Pascal广度优先搜索
信息学竞赛中的广度优先搜索算法
信息学竞赛中的广度优先搜索算法广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种常用的图搜索算法，广泛应用于信息学竞赛中。
本文将介绍广度优先搜索算法的原理、应用场景以及实现方法。
一、算法原理广度优先搜索算法是一种基于队列的搜索算法，通过逐层扩展搜索的方式，从起始节点开始，依次遍历其邻接节点，然后依次遍历邻接节点的邻接节点，直到找到目标节点或遍历完所有节点为止。
该算法的基本过程如下：1. 创建一个队列，并将起始节点加入队列；2. 从队列中取出首个节点，并标记为已访问；3. 遍历该节点的邻接节点，若未被标记为已访问，则将其加入队列；4. 重复步骤2和步骤3，直到队列为空或找到目标节点。
广度优先搜索算法可以用来解决一些与图相关的问题，比如最短路径问题、连通性问题等。
二、应用场景广度优先搜索算法在信息学竞赛中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景。
1. 连通性问题：判断图中两个节点是否连通。
通过广度优先搜索，可以从起始节点开始遍历图，找到目标节点即可判断其连通性。
2. 最短路径问题：找到两个节点之间的最短路径。
广度优先搜索每一层的遍历都是从起始节点到目标节点的可能最短路径，因此可以通过记录路径长度和路径信息，找到最短路径。
3. 迷宫问题：求解迷宫中的最短路径。
迷宫可以看作是一个图，起始位置为起始节点，终点位置为目标节点，通过广度优先搜索可以找到迷宫中的最短路径。
4. 可达性问题：判断一个节点是否可达其他节点。
通过广度优先搜索，可以从起始节点开始遍历图，标记所有可达节点，然后判断目标节点是否被标记。
三、实现方法广度优先搜索算法的实现可以使用队列来辅助完成。
以下是一个基于队列的广度优先搜索算法的伪代码示例：```BFS(start, target):queue = [start] // 创建一个队列，并将起始节点加入队列visited = set() // 创建一个集合，用于标记已访问的节点while queue is not emptynode = queue.pop(0) // 从队列中取出首个节点visited.add(node) // 标记节点为已访问if node == targetreturn True // 找到目标节点，搜索结束for neighbor in node.neighbors // 遍历节点的邻接节点if neighbor not in visitedqueue.append(neighbor) // 将邻接节点加入队列return False // 队列为空，未找到目标节点```四、总结广度优先搜索算法在信息学竞赛中是一种常用的算法，它通过逐层遍历的方式，能够快速的找到目标节点或解决与图相关的问题。
搜索(计算机编程算法pascal)
搜索搜索算法是人工智能中的一种基本方法，利用计算机的高性能来有目的、有方法地穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。
在建立搜索算法时，首先需要关注的问题是以什么作为状态，这些状态之间有什么样的联系。
其实，在这样的思考过程中，我们已经不知不觉地将一个具体的问题抽象成一个图论的模型—树，即搜索算法的使用第一步在于搜索树的建立。
由上图可以知道，这样形成的一棵树叫搜索树。
初始状态对应着根结点，目标状态对应着目标结点。
排在前的结点叫父结点，其后的结点叫子结点，同一层中的结点是兄弟结点，由父结点产生的子结点叫扩展。
完成搜索的过程就是找到一条从根结点到目标结点的路径，找出一个最优的解。
这种搜索算法的实现类似于图或树的遍历，通常可以有两种不同的实现方法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
深度优先搜索（DFS）一、DFS的含义深度优先搜索（DFS，Depth First Search）是一种常见的搜索方法。
常用来求一解、全部解或者是最优解。
它所遵循的搜索策略是尽可能“深”的搜索，在搜索树的每一层始终先只扩展一个子结点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶子结点或受到深度限制）时，才从当前结点返回到父亲结点，沿另一个方向又继续前进，如此反复，直到求得最优解。
这种方法的搜索树是从树根开始，一枝一枝逐渐形成的，即在搜索的过程中产生搜索树。
在深度优先搜索过程中，常用作标记的方法记录访问过的状态，这种处理方法使得深度优先搜索法与回溯没什么区别了，DFS与回溯成为同一算法的两个不同的名称。
