廣度優先搜尋演算法

在深度優先搜尋中，深度越大的結點越先得到擴充套件。如果把它改為深度越小的結點越先得到擴充套件，就是廣度優先搜尋法。

廣度優先搜尋演算法的基本思想：

（1）建立乙個空的狀態佇列ss；

（2）建立乙個空的狀態庫sb；

（3）把初始狀態s（0）存入佇列ss中；

（4）若佇列狀態是目標狀態，則搜尋成功，演算法執行中止。如該狀態的形式為s（path)，則解就是（path);

（5）若某種搜尋極限已經達到（如空間用完等），則搜尋失敗，演算法執行結束，沒有解；

（6）按某種原則取乙個可以應用於ss第乙個狀態s(path)並產生合適的新狀態的規則rn，產生新狀態t(path,n),並將其置於ss的最後，轉（4）。若擴充套件失敗，即沒有新狀態產生，則將ss中第乙個狀態從ss中除去，送入sb中，執行下步；

（7）若ss成為空佇列，則搜尋失敗，演算法執行結束，沒有解。否則轉（5）。

注：在實際解題中，演算法可能有許多不同的變型，要視具體情況應變。下給出演算法可供參考：

廣度優先基本演算法如下：

program bfs;

初始化；建立資料庫data;初始狀態存入資料庫；

設佇列首指標closed:=0;佇列尾指標open:=1;

repeat

取下乙個closed所指結點；

for r:=1 to rmax do

begin

if 子結點符合條件 then

begin

open增1，把新結點存入資料庫隊尾；

if 新結點與原有結點重複 then

刪去該結點（open減1）

else

if 新結點即目標 then 輸出並退出；

endend

until closed>=open；

廣度優先搜尋的顯著特點是，在產生新的子結點時，深度越小的越得到優先擴充套件，即先產生它的子結點。當結點到根結點的費用和結點的深度成正比，特別是當每一結點到根結點的費用等於深度值時，用廣度優先得到的解一定是最優解。但只要將上述演算法進行改進也可以求得最優解，這就成了代價優先搜尋。

下面是乙個24點程式的**:

#include

using namespace std;

const double precision = 1e-6;

const int count_of_number = 4;

const int number_to_be_cal = 24;

double number[count_of_number];

string expression[count_of_number];

bool search(int n)

if (n == 1) else else {

cout << "fail." << endl;