广度优先算法救援问题
时间: 2023-12-10 08:35:58 浏览: 34
广度优先搜索算法可以用于救援问题中。例如,在一个迷宫中,如果有人被困在里面,我们可以使用广度优先搜索算法来找到最短的路径,以便将他们解救出来。
以下是广度优先搜索算法的基本步骤:
1. 创建一个队列,并将起始节点放入队列中。
2. 将起始节点标记为已访问。
3. 从队列中取出第一个节点,并检查它是否为目标节点。如果是,则搜索结束。如果不是,则将它的所有未访问过的邻居节点加入队列中,并标记它们为已访问。
4. 重复步骤3,直到队列为空或找到目标节点。
下面是一个简单的Python代码示例,用于解决8数码问题:
```python
from queue import Queue
# 定义状态类
class State:
def __init__(self, board, step, last):
self.board = board
self.step = step
self.last = last
# 定义状态的哈希值
def __hash__(self):
return hash(str(self.board))
# 定义状态的相等性
def __eq__(self, other):
return str(self.board) == str(other.board)
# 定义广度优先搜索函数
def bfs(start, end):
q = Queue()
visited = set()
q.put(State(start, 0, -1))
visited.add(State(start, 0, -1))
while not q.empty():
state = q.get()
if state.board == end:
return state
for i in range(len(start)):
if state.board[i] == 0:
# 上移
if i - 3 >= 0:
new_board = list(state.board)
new_board[i], new_board[i-3] = new_board[i-3], new_board[i]
new_state = State(new_board, state.step+1, hash(state))
if new_state not in visited:
q.put(new_state)
visited.add(new_state)
# 下移
if i + 3 < 9:
new_board = list(state.board)
new_board[i], new_board[i+3] = new_board[i+3], new_board[i]
new_state = State(new_board, state.step+1, hash(state))
if new_state not in visited:
q.put(new_state)
visited.add(new_state)
# 左移
if i % 3 != 0:
new_board = list(state.board)
new_board[i], new_board[i-1] = new_board[i-1], new_board[i]
new_state = State(new_board, state.step+1, hash(state))
if new_state not in visited:
q.put(new_state)
visited.add(new_state)
# 右移
if (i+1) % 3 != 0:
new_board = list(state.board)
new_board[i], new_board[i+1] = new_board[i+1], new_board[i]
new_state = State(new_board, state.step+1, hash(state))
if new_state not in visited:
q.put(new_state)
visited.add(new_state))
# 定义初始状态和目标状态
start = [2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5]
end = [1, 2, 3, 8, 0, 4, 7, 6, 5]
# 调用广度优先搜索函数
result = bfs(start, end)
# 输出结果
path = []
while result.last != -1:
path.append(result.board)
result = visited[result.last]
path.append(start)
path.reverse()
print(path)
```