在下面搜索树中，搜索顺序如下：深度优先搜索顺序如下：A→B→D→H→I→E→J→C→F→G二、DFS算法的程序深度优先搜索算法可以简单地表述为“能深则深，不能深则回”的策略，具体表现在以下三个方面：1.搜索策略——能深则深如果扩展到当前i阶段的一个k方案（树中的结点）符合条件，则扩展（用入栈）表示，并继续按纵深方向向下一个结点扩展（符合递归的思路），表示阶段号的参数i表现为从小到大的变化趋势。
广度优先搜索的原理及应用是什么
广度优先搜索的原理及应用是什么1. 原理广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种图的遍历算法，它从图的起始顶点开始，逐层地向外探索，直到找到目标顶点或者遍历完整个图。
通过利用队列的数据结构，广度优先搜索保证了顶点的访问顺序是按照其距离起始顶点的距离递增的。
广度优先搜索的基本原理如下：1.选择一个起始顶点，将其加入一个待访问的队列（可以使用数组或链表实现）。
2.将起始顶点标记为已访问。
3.从队列中取出一个顶点，访问该顶点，并将其未访问过的邻居顶点加入队列。
4.标记访问过的邻居顶点为已访问。
5.重复步骤3和步骤4，直到队列为空。
广度优先搜索保证了先访问距离起始点近的顶点，然后才访问距离起始点远的顶点，因此可以用来解决一些问题，例如最短路径问题、连通性问题等。
2. 应用广度优先搜索在计算机科学和图论中有着广泛的应用，下面是一些常见的应用场景：2.1 最短路径问题广度优先搜索可以用来找出两个顶点之间的最短路径。
在无权图中，每条边的权值都为1，那么从起始顶点到目标顶点的最短路径就是通过广度优先搜索找到的路径。
2.2 连通性问题广度优先搜索可以用来判断两个顶点之间是否存在路径。
通过从起始顶点开始进行广度优先搜索，如果能够找到目标顶点，就说明两个顶点是连通的；如果搜索完成后仍然未找到目标顶点，那么两个顶点之间就是不连通的。
2.3 图的遍历广度优先搜索可以用来遍历整个图的顶点。
通过从起始顶点开始进行广度优先搜索，并在访问每个顶点时记录下访问的顺序，就可以完成对整个图的遍历。
2.4 社交网络分析广度优先搜索可以用来分析社交网络中的关系。
例如，在一个社交网络中，可以以某个人为起始节点，通过广度优先搜索找出与该人直接或间接连接的人，从而分析人际关系的密切程度、社区结构等。
2.5 网络爬虫广度优先搜索可以用来实现网络爬虫对网页的抓取。
通过从初始网页开始，一层层地向外发现新的链接，并将新的链接加入待抓取的队列中，从而实现对整个网站的全面抓取。
深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度
深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度深度优先算法和广度优先算法是在图论中常见的两种搜索算法，它们在解决各种问题时都有很重要的作用。
本文将以深入浅出的方式从时间复杂度的角度对这两种算法进行全面评估，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
1. 深度优先算法的时间复杂度深度优先算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径一直走到底，直到不能再前进为止，然后回溯到上一个节点，尝试走其他的路径，直到所有路径都被走过为止。
深度优先算法的时间复杂度与图的深度有关。
在最坏情况下，深度优先算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V表示顶点的数量，E表示边的数量。
2. 广度优先算法的时间复杂度广度优先算法也是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
与深度优先算法不同的是，广度优先算法是从图的某个顶点出发，首先访问这个顶点的所有邻接节点，然后再依次访问这些节点的邻接节点，依次类推。
广度优先算法的时间复杂度与图中边的数量有关。
在最坏情况下，广度优先算法的时间复杂度为O(V+E)。
3. 深度优先算法与广度优先算法的比较从时间复杂度的角度来看，深度优先算法和广度优先算法在最坏情况下都是O(V+E)，并没有明显的差异。
但从实际运行情况来看，深度优先算法和广度优先算法的性能差异是显而易见的。
在一般情况下，广度优先算法要比深度优先算法快，因为广度优先算法的搜索速度更快，且能够更快地找到最短路径。
4. 个人观点和理解在实际应用中，选择深度优先算法还是广度优先算法取决于具体的问题。
如果要找到两个节点之间的最短路径，那么广度优先算法是更好的选择；而如果要搜索整个图，那么深度优先算法可能是更好的选择。
要根据具体的问题来选择合适的算法。
5. 总结和回顾本文从时间复杂度的角度对深度优先算法和广度优先算法进行了全面评估，探讨了它们的优劣势和实际应用中的选择。
通过对两种算法的时间复杂度进行比较，可以更全面、深刻和灵活地理解深度优先算法和广度优先算法的特点和适用场景。
