蓝桥杯 bfs python

### 关于蓝桥杯竞赛中的广度优先搜索（BFS） 在蓝桥杯竞赛中，广度优先搜索（BFS）是一种常用的方法用于解决最短路径问题。它通过逐层扩展的方式探索图结构，能够有效地找到从起始点到目标点的最短路径[^1]。 以下是基于 Python 的 BFS 实现方法及其解题思路： #### 解题思路 为了实现 BFS 来解决问题，通常需要以下几个核心部分： - **队列**：用来存储当前正在处理的节点以及其相关信息。 - **标记数组/集合**：防止重复访问已经遍历过的节点，从而提高效率并避免死循环。 - **距离记录**：保存每个节点到起点的距离信息，以便最终返回最短路径长度。 具体来说，可以通过以下方式构建解决方案： - 初始化一个队列并将初始状态加入其中； - 使用 while 循环不断取出队首元素进行分析直到达到目的地为止； - 对每一个弹出的状态尝试所有可行的操作，并把新产生的合法状态推入队尾继续考察； 下面给出一段通用版本的 Python 代码示例来展示如何利用 BFS 寻找迷宫类题目中最短行走步数的情况。 #### 示例代码 ```python from collections import deque def bfs(start, end, grid): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) # Directions array representing possible moves (up, down, left, right). directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] visited = [[False]*cols for _ in range(rows)] # Visited matrix. queue = deque([(start[0], start[1], 0)]) # Queue with initial position and distance. while queue: x, y, dist = queue.popleft() if (x, y) == end: # If we reach the destination, return dist # Return current distance as shortest path length. for dx, dy in directions: # Explore all four neighbors of this cell. nx, ny = x + dx, y + dy if 0<=nx<rows and 0<=ny<cols and not visited[nx][ny] and grid[nx][ny]==0: visited[nx][ny]=True # Mark neighbor node as visited. queue.append((nx, ny, dist+1)) # Add it to our exploration list along with updated cost/distance value. return -1 # No valid route found between 'start' & 'end'. # Example usage: grid = [ [0, 1, 0], [0, 0, 1], [0, 0, 0] ] print(bfs((0, 0), (2, 2), grid)) ``` 此函数接受三个参数——`start`(源坐标)， `end`(目的坐标) 和 `grid`(表示地图布局的一个二维列表) 。 它首先定义了一个方向向量(directions)，该变量包含了四个基本移动操作(上、下、左、右); 接着创建了一个布尔型矩阵visited[][],用以跟踪哪些位置已经被探查过; 最后初始化好数据结构之后进入主要逻辑流程即while loop内部执行标准bfs过程直至满足条件退出或穷尽全部可能性仍无果则报错[-1]. #### 结论 上述例子展示了怎样运用 python 编程语言配合 bfs 技巧快速定位两点间最优通路方案之一。值得注意的是实际比赛当中可能会遇到更加复杂的情形比如障碍物形状不规则等等因此建议多加练习熟悉各种变形模式下的应对策略[^2]。