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本文目录

  • 1 算法原理
  • 2 路径计算的算法步骤
  • 3 python代码
  • 4 算法应用

1 算法原理

Bidirectional Search(双向搜索)算法是为了解决图中最短路径问题而提出的一种搜索策略,旨在提高搜索效率。该算法的核心思想是同时从起点和终点进行搜索,直到两个搜索相遇。这种方法有效地减少了搜索空间,特别在图或迷宫较大时,能够显著降低计算时间。

Bidirectional Search的基本原理是同时从起点和终点进行广度优先搜索(BFS),直到正向搜索和反向搜索在某个节点上相遇。该算法利用了以下几个关键概念:

  • 双向扩展: 从起点和终点分别开始搜索,每一步扩展都考虑到当前搜索的状态。
  • 相遇检测: 在每一步扩展后,检查当前搜索是否与对方的搜索相遇。这一相遇点即为最短路径的一个部分。
  • 路径合并: 一旦找到相遇点,利用记录的路径信息重建完整路径。

Bidirectional Search算法的完整流程
(1)初始化:
创建两个队列,一个用于正向搜索(从起点开始),一个用于反向搜索(从终点开始)。
初始化两个集合或字典,分别用于记录已访问的节点及其路径。

http://www.mmbaike.com/news/25268.html

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