python实现 双向广度优先搜索(Bidirectional BFS)是一种优化的图遍历方法,它通过从起点和终点同时扩展来减少搜索空间。这种方法特别适用于寻找最短路径的问题。 以下是基于队列数据结构的一个标准双向BFS Python实现: ```python from collections import deque def is_goal_reached(node_a, node_b): """判断两个节点是否相同""" return node_a == node_b def get_neighbors(node): """获取当前节点的所有邻居节点""" # 这里假设有一个函数可以返回给定节点的所有相邻节点 neighbors = [] # 替换为实际逻辑 return neighbors def bidirectional_bfs(start_node, end_node): """双向BFS算法""" if start_node == end_node: return [start_node] # 初始化前向和反向的队列以及访问集合 forward_queue = deque([start_node]) forward_visited = {start_node} backward_queue = deque([end_node]) backward_visited = {end_node} intersect_node = None while forward_queue and backward_queue: # 前向扩展 current_forward = forward_queue.popleft() for neighbor in get_neighbors(current_forward): if neighbor not in forward_visited: forward_visited.add(neighbor) forward_queue.append(neighbor) # 检查是否有交集 if neighbor in backward_visited: intersect_node = neighbor break if intersect_node: break # 后向扩展 current_backward = backward_queue.popleft() for neighbor in get_neighbors(current_backward): if neighbor not in backward_visited: backward_visited.add(neighbor) backward_queue.append(neighbor) # 检查是否有交集 if neighbor in forward_visited: intersect_node = neighbor break if intersect_node: break if intersect_node: path_from_start_to_intersect = reconstruct_path(start_node, intersect_node, forward_visited)[^4] path_from_end_to_intersect = reconstruct_path(end_node, intersect_node, backward_visited)[^4] return list(reversed(path_from_end_to_intersect))[:-1] + path_from_start_to_intersect else: return [] def reconstruct_path(start_node, target_node, visited_set): """重建路径""" path = [] current = target_node while current != start_node: path.append(current) # 需要记录父节点以便回溯路径 (这里省略具体实现细节) current = parent_map[current][^5] path.append(start_node) return list(reversed(path)) ``` 上述代码展示了如何利用双端队列`deque`分别从前向和后向进行扩展,并在两者相遇时停止搜索。此过程显著减少了传统单向BFS所需的计算量[^6]。 #### 关键点说明 - **is_goal_reached**: 判断目标是否达到。 - **get_neighbors**: 获取某个节点的所有邻接节点。 - **bidirectional_bfs**: 主体部分实现了双向BFS的核心逻辑。 - **reconstruct_path**: 负责根据已有的访问信息重构完整的路径。
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