在华为OD机试 - 亲子游戏里，广度优先搜索的精妙之处

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2023-12-28 10:08:40

揭秘BFS算法的魅力：华为OD机试中的亲子游戏

广度优先搜索（BFS）：图论中的强大工具

广度优先搜索（BFS）算法是一种在图论中广泛应用的算法，用于探索和遍历图结构。BFS以其简洁的思想和良好的性能而闻名，使其成为解决各种问题的有力工具。

华为OD机试中的BFS应用：亲子游戏

华为OD机试中的亲子游戏是一个经典的图论问题，玩家必须收集星星，同时避免被怪物抓住。该游戏地图可以抽象成一个无向图，BFS算法可用于找到从起始位置到每个星星位置的最短路径。

BFS算法的步骤：分解问题

BFS算法遵循以下步骤：

初始化： 将起始节点放入队列中，标记其他所有节点为未访问。
循环：
- 从队列中取出一个节点。
- 将该节点标记为已访问。
- 将该节点的所有邻接节点加入队列中。
重复步骤2，直到队列为空。

代码示例：Python中的BFS实现

为了进一步理解BFS算法，以下代码提供了Python中的实现：

# Python代码
from collections import deque

def bfs(graph, start):
  """广度优先搜索算法
  :param graph: 图的邻接表表示
  :param start: 起始节点
  :return: 最短路径
  """

  # 初始化队列和已访问节点集合
  queue = deque()
  queue.append(start)
  visited = set()

  # 循环，直到队列为空
  while queue:
    # 从队列中取出一个节点
    node = queue.popleft()

    # 将该节点标记为已访问
    visited.add(node)

    # 将该节点的所有邻接节点加入队列中
    for neighbor in graph[node]:
      if neighbor not in visited:
        queue.append(neighbor)

  # 返回最短路径
  return visited

# 测试代码
graph = {
  'A': ['B', 'C'],
  'B': ['D', 'E'],
  'C': ['F', 'G'],
  'D': [],
  'E': [],
  'F': [],
  'G': [],
}

start = 'A'
result = bfs(graph, start)
print(result)