宽度优先搜索算法解决八数码问题Python 宽度优先搜索流程图

本节重点是对宽度优先搜索算法的知识普及。
希望自己的博客能够通俗易懂，与君同学习，共进步。如果有任何心得或疑问，欢迎交流学习。
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宽度优先搜索(Breadth First Search)是一个针对图和树的遍历算法。最初用于解决迷宫路径和网络路由等问题。

下面直接用树的一幅图来展示宽度优先搜索。从头节点1开始，其搜索顺序是1,2,3,4,5,6,7。

下面的操作步骤需要会背并可以转化为程序：

BFS使用队列来实施算法过程，具体操作步骤如下：

1. 把起始点放入queue；(如果存在的话)/对应程序：非空判断；创建队列；放入第一个节点/
2. 重复下述两个步骤，直到队列为空；/对应程序：循环判断队列是否为空，下面两句是循环体内容/
   从队列中取出队列头的点；/对应程序：队列中取出一个节点/
   找到与此点邻接的尚未遍历的点，进行标记，然后全部放入队列中。/对应程序：队列中放入与取出点相邻的所有未遍历的非空点/

此过程非常简单简单，以下用文字进行描述，不再绘图哦。
1.创建队列；
2.放入第一个点(1)；
3.循环体
取出1，放入2,3，此时队列有2,3
取出2，放入4,5，此时队列有3,4,5
…
最终循环体结束，队列无元素。
上述过程非常简单，但对于刚学习的同学，很建议自己完全的在心里想一下这个完整过程。

下面程序需要理解并背会

// 宽度优先搜索用于二叉树遍历
void BFS (TreeNode head) {
	if (head == null) return null;

	Queue<TreeNode> queue = new Linked<TreeNode>();
	queue.offer(head);

	while (!queue.isEmpty()) {
		ListNode node = queue.poll();
		if (node.left != null) queue.offer(node.left);
		if (node.right != null) queue.offer(node.right);
	}
}
/*
写道这里，其实二叉树的宽度优先遍历已经写完了，大家以后遇到的遍历时输出节点了，
按层输出等等其实都是在这个基础上添加了一些小功能而已。
*/

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本博客知识点回顾习题

1.宽度优先搜索(Breadth First Search)是一个针对__和__的遍历算法。最初用于解决__和__等问题。
2.BFS使用__来实施算法过程，具体操作步骤是什么？
3.讲题目2中的操作步骤改写为程序。