雙向bfs，既然是雙向的，那麼就得知道起點和終點，這樣，我們就可以進行雙向搜尋了。
但是，雙向bfs是否真的可以提高效率呢？如果能，那麼又能提高多少呢？
看到過乙個圖，說雙bfs可以在bfs的基礎上把時間和空間複雜度上都減半。實際上，在許多的實際應用中，往往不僅僅是減半！
我們假設，單向bfs需要搜尋n層才能到達終點，在每個層需要進行的判斷量（即通常的那個for迴圈）為x。那麼，單bfs的運算量為：x^n。
如果換成雙bfs，那麼前後各搜尋 n/2層，那麼總的運算量為：2 * ( x ^ ( n/2 ) )。顯然當x比較大時，在運算量上不僅僅不僅僅是減半那麼簡單。特別的，如果x=1，那麼雙bfs也就退化成了單向bfs了，實際上，此時也就是可以用dfs來進行深搜了，而且**相對來說更加簡潔。
貼乙份雙bfs的**（並不是乙個真正的**，而是乙個思路）：
void bfs()
q[i].pop();
for(.....)
if(vis[1-i]) {cout<<(deep*2+i+1)<
雙向BFS模板
如果已經知道搜尋的開始狀態和結束狀態，要找乙個滿足某種條件的一條路徑 一般是最短路徑 為了避免無謂的 組合 產生，就可以採取雙向廣度搜尋演算法，也就是從開始狀態和結束狀態同時開始搜尋，乙個向前搜，乙個向後找。這樣做的好處是什麼？我們不妨假設每次搜尋的分支因子是r，如果最短的路徑長為l的話 也就是搜了...
雙向bfs模板
原題鏈結 是個裸的雙向bfs的題，看到乙份比較好的 我以前好像都是寫的兩個bfs的，而他這個寫在一起了，而且更好得體現了一層一層的搜尋的思想 比如原來做題的時候就遇到過，因為我是 輸出除錯法來debug的，所以原來列印座標的時候不知道這個點是在第幾步搜出來的，其實搜完一層後，新加的就是下一層了 這個...
迷宮問題的雙向BFS
include include include define startvalue 2012 define endvalue 2013 define queuesize 1024 1024 size of the queue for bfs define maxvalue 65535 typedef...