On Average They‘re Purple (bfs求最短路)

这篇文章讲解了如何通过广度优先搜索(BFS)算法解决一个关于颜色变化的问题,即在一个图中找到从起点到终点的最短路径,路径上的颜色变化次数减一即为所求。代码展示了如何使用BFS计算从1到n节点的最短颜色变化路径并输出结果。

题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/12606/H

由分析得所求颜色变化数为最短路径上步数减一
利用bfs求最短路径

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
#define ll long long
const int INF = 0x3f3f3f;
const int maxn = 100005 * 2;

int m,n;
bool vis[maxn] = {0};
vector<int> vec[maxn];
int dis[maxn] = {0};
queue<ll> q;

int main() {
    cin >> n >> m;
    int u,v;
    for(int i  = 1; i <= m; ++i) {
        cin >> u >> v;
        vec[u].push_back(v);
        vec[v].push_back(u);
    }
    q.push(1); vis[1] = 1;
    while(!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        for(int v:vec[u]) {
            if(vis[v]) continue;
            vis[v] = 1;
            dis[v] = dis[u] + 1;
            q.push(v);
        }
    }
    cout << dis[n] - 1 << endl;
    return 0;
}
### 广度优先搜索 (BFS) 解决单源短路径问题 #### 定义与适用范围 广度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法。该方法适用于无权图,在这种情况下,可以利用简单的方式找到从起始节点到目标节点之间的少边数所构成的路径[^1]。 #### 工作原理概述 当应用 BFS 来寻找短路径时,会按照层次结构逐层访问相邻结点直到到达目的地为止。由于每次都是先处理离起点较近的节点再逐渐向外扩展,因此首次抵达终点即意味着找到了一条具有小跳数(hop count)的路线[^2]。 #### 图解过程描述 假设存在如下所示的一个未加权网络: ``` A---B---C | | D-------E ``` - **初始化阶段**: 将起点 A 加入队列并标记已访问;设置所有其他节点的距离为无穷大。 - **第一轮迭代**: - 取出当前队首元素 A; - 更新其邻居 B 和 D 的距离分别为 1,并将它们加入队尾; - 记录下这些新发现的位置是从哪里来的以便后续回溯构建实际路径。 - **第二轮迭代**: - 处理下一个待处理位置 B; - 对于 C, E 这两个新的邻接点重复上述操作——更新距离至 2 同样记录前驱信息; - 继续推进直至完成整个图表探索或者遇到指定的目标停止条件。 终得到的结果将是每个可达顶点相对于原点 A 所需经过的少步数以及完整的行走轨迹。 ```python from collections import deque def bfs_shortest_path(graph, start, goal): visited = set() queue = deque([(start, [start])]) while queue: vertex, path = queue.popleft() if vertex not in visited: if vertex == goal: return path visited.add(vertex) for neighbor in graph[vertex]: if neighbor not in visited: queue.append((neighbor, path + [neighbor])) return None ```
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