深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论
一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论（一）深度优先搜索的特点是：（1）从上面几个实例看出，可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。
有的搜索深度是已知和固定的，如例题2-4，2-5，2-6；有的是未知的，如例题2-7、例题2-8；有的搜索深度是有限制的，但达到目标的深度是不定的。
但也看到，无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同，它们的程序结构都是相同的，即都是深度优先算法（一）和深度优先算法（二）中描述的算法结构，不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。
（2）深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。
一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。
当搜索深度较大时，如例题2-5、2-6。
当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。
（3）深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。
广义的理解是，只要最新产生的结点（即深度最大的结点）先进行扩展的方法，就称为深度优先搜索方法。
在这种理解情况下，深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。
而狭义的理解是，仅仅只保留全部产生结点的算法。
本书取前一种广义的理解。
不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。
保留全部结点的算法，实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树，因此也属于图搜索算法的范畴。
（4）不保留全部结点的深度优先搜索法，由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用的空间较少，所以，当搜索树的结点较多，用其他方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的算法。
（5）从输出结果可看出，深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。
例如例题2-8得最优解为13，但第一个解却是17。
如果要求出最优解的话，一种方法将是后面要介绍的动态规划法，另一种方法是修改原算法：把原输出过程的地方改为记录过程，即记录达到当前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优的，等全部搜索完成后，才把保留的最优解输出。
深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度
深度优先算法和广度优先算法都是图搜索中常见的算法，它们具有不同的特点和适用场景。
在进行全面评估之前，让我们先来了解一下深度优先算法和广度优先算法的基本概念和原理。
### 1. 深度优先算法（Depth-First Search, DFS）深度优先算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其核心思想是从起始顶点出发，沿着一条路径直到末端，然后回溯，继续搜索下一条路径，直到所有路径都被探索。
在实际应用中，深度优先算法常常通过递归或栈来实现。
### 2. 广度优先算法（Breadth-First Search, BFS）广度优先算法也是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其核心思想是从起始顶点出发，依次遍历该顶点的所有相邻顶点，然后再以这些相邻顶点作为起点，继续遍历它们的相邻顶点，以此类推，直到所有顶点都被遍历。
在实际应用中，广度优先算法通常通过队列来实现。
### 3. 深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度在实际应用中，我们经常需要对算法的时间复杂度进行分析。
针对深度优先算法和广度优先算法，它们的时间复杂度并不相同。
- 深度优先算法的时间复杂度：O(V + E)，其中V为顶点数，E为边数。
在最坏的情况下，如果采用邻接矩阵来表示图的话，深度优先算法的时间复杂度为O(V^2)；如果采用邻接表来表示图的话，时间复杂度为O(V + E)。
