前言

搜索界两大基础搜索算法分别是广度优先搜索和深度优先搜索。

搜索算法可以用于寻找图的连通性。
一个普通的二维地图，从A点到B点，有两个问题。

能否到达？
怎样以最短的路径走到B点？

这是搜索算法能够解决的事情。

要使用广度优先搜索算法来搜索从A点到B点的最短路径

依据广度优先的原则，每走一步，都将下一步所有可能的选择入队之后，才进行下一步

结束标记：

队列为空时，搜索结束
搜索到指定结果时，搜索结束

实现功能

在一个二维地图中

计算A点到B点的最少步数
输出最少步数的路径

中文版参考实现

     **                  A*                B   C*              D   G   E*            F* 搜索从A到F的最少步数* 宽度优先搜索：*      第一步：*              A入队，步数是0*              A为队列头*      第二步：*              查看A下一步的所有选择*              有B和C，所以第二步可以到达B和C，步数是1*              B、C入队，同时标记B和C，表示已经走过了。*              A已经没用了，因为A所有可能到达的点已经在队列里了，所以A出队。*              判断是否达到目标地点，是，结束循环。当前步数是最短步数*              否则继续*              此时队列头为B*      第三步：*              B、C是同时入队的，所以两个都要在第三步里扩展所有可能。**              1.  查看B下一步的所有选择*                  有D、G*                  D、G入队，标记D、G*                  B也没用了，B出队*                  判断是否达到目标地点，是，结束循环。当前步数是最短步数*                  否则继续*                  此时队列头为C*              2.  查看C下一步的所有选择*                  有G、E，但是G已经标记走过了*                  所以只有E可选*                  E入队，同时标记E*                  C已无效，C出队*                  此时队列头为D*              合并B、C扩展出来的所有选择，有D、G、E*              所以第三步可以达到的是D、G、E，步数是2*              判断是否达到目标地点，是，结束循环。当前步数是最短步数*              否则继续*      第四步：*              搜索D、G、E所有的的扩展可能**              1.  查看D下一步的所有选择*                  有F,F是目标，F入队，此时步数是3*                  D出队*                  判断是否达到目标地点，是，结束循环。当前步数是最短步数*                  发现F是目标，结束遍历。**      A到达F的最小步数是3*/

代码实现

/*** 一个5行4列的地图* 其中部分地方有障碍无法通过* 找出从(1, 1)到(4, 3)的最少步数是多少* 输出路径*/
public class WalkingLabyrinth {static int maxLine = 6;static int maxRow = 5;static int[][] map = new int[maxLine][maxRow];static int[][] mark = new int[maxLine][maxRow];static int targetLine = 4;static int targetRow = 3;static int step = -1;static int[][] nextDirection = {{0, -1},{1, 0},{0, 1},{-1, 0}};public static void main(String[] args) {map[1][3] = 1;map[3][3] = 1;map[4][2] = 1;map[5][4] = 1;//堵住所有道路//map[4][4] = 1;//map[5][3] = 1;bfs(1, 1);System.out.print(step == -1 ? "\n没有到达" : "\n到达");System.out.println("目标位置: " + targetLine + "行" + targetRow + "列，步数：" + step);}public static void bfs(int startLine, int startRow) {mark[startLine][startRow] = 1;Node[] queue = new Node[maxLine * maxRow];int head = 0;int tail = 0;Node tNode = new Node(startLine, startRow, 0, head);queue[tail++] = tNode;int tLine, tRow;while (head < tail) {for (int i = 0; i < 4; i++) {tLine = queue[head].getLine() + nextDirection[i][0];tRow = queue[head].getRow() + nextDirection[i][1];if (tLine >= maxLine || tRow >= maxRow || tLine < 1 || tRow < 1) {continue;}if (mark[tLine][tRow] != 1 && map[tLine][tRow] != 1) {tNode = new Node(tRow, tLine, queue[head].getStep() + 1, head);queue[tail++] = tNode;//System.out.println("当前位置: " + tLine + "行" + tRow + "列，步数：" + queue[tail - 1].getStep());mark[tLine][tRow] = 1;}if (tLine == targetLine && tRow == targetRow) {step = queue[tail - 1].getStep();System.out.println("经过路径：");int index = tail - 1;for (int j = 0; j <= step; j++) {System.out.println("("+ queue[index].getLine() + "," + queue[index].getRow() +")");index = queue[index].getP();}return;}}head++;}step = -1;}private static class Node {int row, line, step;int p;public int getP() {return p;}Node(int line, int row) {this.line = line;this.row = row;}Node(int row, int line, int step, int p) {this.row = row;this.line = line;this.step = step;this.p = p;}public int getRow() {return row;}public int getLine() {return line;}public int getStep() {return step;}}
}

结果

经过路径：
(4,3)
(5,3)
(5,2)
(5,1)
(4,1)
(3,1)
(2,1)
(1,1)到达目标位置: 4行3列，步数：7

一点收获

原来简单模拟队列，可以简单到如此程度！！
一个数组，两个索引。

int index = tail - 1;for (int j = 0; j <= step; j++) {System.out.println("("+ queue[index].getLine() + "," + queue[index].getRow() +")");index = queue[index].getP();}

感觉我的这段代码充满了智慧恩，这是传说中的推倒(ﾉ*･ω･)ﾉ，好吧是倒推！

之前是看过的，过了不到三个月，再看跟新的一样。太久没用了，还是得日久才能熟悉。没事要瞄一眼代码留点印象。

END

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前言

实现功能

中文版参考实现

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结果

一点收获

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