广度优先搜索(BFS)-蓝桥杯
一、BFS搜索的原理
BFS搜索的原理:“逐层扩散”,从起点出发,按层次从近到远,逐层先后搜索。
编码:用队列实现。
应用:BFS一般用于求最短路径问题,BFS的特点是逐层搜索,先搜到的层离起点更近。
二、BFS:找最短路路径
应用场合:点和点直接的距离是1,即边长是1。
寻找从@到*的最短路径。
使用队列来实现。
最短路径问题用BFS解决(逐层扩散)。
往BFS的队列中加入邻居结点时,按距离起点远近的顺序加入: 先加入距离起点为1的邻居结点,加完之后,再加入距离为2的邻居结点,等等。搜完一层,才会继续搜下一层。
三、输出路径的两种方法
简单方法:
每扩展到一个点v,都在v上存储从起点s到v的完整路径,到达终点t时,便得到了从起点s到t的完整路径。
优点:简单、适合小图。
缺点:占用大量空间,因为每个点上都存储子完整的路径,不适合大图。
标准方法:
在每个点上记录它的前驱点,从终点一步步回溯到起点,就可以得到一条完整路径。
优点:节省空间,因为每个点上只存储了上一个点,适合大图。
四、蓝桥杯真题(602号)
题目求字典序最小的最短路径。
在每次扩散下一层(往BFS的队列中加入下一层的结点)时,按字典序“D<L<R<U”的顺序加下一层的结点,那么第一个搜到的最短路径就是字典序最小的。
计算复杂度:每个点只搜一次,即进入队列和出队列一次。复杂度O(n),n是迷宫内结点的总数。
BFS能用于解决1千万个点的最短路问题。
输出路径的两种方法:
简单方法
标准方法
路径打印:从终点递归到起点,然后打印
读迷宫代码:
BFS队列实现:
五、连通性判断: BFS
BFS判断连通性的步骤:
从图上任意一个点u开始遍历,把它放进队列中。
弹出队首u,标记u已搜过,然后搜索u的邻居点,即与u连通的点,放到队列中。
继续弹出队首,标记搜过,然后搜索与它连通的邻居点,放进队列。
继续以上步骤,直到队列为空,此时一个连通块已经找到。其他没有访问到的点,属于另外的连通块,按以上步骤再次处理这些点。
最后所有点都搜到,所有连通块也都找到。
六、BFS的三种实现
queue
list
deque (最快)
用下面的“178号真题”演示三种实现。
七、蓝桥杯真题(178号)
BFS连通性判断:图论的一个简单问题,给定一张图,图由点和连接点的边组成,要求找到图中互相连通的部分。
什么岛屿不会被完全淹没?
若岛中有个陆地 (称为高地),它周围都是陆地,那么这个岛不会被完全淹没。
用BFS搜出有多少个岛 (连通块),检查这个岛有没有高地,统计那些没有高地的岛(连通块) 的数量,就是答案。
计算复杂度:每个像素点只用搜一次且必须至少搜一次,共N^2个点,BFS的复杂度是O(N^2),不可能更好了。
1.queue
2.list
3.deque
八、BFS判重
BFS=队列
BFS:逐步扩展下一层,把扩展出的下一层状态放进队列中处理。
如果这些状态有相同的,只需搜一次,只需要进入队列一次。
必须判重。
Python判重方法:字典、set()。
1.字典判重
字典:无序、可变、有索引的集合。
字典:用花括号定义,有键和值。
2. set判重
set()函数创建一个无序、不重复元素集
关系测试,删除重复数据,计算交集、差集、并集、补集。
九、双向广搜
应用场景:有确定的起点s和终点t;把从起点到终点的单向搜索,变换为分别从起点出发和从终点出发的“相遇”问题。
操作: 从起点s(正向搜索) 和终点t(逆向搜索) 同时开始搜索,当两个搜索产生相同的一个子状态v时就结束,v是相遇点。得到的s-v-t是一条最佳路径。
队列:一般用两个队列分别处理正向BFS和逆向BFS。
双向广搜的复杂度
当下一层扩展的状态很多时,双向广搜能大大优化,减少大量搜索。
由于起点和终点的串不同,正向BFS和逆向BFS扩展的下一层数量也不同,也就是进入2个队列的串的数量不同,先处理较小的队列,可以加快搜索速度。
十、蓝桥杯真题(178号)
分析:从起始状态到终止状态,求最少跳跃次数,是一个最短路径问题,用BFS。
建模:直接让炸蜢跳到空盘有点麻烦,因为有很多在跳。反过来看,让空盘跳,跳到虾蜢的位置,简单多了,只有一个空盘在跳。
化圆为线:题目是一个圆圈,不好处理,用一个建模技巧“化圆为线”,把圆形转换为线形。
把空盘看成0,有9个数字{0,1,2,3,4,5,6,7,8},一个圆圈上的9个数字,拉直成了一条线上的9个数字,这条线的首尾两个数字处理成相连的。
八数码问题:有9个数字{0,1,2,3,4,5,6,7,8},共有9!=362880种排列,不算多。
最短路径:
初始状态:“012345678”,目标状态:“087654321”。
从初始状态“012345678”跳一次,有4种情况:“102345678”、“210345678”“812345670”、“712345608”。
然后从这4种状态继续跳到下一种状态,一直跳到目标状态为止。
用BFS扩展每一层。
每一层就是炸蜢跳了一次,扩展到某一层时发现终点“087654321”,这一层的深度就是蛇蟠跳跃的次数。
为什么去重?
如果不去重:第1步到第2步,有4种跳法;第2步到第3步,有4*4种;...;第20步,有4^20 =1万亿种,那可就完犊子了。
判断有没有重复跳,如果跳到一个曾经出现过的情况,就不用往下跳了。一共只有9!=362880种情况。
代码复杂度
在每一层,能扩展出最少4种、最多362880种情况,最后算出的答案是20层,那么最多算20*362880=7257600次。在代码中统计实际的计算次数,是1451452次。
队列:最多有9!=362880种情况进入队列。
1. 字典去重,用list实现队列,速度慢:3s
2. set()去重,用list实现队列,速度快:1.4s
3.双向广搜
队列q1 : 正向搜索
队列q2 : 逆向搜索
用cnt统计运行了多少次:54568次。
前面用普通BFS计算:1451452次。
双向广搜的计算量只有4%。
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