`
128kj
  • 浏览: 600373 次
  • 来自: ...
社区版块
存档分类
最新评论

广度优先搜索学习五例之五

阅读更多
   如果已经知道搜索的开始状态和结束状态,要找一个满足某种条件的一条路径(一般是最短路径),为了避免无谓的“组合爆炸”产生,就可以采取双向广度搜索算法,也就是从开始状态和结束状态同时开始搜索,一个向前搜,一个向后找。 直至在两个扩展方向上出现同一个子结点,搜索结束,这就是双向搜索过程。出现的这个同一子结点,我们称为相交点,如果确实存在一条从初始结点到目标结点的最佳路径,那么按双向搜索进行搜索必然会在某层出现“相交”,即有相交点,初始结点一相交点一目标结点所形成的一条路径即是所求路径。

   这样做的好处是什么?
      我们不妨假设每次搜索的分支因子是r,如果最短的路径长为L的话(也就是搜了L层),那么,用一般的BFS算法(不考虑去掉重复状态),总的搜索状态数是r^L(^表示乘方运算);而如果采取双向BFS算法,那么,从前往后搜,我们只需要搜索L/2层,从后往前搜,我们也只要搜L/2层,因此,搜索状态数是2*(r^(L/2)),比普通BFS就快了很多了。

    双向BFS算法的实质还是BFS,只不过两边同时开始BFS而已。还是可以利用队列来实现:可以设置两个队列,一个用于向前的BFS,另一个用于向后的BFS,利用这两个队列,同时从前、后开始层次遍历搜索树。


结点扩展顺序
    双向扩展结点,在两个方向的扩展顺序上,可以轮流交替进行,但由于大部分的解答树并不是棵完全树,在扩展完一层后,下一层则选择结点个数较少的那个方向先扩展,可以克服两个方向结点生成速度不平衡的状态,明显提高搜索效率。

双向广度优先算法编程的基本框架如下:

数据结构:
Queue q1, q2; //两个队列分别用于两个方向的扩展(注意在一般的广度优先算法中,只需要一个队列)

算法流程:
void DBFS(){
1. 将起始节点放入队列q1,将目的节点放入队列q2
2. 当 两个队列都未空时,作如下循环
   1) 如果队列q1里的未处理节点比q2中的少,则扩展队列q1,并判断是否出现相交点;
   2) 否则扩展队列q2,并判断是否出现相交点;
3. 如果队列q1未空,循环扩展q1直到为空
4. 如果队列q2未空,循环扩展q2直到为空
}

例:再解POJ 1077
题意:8数码问题,给出一个含数字1~8和字母x的3*3矩阵,如:

          2  3  4
          1  5  X
          7  6  8

现在要你移动x的位置(上下左右),使得这个矩阵为:

           1  2  3
          4  5  6
          7  8  x
求出移动步数最少的移动方案。

例如程序中输入:2 3 4 1 5 0 7 6 8(代表要从此状态转为后一状态123456780),则应该输出:ullddrurdllurdruldr(上左左下下右上右下左左上右下右上左下右)


思路:这里用双向bfs。状态可采用全排列的hash函数http://128kj.iteye.com/blog/1699795

import java.util.*;
public class Main
{
  private int[][] arr1,arr2;//保存中间过程的数组
  private String [] bb1=new String[362882];//9!=362880,最大状态9!,标记访问过的结点,同时记录操作动作
  private String [] bb2=new String[362882];
  private Queue< my> qu1=new LinkedList< my>();//用于向前向后的两个队列
  private Queue< my> qu2=new LinkedList< my>();
  static final int fac[] = {1,2,6,24,120,720,5040,40320}; //用于计算全排列的Hash值

  public Main(int[][] arr1,int[][] arr2){
        this.arr1=arr1;
        this.arr2=arr2;
  }

  public static void main(String[] args){
     Scanner in=new Scanner(System.in);
     int[][] arr1=new int[5][5];//起点
     int[][] arr2={{0,0,0,0,0},//目标
                   {0,1,2,3,0},
                   {0,4,5,6,0},
                   {0,7,8,0,0},
                   {0,0,0,0,0}}; 
     String s;
     for(int i=1;i< 4;i++){
      for(int j=1;j< 4;j++){
        s=in.next();
	if(s.equals("x"))arr1[i][j]=0;
	else arr1[i][j]=Integer.parseInt(s);
      }
     }

