广搜

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法来计算8x8棋盘上骑士从一个位置移动到另一个位置所需的最小步数的方法。通过实现特定的数据结构和检查函数,该算法能够有效地找到最短路径。

   
e2 e4
a1 b2 
b2 c3
a1 h8
a1 h7
h8 a1
b1 c3
f6 f6
 

Sample Output


   
To get from e2 to e4 takes 2 knight moves.To get from a1 to b2 takes 4 knight moves.To get from b2 to c3 takes 2 knight moves.To get from a1 to h8 takes 6 knight moves.To get from a1 to h7 takes 5 knight moves.To get from h8 to a1 takes 6 knight moves.To get from b1 to c3 takes 1 knight moves.To get from f6 to f6 takes 0 knight moves.

题意是按照马走日的规则 看8*8的数组 从一个位置到一个位置所需的最小步数  广搜 初始位置引出的八个位置存到数列中 然后从第一个开始 第一个出列 再八个进列 知道到达那个位置 输出步数

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include <queue>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
using namespace std;
int map[8][8]= {0};
int check(int x,int y)
{
    if(x<0||x>7||y<0||y>7||map[x][y]==1)
        return 0;
    return 1;
}
struct x1
{
    int x;
    int y;
    int step;
} q,next;
int bfs(char (a)[2],char (b)[2])
{
    int i,x2,y2,j;
    queue<x1> p;
    q.x=a[0]-97;
    q.y=a[1]-49;
    x2=b[0]-97;
    y2=b[1]-49;
    q.step=0;
    for(i=0; i<=7; i++)
        for(j=0; j<=7; j++)
            map[i][j]=0;
    map[q.x][q.y]=1;
    while(p.empty()!=1)
        p.pop();
    p.push(q);
    while(p.empty()!=1)
    {
        q=p.front();
        p.pop();
        if(q.x==x2&&q.y==y2)
            return q.step;
        next=q;
        next.x=q.x-1;
        next.y=q.y-2;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x-2;
        next.y=q.y-1;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x+2;
        next.y=q.y-1;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x+2;
        next.y=q.y+1;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x-2;
        next.y=q.y+1;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x+1;
        next.y=q.y-2;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x+1;
        next.y=q.y+2;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
        next.x=q.x-1;
        next.y=q.y+2;
        if(check(next.x,next.y)==1)
        {
            next.step=q.step+1;
            map[next.x][next.y]=1;
            p.push(next);
        }
    }
    return -1;
}
int main()
{
    char a[2]= {0},b[2]= {0};
    while(~scanf("%c",&a[0]))
    {
        scanf("%c",&a[1]);
        getchar();
        scanf("%c",&b[0]);
        scanf("%c",&b[1]);
        getchar();
        printf("To get from %c%c to %c%c takes %d knight moves.\n",a[0],a[1],b[0],b[1],bfs(a,b));
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
    }
    return 0;
}

