深度解析：广度优先搜索与代码实例

本资源是一份关于"第六讲：广度优先搜索算法详解"的PPT文件，主要针对C++编程语言进行讲解。该课程涉及到了两个具体的编程题目，展示了广度优先搜索（BFS）算法在实际问题中的应用。 首先，第一个代码片段是关于一个数组求和的问题（P1181），题目要求找出数组中和不超过给定值m的连续子数组的最大个数。在这个问题中，广度优先搜索并不是直接用到，而是通过遍历数组，每遇到一个新和就更新结果，并判断是否超过了当前最大值。这个过程可以看作是一种简单的动态规划思想，而不是典型的BFS应用。 第二个代码片段（P1228）则涉及到一个更典型的图论问题，地毯填补问题，或者说是迷宫填充问题。这里使用了深度优先搜索（DFS），但题目提示了可以转换成BFS来解决。函数`dfs`是一个递归函数，通过不断缩小搜索区域，寻找最佳填充路径。根据公主和方格的位置关系，程序会输出不同的填充策略（1、2或3，分别对应左上角、右上角和左下角），这体现了BFS的思想，即按照广度优先的方式探索所有可能的路径。 虽然题目没有明确指出是使用BFS，但实际上，DFS在这里的递归调用可以视为一种隐含的BFS模拟，因为在每次递归调用时，都会先处理与当前节点相邻的节点，类似于BFS中的队列操作。如果转换为BFS，可以通过队列逐层扩展搜索范围，直到找到合适的填充方案。 总结起来，这份PPT内容的核心是将理论上的广度优先搜索算法与实际编程问题相结合，让学习者理解如何将BFS的原理应用到C++编程中，解决诸如路径查找、图的遍历等问题。通过这两个实例，学生不仅能掌握BFS算法，还能提升算法设计和编程实践能力。