一、广度优先搜索算法简介
广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从根节点开始，逐层地向下搜索，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS使用队列数据结构来实现，保证了节点的访问顺序是按照层级逐个进行的。
BFS的过程如下：
1. 将起始节点放入队列中。
2. 从队列中取出一个节点，并访问该节点。
3. 将该节点的所有未访问过的邻居节点放入队列中。
4. 标记该节点为已访问。
5. 重复步骤2-4，直到队列为空。
BFS的特点是先访问离起始节点最近的节点，然后逐渐向外扩展。因此，BFS可以用于寻找最短路径或最小步数的问题。
BFS的应用场景包括：
1. 图的遍历：可以用于查找图中两个节点之间的最短路径。
2. 迷宫求解：可以用于找到从起点到终点的最短路径。
3. 社交网络分析：可以用于查找两个人之间的最短关系链。
参考文献：
[1]聂宏展,林启春,林小青.基于双向广度优先法的输电断面搜索方法[J].东北电力大学学报, 2017, 37(3):6.DOI:10.ssss/j.issn.1005-2992.2017.3.002.
二、部分代码
import math
import matplotlib.pyplot as plt
show_animation = False
class BreadthFirstSearchPlanner:
def __init__(self, ox, oy, reso, rr):
"""
Initialize grid map for bfs planning
ox: x position list of Obstacles [m]
oy: y position list of Obstacles [m]
resolution: grid resolution [m]
rr: robot radius[m]
"""
self.reso = reso
self.rr = rr
self.calc_obstacle_map(ox, oy)
self.motion = self.get_motion_model()
class Node:
def __init__(self, x, y, cost, parent_index, parent):
self.x = x # index of grid
self.y = y # index of grid
self.cost = cost
self.parent_index = parent_index
self.parent = parent
def __str__(self):
return str(self.x) + "," + str(self.y) + "," + str(
self.cost) + "," + str(self.parent_index)三、部分结果