- 广度优先算法的时间复杂度：O(V + E)，其中V为顶点数，E为边数。
无论采用邻接矩阵还是邻接表表示图，广度优先算法的时间复杂度都是O(V + E)。
### 4. 个人理解和观点在实际应用中，我们在选择使用深度优先算法还是广度优先算法时，需要根据具体的问题场景来进行选择。
如果要寻找图中的一条路径，或者判断两个节点之间是否存在路径，通常会选择使用深度优先算法；如果要寻找最短路径或者进行层次遍历，通常会选择使用广度优先算法。
深度优先算法和广度优先算法都是非常重要的图搜索算法，它们各自适用于不同的场景，并且具有不同的时间复杂度。
走迷宫pascal
que[tail].x:=nx;
que[tail].y:=ny;
que[tail].s:=que[head].s+1;
book[nx,ny]:=1;
inc(tail);
end;
if(nx=tx)and(ny=ty)thenbegin
end;
end;
head:=1;
tail:=1;
que[tail].x:=sx;
que[tail].y:=sy;
que[head].s:=0;
inc(tailegin
nx:=que[head].x+dx[i];
ny:=que[head].y+dy[i];
if(nx>=1)and(nx<=n)and(ny>=1)and(ny<=m)
begin
read(n,m);
readln;
fori:=1tondobegin
readln(s);
forj:=1tondobegin
a[i,j]:=s[j];
book[i,j]:=0;
ifa[i,j]='S'thenbeginsx:=i;sy:=j;book[i,j]:=1;end;
ifa[i,j]='T'thenbegintx:=i;ty:=j;end;
write(que[tail-1].s);
halt;
end;
end;
inc(head);
untilhead>=tail;
writeln('No answer!');
广度优先和深度优先的例子
广度优先和深度优先的例子广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是图遍历中常用的两种算法。
它们在解决许多问题时都能提供有效的解决方案。
本文将分别介绍广度优先搜索和深度优先搜索，并给出各自的应用例子。
一、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法，它从起始节点开始，逐层扩展，先访问起始节点的所有邻居节点，再依次访问其邻居节点的邻居节点，直到遍历完所有节点或找到目标节点。
例子1：迷宫问题假设有一个迷宫，迷宫中有多个房间，每个房间有四个相邻的房间：上、下、左、右。
现在我们需要找到从起始房间到目标房间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。
例子2：社交网络中的好友推荐在社交网络中，我们希望给用户推荐可能认识的新朋友。
可以使用广度优先搜索算法从用户的好友列表开始，逐层扩展，找到可能认识的新朋友。
例子3：网页爬虫网页爬虫是搜索引擎抓取网页的重要工具。
爬虫可以使用广度优先搜索算法从一个网页开始，逐层扩展，找到所有相关的网页并进行抓取。
例子4：图的最短路径在图中，我们希望找到两个节点之间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法从起始节点开始，逐层扩展，直到找到目标节点。
例子5：推荐系统在推荐系统中，我们希望给用户推荐可能感兴趣的物品。
可以使用广度优先搜索算法从用户喜欢的物品开始，逐层扩展，找到可能感兴趣的其他物品。
二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法，它从起始节点开始，沿着一条路径一直走到底，直到不能再继续下去为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。
例子1：二叉树的遍历在二叉树中，深度优先搜索算法可以用来实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。
通过深度优先搜索算法，我们可以按照不同的遍历顺序找到二叉树中所有节点。
例子2：回溯算法回溯算法是一种通过深度优先搜索的方式，在问题的解空间中搜索所有可能的解的算法。
回溯算法常用于解决组合问题、排列问题和子集问题。
例子3：拓扑排序拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。
