BFS 找寻最短距离：探索广度优先的奥秘

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2024-01-26 09:42:37

追寻硬币最短路径：BFS的妙用

广度优先搜索 (BFS) 是计算机科学中一种广泛使用的算法，它可以用来寻找图中两个点之间的最短路径。BFS 的工作原理是，从起点开始，首先访问起点的所有相邻节点，然后访问这些节点的所有相邻节点，依此类推，直到找到终点。

在我们的游戏中，硬币需要找到距离出口最近的路径。我们可以把游戏棋盘看作一个图，其中每个格子就是一个节点，而两个相邻的格子之间有一条边。硬币从起点开始，使用 BFS 算法逐步探索相邻的格子，直到找到出口。

BFS算法的实现

BFS算法的实现并不复杂，我们可以使用队列来存储待访问的节点。算法的步骤如下：

将起点加入队列。
将队列中的节点弹出，并访问该节点的所有相邻节点。
将访问过的相邻节点加入队列。
重复步骤2和步骤3，直到找到终点。

在我们的游戏中，我们可以使用 JavaScript 实现 BFS 算法。首先，我们需要创建一个代表游戏棋盘的二维数组。然后，我们可以使用队列来存储待访问的格子。算法的具体实现如下：

// 创建代表游戏棋盘的二维数组
const gameBoard = [
  [0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 1, 1, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 0, 0, 1, 0],
  [0, 0, 0, 0, 0]
];

// 创建队列来存储待访问的格子
const queue = [];

// 将起点加入队列
queue.push([0, 0]);

// 循环访问队列中的格子
while (queue.length > 0) {
  // 将队列中的格子弹出
  const currentCell = queue.shift();

  // 如果当前格子是出口，则停止搜索
  if (currentCell[0] === 4 && currentCell[1] === 4) {
    break;
  }

  // 访问当前格子的所有相邻格子
  const adjacentCells = [
    [currentCell[0] - 1, currentCell[1]],
    [currentCell[0] + 1, currentCell[1]],
    [currentCell[0], currentCell[1] - 1],
    [currentCell[0], currentCell[1] + 1]
  ];

  // 将访问过的相邻格子加入队列
  for (const adjacentCell of adjacentCells) {
    if (adjacentCell[0] >= 0 && adjacentCell[0] < 5 && adjacentCell[1] >= 0 && adjacentCell[1] < 5 && gameBoard[adjacentCell[0]][adjacentCell[1]] === 0) {
      queue.push(adjacentCell);
    }
  }
}