编译错误 呵呵额呵呵呵呵呵

<think>好的,我现在需要回答用户关于“层序广”的问题。首先,我需要确认用户指的是否是“层序广度优先索”,也就是通常所说的广度优先索(BFS)中的层次遍历。用户可能对这个概念不太熟悉,或者想了解其具体应用和步骤。 接下来,我要回忆广度优先索的基本原理。广度优先索是一种用于遍历或索树或图的算法,它从根节点开始,逐层访问所有相邻的节点。层序广可能强调按层次处理节点,这在树结构中特别明显,比如二叉树的层次遍历。 然后,我需要整理BFS的步骤。通常,BFS使用队列数据结构来实现。首先将起始节点加入队列,然后循环取出队列中的节点,访问该节点,并将其所有未访问的相邻节点加入队列。这个过程会持续到队列为空。这里的关键是按层次处理,每一层处理完毕后再处理下一层,确保节点按照距离起始点的层次顺序被访问。 可能需要进一步解释队列在其中的作用,以及如何保证层次性。例如,每次处理当前层的所有节点,然后再处理下一层。这种方法在树中可以用来计算层次结构,或者在图中找到最短路径。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如在二叉树中按层打印节点,或者在社交网络中找到特定距离的朋友。同时,应该提到BFS的时间复杂度和空间复杂度,通常是O(V + E),其中V是顶点数,E是边数,这对于用户评估算法效率可能有帮助。 需要确保回答结构清晰,分步骤解释,可能还需要举个简单的例子,比如二叉树的层序遍历,来说明层序广的过程。同时,注意使用正确的中文术语,避免专业术语使用错误,比如“队列”而不是“队伍”。 另外,用户可能想知道层序广与深度优先索(DFS)的区别,可以简要比较两者的不同,比如BFS适合寻找最短路径,而DFS可能更适合拓扑排序等场景。 最后,检查是否有遗漏的关键点,例如如何处理图中的环路(通过记录已访问节点),或者在树结构中不需要考虑环路的情况。确保回答准确,没有技术错误,并且符合用户的需求,即理解层序广的概念和应用。</think>层序广度优先索(BFS)是一种按层次遍历树或图的算法。它从根节点(或起始点)出发,逐层访问所有相邻节点,确保同一层的节点先于下一层节点被处理。以下是详细说明: --- ### **核心思想** 1. **逐层扩展**:按节点距离起始点的层次依次访问,先访问离起点最近的层。 2. **队列辅助**:利用队列的“先进先出”特性,保证层次顺序。 --- ### **算法步骤** 1. **初始化队列** 将起始节点加入队列,并标记为已访问。 2. **循环处理队列** 重复以下步骤直到队列为空: - 取出队列头部节点(当前层节点)。 - 访问该节点(例如输出值或执行操作)。 - 将其所有未访问的相邻节点加入队列尾部,并标记为已访问。 3. **层次划分技巧** 若需明确区分每一层(例如按层输出结果),可在每层开始前记录当前队列长度,处理完该长度内的所有节点后进入下一层。 --- ### **示例:二叉树的层序遍历** 假设二叉树结构如下: ``` 1 / \ 2 3 / \ / 4 5 6 ``` 层序广结果为:`1 → 23 → 4 → 5 → 6`。 **执行过程**: 1. 队列初始化为 `[1]`。 2. 处理第1层:取出`1`,加入其子节点`2,3` → 队列变为 `[2,3]`。 3. 处理第2层:依次取出`2`和`3`,加入子节点`4,5,6` → 队列变为 `[4,5,6]`。 4. 处理第3层:依次取出`4,5,6`(无子节点)→ 队列空,结束。 --- ### **应用场景** 1. **最短路径问题**:在无权图中找到两点间最短路径。 2. **社交网络分析**:查找特定距离内的用户关系。 3. **二叉树操作**:按层打印节点、计算树的高度等。 --- ### **与深度优先索(DFS)的区别** | 特性 | BFS | DFS | |--------------|------------------------------|------------------------------| | **遍历顺序** | 按层次扩展 | 沿分支深入到底再回溯 | | **数据结构** | 队列 | 栈 | | **空间复杂度** | O(V)(最坏情况) | O(h)(h为树高) | | **适用场景** | 最短路径、层次分析 | 拓扑排序、连通性检测 | --- ### **复杂度分析** - **时间复杂度**:$$O(V + E)$$,其中V为顶点数,E为边数(需访问所有节点和边)。 - **空间复杂度**:$$O(V)$$,最坏情况下队列存储所有节点。 --- ### **代码框架(伪代码)** ```python def bfs(start): queue = deque([start]) visited = set([start]) while queue: level_size = len(queue) for _ in range(level_size): # 按层处理 node = queue.popleft() print(node.value) # 执行操作 for neighbor in node.neighbors: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) visited.add(neighbor) ``` --- 通过以上步骤和示例,层序广能够系统地覆盖所有节点,并保证按层次处理,是解决层级关系或最短路径问题的有效工具。
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