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变化的就是每个节点的表示形式为4 假设有3个油瓶，容量分别为4，3，1(斤)。开始时 1(斤 4斤油瓶是满的，另外两个是空的，请用这三个油瓶 将倒出2 将倒出2斤的油来 分析：由于每一次倒油都是从一个油瓶向另外一个油瓶 分析： 倒油，要么向外倒油的油瓶倒空， 倒油，要么向外倒油的油瓶倒空，要不接受倒油的油 瓶道满。我们将三个油瓶编号， 瓶道满。我们将三个油瓶编号，用三个油瓶的油表示 当前状态，共有六种不同的倒油方法1 >2;1当前状态，共有六种不同的倒油方法1->2;1>3;2->3;2->1;3->2;3->1;（ >3;2->3;2->1;3->2;3->1;（相当于八种跳马 的方案,回溯的条件是该状态在以前出现过， 的方案,回溯的条件是该状态在以前出现过，而我们 现在不但要求出一种解，而且我们要的出最优化（ 现在不但要求出一种解，而且我们要的出最优化（操 作次数最少的解）， ），也就是我们要求我们搜索树的层 作次数最少的解），也就是我们要求我们搜索树的层 最少) 最少)
1,2,1
在上面的状态树中，我们要注意下面几点 1:对于每个当前的状态节点来说，可能有八种可能，但是有些可能我们 可以预先处理处理。缩小该节点的度数（要求到出的酒杯非空），另外 如果该节点已经被产生那么我们就不必在搜索下去了，我们利用队列来 控制）； 2：我们搜索的结束条件是搜索到有2着瓶油； 3：因为我们要找到最优秀解，所以我们按照层来搜索
广度优先搜索所用的数据结构
DATA （状态） 初始 状态） 状态 OP（由何种操作 OP（ 变换而来) 变换而来) PRE (由何种状态 (由何种状态 0 变换来，即父节点） 变换来，即父节点）
初始状态A 初始状态A 操作结果 A
初始状态B 初始状态B 操作结果 B
初始状态经过 两次A 两次A的结果 A
给定一个初始的棋盘，怎样才能经过移动变成如下目标棋盘： 为了体现出骑士精神，他们必须以最少的步数完成任务。
输入文件： 输入文件： 第一行有一个正整数T(T<=10)，表示一共有N组数据。接下来有T 第一行有一个正整数T(T<=10)，表示一共有N组数据。接下来有T个5×5 的矩阵，0表示白色骑士，1表示黑色骑士，* 的矩阵，0表示白色骑士，1表示黑色骑士，*表示空位。两组数据之间没有 空行。 输出文件： 输出文件： 对于每组数据都输出一行。如果能在15步以内（包括15步）到达目标状态， 对于每组数据都输出一行。如果能在15步以内（包括15步）到达目标状态， 则输出步数，否则输出－1 则输出步数，否则输出－1。 Sample Input 2 10110 01*11 10111 01001 00000 01011 110*1 01110 01010 00100
1
1
2
FRONT
REAR
一:交通图问题
表示的是从城市A到城市H 表示的是从城市A到城市H的交通图。从图中可以 看出，从城市A到城市H 看出，从城市A到城市H要经过若干个城市。现要 找出一条经过城市最少的一条路线。
分析该题
分析：看到这图很容易想到用邻接距阵来表示，0 分析：看到这图很容易想到用邻接距阵来表示，0表示能 走，1表示不能走。如图5 走，1表示不能走。如图5。
用数组合表示 8个城市的相互 关系
procedure doit; begin h:=0; d:=1; a.city[1]:='A'; a.pre[1]:=0; s:=['A']; repeat {步骤2} {步骤 步骤2} inc(h); {队首加一，出队} {队首加一 出队} 队首加一， for i:=1 to 8 do {搜索可直通的城市} {搜索可直通的城市 搜索可直通的城市} if （ju[ord(a.city[h])-64,i]=0）and ju[ord(a.city[h])-64,i]=0） not（chr（i+64） s）） ））then {判断城市是否走 （not（chr（i+64） in s））then {判断城市是否走 过} begin inc(d); {队尾加一，入队} {队尾加一 入队} 队尾加一， a.city[d]:=chr(64+i); a.pre[d]:=h; s:=s+[a.city[d]]; if a.city[d]='H' then out; end; until h=d; end; begin {主程序} {主程序 主程序} doit; end. 输出： 输出： H-F--A --A
深度优先搜索: 深度优先搜索:状态树
400
1—>2
13 0
1—>3
0 13
2—>1 1—>2
3 0 1
3—>1
3—>2
0 3
1
4 0 0
1—>2
3 1 0
1—>3
13 0
21 1
状态树( 状态树(广度优先搜索）
1->2
1，3，0
4，0，0 1->3
3，0，1
1->3
0,3,1 4,0,0
2->1 2->3
【算法过程框架】 算法过程框架】