      Main m=new Main(arr1,arr2);         
      int from=m.getNum(arr1);//数组表示的状态转为用整数表示   

      int to=m.getNum(arr2);//数组表示的状态转为用整数表示   

       m.Dbfs(from,to);	
   }

        
  private  void Dbfs(int from,int to){       
     int ha=0;
     qu1.offer(new my("",from)); //起点入队列1
     qu2.offer(new my("",to));  //目标入队列2
     while(!qu1.isEmpty()&&!qu2.isEmpty()){
       if(!qu1.isEmpty()){//从起点向目标广度优先搜索搜索
	my h=qu1.poll();
	int u=h.u;
	String s=h.s;
        ha=hash(u,9);
	if(bb2[ha]!=null){//双向搜索出现相交点,输出结果
           System.out.println(s+bb2[ha]);
           return;
        }             
        if(bb1[ha]!=null) continue;//此状态已访问过
	bb1[ha]=s;//记录操作动作,标记为已访问
	int i=-1,j=-1,p=u;
        //从整数表示的状态转为数据组表示状态,并找出“0”的位置,应该写成一个方法.
	for(int u1=3;u1>0;u1--){
         for(int u2=3;u2>0;u2--){
           arr1[u1][u2]=p%10;
           if(arr1[u1][u2]==0){
              i=u1;
              j=u2;
           }
           p/=10;
         }
        }
 
        //从四个方向访问当前状态的邻接点
        change(arr1,i,j,i-1,j);//向上一步
	int y=getNum(arr1);
	qu1.add(new my(s+"u",y));//邻接点入队
        change(arr1,i-1,j,i,j);//复位
			
	change(arr1,i,j,i+1,j);
	y=getNum(arr1);
	qu1.add(new my(s+"d",y));
        change(arr1,i+1,j,i,j);
			
        change(arr1,i,j,i,j+1);
        y=getNum(arr1);
        qu1.add(new my(s+"r",y));
        change(arr1,i,j+1,i,j);
			
        change(arr1,i,j,i,j-1);
        y=getNum(arr1);
	qu1.add(new my(s+"l",y));
        change(arr1,i,j-1,i,j);
       }
                 
                  
       if(!qu2.isEmpty()){////从目标向起点广度优先搜索搜索
         my h=qu2.poll();
         int u=h.u;
         String s=h.s;
         ha=hash(u,9);
         if(bb1[ha]!=null){//双向搜索出现相交点,输出结果
            System.out.println(bb1[ha]+s);
            return;
         }
                        
	 if(bb2[ha]!=null) continue;
         bb2[ha]=s;
         int i=-1,j=-1,p=u;
         for(int u1=3;u1>0;u1--){
            for(int u2=3;u2>0;u2--){
              arr2[u1][u2]=p%10;
              if(arr2[u1][u2]==0){
                i=u1;
                j=u2;
              }
              p/=10;
             }
          }
          change(arr2,i,j,i,j+1);
          int y=getNum(arr2);
          qu2.add(new my("l"+s,y));
          change(arr2,i,j+1,i,j);
			
          change(arr2,i,j,i,j-1);
          y=getNum(arr2);
          qu2.add(new my("r"+s,y));
          change(arr2,i,j-1,i,j);

          change(arr2,i,j,i-1,j);
          y=getNum(arr2);
          qu2.add(new my("d"+s,y));
          change(arr2,i-1,j,i,j);
			
          change(arr2,i,j,i+1,j);
          y=getNum(arr2);
          qu2.add(new my("u"+s,y));
          change(arr2,i+1,j,i,j);	
        } 
      }
      System.out.println("unsolvable");
    }

   private int hash(int num,int k){//全排列的哈西函数   
    int  n[]=new int[k];   
    for(int i = k-1; i >=0; i--){   
        n[i] = num % 10;   
        num /= 10;   
    }   
      
    int key = 0;   
    int c;   
    for(int i = 1; i <k; i++){   
         c=0;   
     for(int j = 0; j < i; j++)   
         if(n[j] > n[i]) c++;   
     key += c * fac[i-1];   
    }   
    return key;   
}   

 private int getNum(int[][] arr){
    int t=0;
    for(int i=1;i< 4;i++)
     for(int j=1;j< 4;j++){
       t*=10;
       t+=arr[i][j];
     }
     return t;
   }

  private void change(int[][] arr,int x1,int y1,int x2,int y2){
      arr[x1][y1]=arr[x2][y2];
      arr[x2][y2]=0;
  }
 }
class my{
   String s="";
   int u;
   public my(String s,int u){
     this.s=s;
     this.u=u;
   }
}

运行:
D:\java>java Main
2 3 4 1 5 0 7 6 8
ullddrurdllurdruldr
分享到:
评论

相关推荐

    广度优先搜索学习五例之四

    【标题】:“广度优先搜索学习五例之四” 在计算机科学中,广度优先搜索(Breadth-First Search,简称BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它按照从根节点开始,逐层进行探索的方式进行。在本案例中,我们可能...

