bfs双向搜索如何实现

BFS（广度优先搜索）双向搜索是一种搜索算法，它从两个方向同时进行搜索，直到两个搜索路径相遇。双向搜索可以减少搜索空间，提高搜索效率。以下是实现BFS双向搜索的基本步骤：

1. 初始化

创建两个队列，分别用于存储两个方向的搜索节点。

初始化两个节点，分别作为搜索的起点和终点。

将起点和终点分别加入两个队列中。

2. 搜索

当两个队列都不为空时，进行以下步骤：

从两个队列中分别取出一个节点。

如果子节点是终点，则搜索结束。

3. 避免重复访问

在扩展节点时，需要检查子节点是否已经被访问过。这可以通过记录已访问的节点来实现。

4. 搜索结束

当两个队列都为空时，搜索结束。

以下是一个简单的Python示例，展示了如何实现BFS双向搜索：

```python

from collections import deque

def bfs_bidirectional(graph, start, end):

queue_start = deque([start])

queue_end = deque([end])

visited_start = set([start])

visited_end = set([end])

while queue_start and queue_end:

扩展起点

node_start = queue_start.popleft()

for neighbor in graph[node_start]:

if neighbor not in visited_start:

visited_start.add(neighbor)

queue_start.append(neighbor)

扩展终点

node_end = queue_end.popleft()

for neighbor in graph[node_end]:

if neighbor not in visited_end:

visited_end.add(neighbor)

queue_end.append(neighbor)

检查是否相遇

if node_start in visited_end:

return True, node_start, node_end

return False, None, None

示例图

graph = {

'A': ['B', 'C'],

'B': ['A', 'D', 'E'],

'C': ['A', 'F'],

'D': ['B'],

'E': ['B', 'F'],

'F': ['C', 'E']