procedure guangdu(i); begin write(i); v[i]:=true; insert(q,i);{q是队列，i进队} insert(q,i);{q是队列，i进队} repeat k:=delete(q)； 出队} k:=delete(q)；{出队} for j:=1 to n do if (a[k,j]=1) and (not v[j]) then begin write(j); v[j]:=true; insert(q,j); end; until 队列q为空; 队列q为空;
重排九宫问题游戏
在一个3 在一个3乘3的九宫中有1-8的8个数及一个空格随机摆放在其中的格 的九宫中有1 子里。如下面左图所示。现在要求实现这样的问题：将该九宫调整为 如下图右图所示的形式。调整规则是：每次只能将与空格（上，下或 左，右）相临的一个数字平移到空格中。试编程实现。 |2|8 |3| |1| |4| |7|6 |5| |1|2|3| |8| |4|
广度优先搜索算法适应范围
• 如果问题的解是由若干部选择构成的一个选择序 列，题目要求我们用最少的步骤解决最优化的问 题，这个时候我们一般考虑是否使用广度优先搜 索。 • 广度优先搜索具有很明确的解题结构，很容易掌 广度优先搜索具有很明确的解题结构， 握。 • 让我们来看个例子！ 让我们来看个例子！
参考程序
const ju:array[1..8,1..8] of 0..1=((1,0,0,0,1,0,1,1), (0,1,1,1,1,0,1,1), (0,1,1,0,0,1,1,1), (0,1,0,1,1,1,0,1), (1,1,0,1,1,1,0,0), (0,0,1,1,1,1,1,0), (1,1,1,0,0,1,1,0), (1,1,1,1,0,0,0,1)); type r=record {记录定义} {记录定义} city:array[1..100] of char; pre:array[1..100] of integer; end; var h,d,i:integer; a:r; s:set of 'A'..'H'; procedure out; {输出过程} {输出过程} begin write(a.city[d]); repeat d:=a.pre[d]; write('--',a.city[d]); write('--',a.city[d]); until a.pre[d]=0; writeln; halt; end;
题二 字串变换 （NOIPG2.pas)
[问题描述]: 问题描述]: 已知有两个字串 A$, B$ 及一组字串变换的规则（至多6个规则）: 及一组字串变换的规则（至多6个规则）: A1$ -> B1$ A2$ -> B2$ 规则的含义为：在 A$中的子串 A1$ 可以变换为 B1$、A2$ 可以变换为 B2$ …。 A$中的子串 B1$、 例如：A$＝ 例如：A$＝'abcd' B$＝'xyz' B$＝ 变换规则为： 'abc''abc'->'xu' 'ud'->'y' 'y'->'yz' 'ud''y'则此时，A$ 则此时，A$ 可以经过一系列的变换变为 B$，其变换的过程为： B$，其变换的过程为： 'abcd'->'xud'->'xy''abcd'->'xud'->'xy'->'xyz' 共进行了三次变换，使得 A$ 变换为B$。 变换为B$。 [输入]: 输入]: 键盘输人文件名。文件格式如下： A$ B$ A1$ B1$ \ A2$ B2$ |-> 变换规则 |... ... / 所有字符串长度的上限为 20。 20。 [输出]: 输出]: 输出至屏幕。格式如下： 若在 10 步（包含 10步）以内能将 A$ 变换为 B$ ，则输出最少的变换步数；否则输 10步）以内能将 出"NO ANSWER!"
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在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。 在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索 中把算法改为按结点的层次进行搜索， 本层的结点没有搜索处理完时， 中把算法改为按结点的层次进行搜索， 本层的结点没有搜索处理完时， 不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先 不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展， 的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。 产生 的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。