    广度优先搜索学习五例之二(JAVA)

    【标题】:“广度优先搜索学习五例之二(JAVA)” 在计算机科学中,图算法是解决问题的关键工具之一,而广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。本篇文章将重点讲解如何在...

    广度优先搜索学习五例之一

    **广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)**是一种在图或树中进行搜索的算法,常用于寻找最短路径或者遍历结构。它遵循“先探索节点的所有邻居,再探索邻居的邻居”的策略,从起点开始,逐层向外扩展。BFS的关键...

    广度优先搜索学习五例之三

    【标题】"广度优先搜索学习五例之三"涉及的是图论算法中的一个重要概念——广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)。在计算机科学中,BFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法,尤其适用于查找最短路径问题。此标题...

    深度优先搜索学习五例之四(JAVA)

    在这个“深度优先搜索学习五例之四”的主题中,我们将重点关注使用Java实现DFS解决具体问题的情况。这篇博客文章可能通过一个具体的实例,如迷宫求解,来演示如何利用DFS进行递归或栈操作。 首先,我们来看"MazeDsf...

    深度优先搜索学习五例之一(JAVA)

    在这个主题"深度优先搜索学习五例之一(JAVA)"中,我们可以期待看到至少五个不同的应用实例,这些实例将用Java语言实现,可能包括但不限于以下场景: 1. **图的遍历**:DFS可以用于遍历无向图或有向图,通过访问每...

    图的广度优先搜索的应用

    通过深入学习和实践这些案例,我们可以掌握如何运用广度优先搜索解决实际问题,并且在遇到类似问题时能够快速找到合适的算法和方法。此外,对于同一问题的深入探讨可以帮助我们探索更优的解决方案,比如通过剪枝技术...

    python深度,广度,三种启发式搜索解决八数码问题

    我们将依次讨论深度优先搜索(DFS)、宽度优先搜索(BFS)以及启发式搜索策略,如A*算法,并结合图形化界面来直观展示搜索过程。 一、八数码问题简介 八数码问题是一个在3x3的网格上移动数字,目标是通过最少的步数...

    广度优先搜索例程:迷宫最短路径-易语言

    广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法,其基本思想是从根节点开始,沿着树的宽度优先遍历,直到找到目标节点或者遍历完所有节点。在本例中,我们将关注如何运用广度优先搜索(BFS)来寻找迷宫中的...

    广度优先算法算例,可直接运行

    **广度优先搜索(BFS)算法是一种在图或树中搜索节点的遍历方法,其基本思想是从起点开始,先访问所有距离起点最近的节点,然后再依次访问更远的节点。这种算法常用于查找最短路径、解决迷宫问题等。在本程序包中,...

    浅谈网络爬虫中广度优先算法和代码实现.pdf

    在爬虫技术中,两种常见的遍历策略是深度优先搜索(DFS, Depth-First Search)和广度优先搜索(BFS, Breadth-First Search)。本篇将重点探讨广度优先算法及其在网络爬虫中的应用。 首先,广度优先算法的核心思想是...

    八数码C代码

    该程序可能包含了实现八数码问题的各种算法,如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或A*搜索等。 描述中的"可以直接运行的程序,是八数码的C的源代码,直接运行即可"表明这个压缩包里的1.cpp文件是一个可执行的C...

    人工智能原理学习教案.pptx

    盲目搜索如宽度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),在未知环境中探索所有可能的解决方案路径,虽然简单但效率较低。启发式搜索则依据某种评估函数来指导搜索方向,如A*搜索,通过结合路径代价和预计到达目标的...

    C++语言经典、实用、趣味编程百例精解\C++经典程序200例、c语言经典算法100例

    这些例子可能包含经典的排序算法(如插入排序、选择排序)、查找算法(如二分查找)、图算法(如深度优先搜索、广度优先搜索)以及其他实用的算法如动态规划和回溯法。通过实践这些算法,学习者将能提高问题解决能力...

    信息学奥赛一本第五版通教学课

    搜索算法如二分查找、广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),在解决图论问题和树形结构问题时非常关键。动态规划是一种强大的问题解决方法,通过构建状态转移方程,可以解决很多复杂的问题,如斐波那契数列、...

    《人工智能导论-》- 03 搜索.ppt

    总结来说,搜索是人工智能问题求解的关键技术之一,包括但不限于盲目搜索(如宽度优先搜索)和启发式搜索。这些方法在游戏策略、知识表示、规划等领域有广泛应用。理解并掌握搜索策略对于深入学习人工智能至关重要。

    C语言经典算法100例

    此外,C语言也常用于实现图的遍历算法,如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。这些算法在解决网络路由、社交网络分析等问题时有着广泛的应用。还有动态规划、贪心算法、回溯法等高级算法,它们在解决复杂...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics