如果不使用广度优先搜索算法的话,如何实现?
时间: 2023-12-26 11:03:35 浏览: 19
如果不使用广度优先搜索算法,我们可以使用深度优先搜索算法来解决这个问题。深度优先搜索算法是一种遍历图或树的算法,它从根节点开始,一直往下遍历,直到到达叶子节点或者找到目标节点为止。具体实现时,可以使用递归函数来遍历图或树。
下面是使用深度优先搜索算法来解决这个问题的 Python 代码:
```python
# 读入输入数据
n = int(input())
rooms = {}
for i in range(1, n + 1):
rooms[i] = list(map(int, input().split(',')))
a, b = map(int, input().split(','))
# 深度优先搜索
visited = set() # 创建集合,用于记录已经访问过的房间
def dfs(curr, depth):
if curr == b: # 如果当前房间是终点B,返回该房间的深度
return depth
visited.add(curr) # 将当前房间标记为已访问
for door in rooms[curr]: # 遍历当前房间中的传送门编号
if door not in visited: # 如果该传送门通往的房间没有被访问过
d = dfs(door, depth + 1) # 递归遍历该房间
if d != -1: # 如果在该房间中找到了终点B,返回深度
return d
return -1 # 如果在当前房间中没有找到终点B,返回-1
print(dfs(a, 0)) # 从起点A开始深度优先搜索
```
在这个代码中,我们使用了递归函数 dfs 来遍历图。每次递归时,我们将当前房间标记为已访问,然后遍历当前房间中的传送门编号,递归遍历传送门通往的房间。如果在某个房间中找到了终点B,就返回该房间的深度,否则返回-1。
这个代码与广度优先搜索算法相比,更加简单,但是时间复杂度较高,可能会超时。因此,在实际的应用中,广度优先搜索算法更加常用。
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