使用BFS的网格中的最短路径

Question

网格包含以下项目作为列表的python列表

g = [
    ['1', '1', '1', '1', '1'],
    ['S', '1', 'X', '1', '1'],
    ['1', '1', '1', '1', '1'],
    ['X', '1', '1', 'E', '1'],
    ['1', '1', '1', '1', 'X']
]

S表示开始，E表示结束。

1表示允许的路径，X表示不允许的路径

一个简单的BFS遍历代码是

def find_path_bfs(s, e, grid):
    queue = list()
    path = list()
    queue.append(s)

    while len(queue) > 0:
        node = queue.pop(0)
        path.append(node)
        mark_visited(node, v)

        if node == e:
            break

        adj_nodes = get_neighbors(node, grid)
        for item in adj_nodes:
            if is_visited(item, v) is False:
                queue.append(item)

    return path

据我所知，该算法正确地遍历以下输出

[(1, 0), (1, 1), (2, 0), (0, 0), (2, 1), (0, 1), (2, 1), (0, 1), (2, 2), (3, 1), (0, 2), (2, 2), (3, 1), (0, 2), (2, 3), (3, 2), (3, 2), (4, 1), (0, 3), (2, 3), (3, 2), (3, 2), (4, 1), (0, 3), (2, 4), (3, 3)]

列表中的每个元组表示原始图中节点的索引。

如何重写我的BFS代码以返回最短路径而不是到达目标节点所遵循的整个遍历路径？我花了好几个小时自己找到答案，但到目前为止我还没有成功。

Answer 1

为了获得最短路径，您还应该保存队列中当前节点的路径，因此队列项的格式为：

(node, path_to_this_node)

修改后的代码

def find_path_bfs(s, e, grid):
    queue = [(s, [])]  # start point, empty path

    while len(queue) > 0:
        node, path = queue.pop(0)
        path.append(node)
        mark_visited(node, v)

        if node == e:
            return path

        adj_nodes = get_neighbors(node, grid)
        for item in adj_nodes:
            if not is_visited(item, v):
                queue.append((item, path[:]))

    return None  # no path found