广度优先遍历
广度优先遍历是一种按照层次顺序进行访问的方法，它具有以下两种重要性质：
- 在访问完所有第i层的结点后，才会去访问第i+1层的结点
- 任意时刻，队列中至多有两个层次的结点。若其中一部分结点属于第i层，则另一部分结点属于第i+1层，并且所有第i层结点排在第i+1层之前。也就是说，广度优先遍历队列中的元素关于层次满足
双端队列BFS
在最基本的广度优先搜索中，每次沿着分支的扩展都记为“一步”，我们通过逐层搜索，解决了从起始状态到每个状态的最小步数的问题。这其实等价于在一张边权均为1的图上执行广度优先遍历，求出每个点相对于起点的最短距离（层次）。
由于广度优先遍历具有“两段性”和“单调性”，从而我们可以得知，每个状态在第一次被访问并且入队时，计算出的步数即为所求的最短步数。
当出现边权不是0就是1的时候，可以考虑采用双端队列BFS的方法来进行求解。
基本思路：
- 如果拓展出来的点的边权是0的话，就添加到队头
- 如果拓展出来的点的边权是1的话，就添加到队尾
正确性:
在通过上述的方式添加元素后，队列仍然能够满足“两段性”和“单调性”，所以所求的结果即为最短路（层次）。
例题：AcWing 175. 电路维修
达达是来自异世界的魔女，她在漫无目的地四处漂流的时候，遇到了善良的少女翰翰，从而被收留在地球上。
翰翰的家里有一辆飞行车。
有一天飞行车的电路板突然出现了故障，导致无法启动。
电路板的整体结构是一个 RR 行 CC 列的网格（R,C≤500R,C≤500），如下图所示。
每个格点都是电线的接点，每个格子都包含一个电子元件。
电子元件的主要部分是一个可旋转的、连接一条对角线上的两个接点的短电缆。
在旋转之后，它就可以连接另一条对角线的两个接点。
电路板左上角的接点接入直流电源，右下角的接点接入飞行车的发动装置。
达达发现因为某些元件的方向不小心发生了改变，电路板可能处于断路的状态。
她准备通过计算，旋转最少数量的元件，使电源与发动装置通过若干条短缆相连。
不过，电路的规模实在是太大了，达达并不擅长编程，希望你能够帮她解决这个问题。
注意：只能走斜向的线段，水平和竖直线段不能走。
输入格式
输入文件包含多组测试数据。
第一行包含一个整数 TT，表示测试数据的数目。
对于每组测试数据，第一行包含正整数 RR 和 CC，表示电路板的行数和列数。
之后 RR 行，每行 CC 个字符，字符是"/"和"\"中的一个，表示标准件的方向。
输出格式
对于每组测试数据，在单独的一行输出一个正整数，表示所需的最小旋转次数。
如果无论怎样都不能使得电源和发动机之间连通，输出 NO SOLUTION。
数据范围
1≤R,C≤5001≤R,C≤500,
1≤T≤51≤T≤5
输入样例
1 3 5 \\/\\ \\/// /\\\\
输出样例
1
样例解释
样例的输入对应于题目描述中的情况。
只需要按照下面的方式旋转标准件，就可以使得电源和发动机之间连通。
解题思路
如图所示，用红圈所圈起来的点都是从起点出发所不能到达的（沿对角线行走的情况下）
从起点出发所能达到的点的坐标之和应为偶数，图中所圈出来的点的坐标之和均为奇数。
所以我们第一步可以使用这个性质来判断终点是否能够到达。
然后使用双端队列来进行解答，在这道题目中对于格子和点的对应关系需要进行思考。
将电路板上的每个格点（横线和竖线的交叉点）看做是无向图中的结点。如果对角线和x到y的线段重合，则边权为0；若不重合，则边权为1。
然后在图中求出从左上角到右下角的最短距离。
踩过格子到达想去的点时，需要判断是否需要旋转电线。
若旋转电线则表示从当前点到想去的点的边权是1，若不旋转电线则边权为0。
- dx[]和dy[]表示可以去其他点的方向
- ix[]和iy[]表示需要踩某个方向的点才能去到相应的点
- cs[]表示当前点走到4个方向的点理想状况下格子形状（边权是0的状态）
AC代码
#include<iostream>
#include<deque>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define x first
#define y second
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
const int N = 510;
int n,m;
char g[N][N];
int dist[N][N];;
deque<PII> q;
int bfs()
{
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
q.push_front({0,0});
dist[0][0]=0;
int dx[]={-1,-1,1,1},dy[]={-1,1,1,-1};
int ix[]={-1,-1,0,0},iy[]={-1,0,0,-1};
char s[]="\\/\\/";
while(q.size())
{
PII t=q.front();
q.pop_front();
for(int i=0;i<4;i++)
{
int a=t.x+dx[i],b=t.y+dy[i];
int aa=t.x+ix[i],bb=t.y+iy[i];
if(a<0||a>n||b<0||b>m) continue;
int d = dist[t.x][t.y]+(g[aa][bb]!=s[i]);
if (d < dist[a][b])
{
dist[a][b] = d;
if (g[aa][bb] != s[i]) q.push_back({a, b});
else q.push_front({a, b});
}
}
}
return dist[n][m];
}
int main()
{ int T;
scanf("%d", &T);
while (T -- )
{
scanf("%d%d", &n, &m);
for (int i = 0; i < n; i ++ ) scanf("%s", g[i]);
if((n+m)%2==1)
{
puts("NO SOLUTION");
continue;
}
cout<<bfs()<<endl;
}
return 0;
}
每个结点虽然可能被更新（入队）多次，但是它第一次被拓展（出队）时，就能得到从左上角到该点的最短距离，之后再取出可以直接忽略。
时间复杂度是O(M * N)
以上就是详解C++图搜索算法之双端队列广搜的详细内容，更多关于C++双端队列广搜的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://blog.csdn.net/forever_bryant/article/details/125262114
