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l層），那麼，用一般的bfs演算法（不考慮去掉重複狀態），總的搜尋狀態數是r^l（^表示乘方運算）；而如果採取雙向bfs演算法，那麼，從前往後搜，我們只需要搜尋l/2層，從後往前搜，我們也只要搜l/2層，因此，搜尋狀態數是2*(r^(l/2))，比普通bfs就快了很多了。雙向bfs演算法的實質還是bfs，只不過兩邊同時開始bfs而已。還是可以利用佇列來實現：可以設定兩個佇列，乙個用於向前的bfs，另乙個用於向後的bfs，利用這兩個佇列，同時從前、後開始層次遍歷搜尋樹。

雙向廣搜模版：

void bfs_bothsides()//雙向bfs 
bool found=false;
memset(visited,0,sizeof(visited));  // 判重陣列
while(!q1.empty())  q1.pop();   // 正向佇列
while(!q2.empty())  q2.pop();  // 反向佇列
//*****=正向擴充套件的狀態標記為1，反向擴充套件標記為2
visited[s1.state]=1;   // 初始狀態標記為1
visited[s2.state]=2;   // 結束狀態標記為2
q1.push(s1);  // 初始狀態入正向佇列
q2.push(s2);  // 結束狀態入反向佇列
while(!q1.empty() || !q2.empty())
}void bfs_expand(queue&q,bool flag)
visited[t.state]=1;   // 標記為在在正向佇列中
q.push(t);  // 入隊}}
else    // 在正向佇列中判斷
visited[t.state]=2;  // 標記為在反向佇列中
q.push(t);  // 入隊}}
}}

杭電-open the lock

題意:解開密碼鎖，從初始狀態到開鎖狀態問最少做幾次操作。操作可以是上下轉動（上下加減1，特別的：9 + 1 = 1， 1 - 0 = 9 ）和交換兩個相鄰位（最左面的和最右面的不相鄰）。一共8+3=11種狀態擴充套件

標程：

#include#include#includeusing namespace std;
const int maxn=10010;
int vis[maxn];
int step[maxn];
struct node
st,ed;
int flag;
int minstep;
int toint(int num)
void toarray(int num,int arr)
void bfs_expand(queue& que,int choose)
else
next.status=toint(next.num);
int dis=step[curr.status]+1;
if(choose==0)
step[next.status]=dis;
vis[next.status]=1;
que.push(next);}}
else
step[next.status]=dis;
vis[next.status]=2;
que.push(next);}}
}}for(int i=0;i<3;i++)
vis[next.status]=1;
step[next.status]=dis;
que.push(next);}}
else
vis[next.status]=2;
step[next.status]=dis;
que.push(next);}}
}}void tbfs()
queueq1;
queueq2;
q1.push(st);
q2.push(ed);
memset(vis,0,sizeof(vis));
vis[st.status]=1;
vis[ed.status]=2;
step[st.status]=0;
step[ed.status]=0;
flag=false;
while(!q1.empty()||!q2.empty())
if(flag) return;
if(!q2.empty())
if(flag) return;
}}int main()
return 0;
}

**部分**：

雙向BFS模板

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所謂的雙向BFS

學習筆記雙向BFS

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所謂的 雙向BFS

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