记一下学习BFS之后的小笔记以及伪代码

BFS，全称Breadth First Search，宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）。
运用队列先进先出的特点来遍历所有情况。由于是宽度优先，所以会一层一层遍历所有情况，可以以此特性来求解搜索路径的最小值。

伪代码（我理解中的）：

/*
*	首先先定义需要搜索的每一个点或者每一种情况，
*	（如需求最小路径，则添加当前步数step）	
*/
struct location{
	int x;  //定义需要搜索位置的信息。 
	int y;  //如搜索迷宫，则定义横纵坐标。
	int step; //到达当前位置所进行的步数。 
};

location lo[N][N];

int cmp[] = {n1,n2,m1,m2,k1,k2,z1,z2} // 所有满足情况的判断条件集合，也可以写成if语句
									  //但是会增加很多代码量。 

int flag[N][N];   //当一个点被遍历以后，为其做上标记，防止重复遍历，极大减小运算量。 

int bfs(){
	queue q; //建立一个队列；
	location cur,next; //该队列中只需要两个变量即可，当前变量和当前变量的子变量。参考二叉树之类~ 
	int fx,fy; //作为中间变量，用以判断该位置是否满足边界条件或需求，同时用以赋值。 
	cur.x = first.x; 
	cur.y = first.y;
	cur.step = 0;  //初始化当前变量。
	q.push(cur);  //将当前变量弹进队列。初始化完毕。
	flag[fist.x][first.y] = 1; //起点位置标记为已经走过。 
	while(!q.empty()){   //当队列不为空，表示符合条件的位置还没有访问完。 
		cur = q.front();  
		q.pop();		//cur指向队列首，并将其弹出。初始化虽然指向过，但是循环体需要！ 
		if(满足搜索条件){
			return 需要的结果； //找到满足的结果，提前结束循环。 
		} 
		
		//若不满足，则找出cur对象的子对象next，将他弹入队列中。
		for(int i = 1; i<=x;i = i+n ){//结合cmp数组，来考虑需要怎么循环 
			fx = cmp[i-1] * xxx 
			fy = cmp[i] * xxx;
			if(fx，fy满足边界条件&&flag[fx][fy]!=1&&满足其他必须条件){
				flag[fx][fy] = 1; //遍历该点，并弹入队列内；
				next.x = fx;
				next.y = fy;
				next.step = cur.xtep +1; 
				q.push(next); 		//至此结束 
			} 
		}           
		 
	}
	return 不存在结果的情况。 //如果所有情况都不满足，则队列为空了。返回相应结果。 
}	

推荐一些练习题：hdoj 1253, hdoj 2717 ,hdoj 1312,hdoj 1495

以后有新的想法再更新这个笔记，加油~~