淺析迷宮搜索類的雙向bfs問題(附例題解析)
- 2020 年 2 月 26 日
- 筆記
前言
在搜索問題中,以迷宮問題最具有代表性,無論是八皇后的回溯問題,還是dfs找出口,bfs找最短次數等等題目的問題。在我們剛開始ac的時候、可能有着很多滿足感!感覺是個迷宮問題咱么都可以給他這麼搜出來 !!

然而,當數據達到一定程度,我們使用簡單的方法肯定會爆炸的,各種TLE(超時),不分析原因還會一直提交一直TLE。就可能需要一些特殊的巧妙方法處理,比如各種剪枝
、優先隊列
、A*
、dfs套bfs
,又或者利用一些非常厲害的數學方法比如康托展開(逆展開)等等。而今天,我們談談雙向bfs。(通常可以將時間複雜度優化為原時間的根號級別)

bfs類問題
bfs又稱廣度優先搜索
- 估計大部分人第一次接觸bfs的時候是在學習數據結構的二叉樹的層序遍歷!藉助一個隊列一層一層遍歷。
- 第二次估計就是在學習圖論的時候,給你一個圖,讓你寫出一個bfs遍歷的順序。
此後再無bfs…
而很多筆試面試還是其他機試其實對bfs的要求遠遠不止那麼低的,需要能夠處理一些小問題、寫出對應代碼。而且bfs
可以處理很多問題,很多dfs搜索能夠解決的問題bfs也能解決很多(相反也成立),並且很多跟狀態
有些關係的用bfs更好控制,因為bfs藉助的是一個隊列實現,隊列中儲存節點就可以保存一些節點的狀態。

不過bfs並不是萬能的,具體問題要看迷宮的大小的,迷宮長寬沒增加一個數,那麼這個數量級增加是非常大的,因為搜索次數大概和邊長的指數級別有關係。當然這裡不詳細介紹bfs了,大家可以看以前的一篇文章。數據結構與算法—深度、寬度優先(dfs,bfs)搜索
雙向bfs
什麼樣的情況可以使用雙向bfs來優化呢?其實雙向bfs的主要思想是問題的拆分吧,比如在一個迷宮中可以往下往右行走,問你有多少種方式從左上到右下。
- 正常情況下,我們就是搜索遍歷,如果迷宮邊長為n,那麼這個複雜度大概是2^n^級別.
- 但是實際上我們可以將迷宮拆分一下,比如根據對角線(比較多),將迷宮一分為二。其實你的結果肯定必然經過對角線的這些點對吧!我們只要分別計算出各個對角線各個點的次數然後相加就可以了!
- 怎麼算? 就是從(0,0)到中間這個點
mid
的總次數為n1
,然後這個mid到(n,n)點的總次數為n2
,然後根據排列組合總次數就是n1*n2
(n1和n2正常差不多大)這樣就可以通過乘法減少加法的運算次數啦! - 簡單的說,從數據次數來看如果直接搜索全圖經過下圖的那個點的次數為
n1 * n2
次,如果分成兩個部分相乘那就是n1+n2
次。兩者差距如果n1,n2=1000左右,那麼這麼一次差距是平方(根號)級別的。從搜索圖形來看其實這麼一次搜索是本來一個n*n大小
的搜索轉變成n次(每次大概是(n/2) * (n/2)
大小的迷宮搜索兩次)。也就是如果18*18的迷宮如果使用直接搜索,那麼大概2^18
次方量級,而如果採用雙向bfs,那麼就是2^9
這個量級。

例題實戰
題目鏈接:http://oj.hzjingma.com/contest/problem?id=20&pid=8#problem-anchor


分析:對於題目的要求還是很容易理解的,就是找到所有的路徑種類,再判斷其中是對稱路徑的有幾個輸出即可!
對於一個普通思考是這樣的,首先是進行dfs,然後動態維護一個字符串,每次跑到最後判斷這個路徑字符串是否滿足對稱要求,如果滿足那麼就添加到容器中進行判斷。可惜很遺憾這樣是超時的,僅能通過40%的樣例。
接着用普通bfs進行嘗試,維護一個node節點,每次走的時候路徑儲存起來其實這個效率跟dfs差不多依然超時。只能通過40%數據。
接下來就開始雙向bfs進行分析!
- 既然只能右下,那麼對角線的那個位置的肯定是中間的那個字符串的!它的存在不影響是否對稱的(n*n的迷宮路徑長度為
n-1 + n
為奇數). - 我們判斷路徑是否對稱,只需要判斷從
(1,1)到對角節點k
(設為k節點)的路徑有沒有和從(n,n)到k
相同的。如果有路徑相同的那麼就說明這一對構成對稱路徑 - 在具體實現上,我們對每個對角線節點可以進行兩次bfs(一次
左上到(1,1)
,一次右下到(n,n)
).並且將路徑放到兩個hashset(set1,set2)中,跑完之後用遍歷其中一個hashset中的路徑,看看另一個set是否存在該路徑,如果存在就說明這個是對稱路徑放到 總的hashset(set) 中。對角線每個位置都這樣判斷完最後只需要輸出總的hashset(set)的集合大小即可!
ac代碼如下:
import java.util.ArrayDeque; import java.util.HashSet; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; import java.util.Set; public class test2 { static class node{ int x; int y; String path=""; public node() {} public node(int x,int y,String team) { this.x=x; this.y=y; this.path=team; } } public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); Set<String>set=new HashSet<String>();//儲存最終結果 int n=Integer.parseInt(sc.nextLine()); char map[][]=new char[n][n]; for(int i=0;i<n;i++) { String string=sc.nextLine(); map[i]=string.toCharArray(); } Queue<node>q1=new ArrayDeque<node>();//左上的隊列 Queue<node>q2=new ArrayDeque<node>();//右下的隊列 for(int i=0;i<n;i++) { q1.clear();q2.clear(); Set<String>set1=new HashSet<String>();//儲存zuoshang Set<String>set2=new HashSet<String>();//儲右下 q1.add(new node(i,n-1-i,""+map[i][n-1-i])); q2.add(new node(i,n-1-i,""+map[i][n-1-i])); while(!q1.isEmpty()&&!q2.isEmpty()) { node team=q1.poll(); node team2=q2.poll(); if(team.x==n-1&&team.y==n-1)//到終點,將路徑儲存 { //System.out.println(team2.path); set1.add(team.path); set2.add(team2.path); } else { if(team.x<n-1)//可以向下 { q1.add(new node(team.x+1, team.y, team.path+map[team.x+1][team.y])); } if(team.y<n-1)//可以向右 { q1.add(new node(team.x, team.y+1, team.path+map[team.x][team.y+1])); } if(team2.x>0)//上 { q2.add(new node(team2.x-1, team2.y, team2.path+map[team2.x-1][team2.y])); } if(team2.y>0)//左 { q2.add(new node(team2.x, team2.y-1, team2.path+map[team2.x][team2.y-1])); } } } for(String va:set1) { if(set2.contains(va)) { set.add(va); } } } System.out.println(set.size()); } }