队列也是一组元素的集合，也提供两种基本操作：Enqueue（入队）将元素添加到队尾，Dequeue（出队）从队头取出元素并返回。就像排队买票一样，先来先服务，先入队的人也是先出队的，这种方式称为FIFO（First In First Out，先进先出），有时候队列本身也被称为FIFO。

下面我们用队列解决迷宫问题。程序如下：

#include <stdio.h>

#define MAX_ROW 5
#define MAX_COL 5

struct point { int row, col, predecessor; } queue[512];
int head = 0, tail = 0;

void enqueue(struct point p)
{
	queue[tail] = p;
	tail++;
}

struct point dequeue(void)
{
	head++;
	return queue[head-1];
}

int is_empty(void)
{
	return head == tail;
}

int maze[MAX_ROW][MAX_COL] = {
	0, 1, 0, 0, 0,
	0, 1, 0, 1, 0,
	0, 0, 0, 0, 0,
	0, 1, 1, 1, 0,
	0, 0, 0, 1, 0,
};

void print_maze(void)
{
	int i, j;
	for (i = 0; i < MAX_ROW; i++) {
		for (j = 0; j < MAX_COL; j++)
			printf("%d ", maze[i][j]);
		putchar('\n');
	}
	printf("*********\n");
}

void visit(int row, int col)
{
	struct point visit_point = { row, col, head-1 };
	maze[row][col] = 2;
	enqueue(visit_point);
}

int main(void)
{
	struct point p = { 0, 0, -1 };

	maze[p.row][p.col] = 2;
	enqueue(p);
	
	while (!is_empty()) {
		p = dequeue();
		if (p.row == MAX_ROW - 1  /* goal */
		    && p.col == MAX_COL - 1)
			break;
		if (p.col+1 < MAX_COL     /* right */
		    && maze[p.row][p.col+1] == 0)
			visit(p.row, p.col+1);
		if (p.row+1 < MAX_ROW     /* down */
		    && maze[p.row+1][p.col] == 0)
			visit(p.row+1, p.col);
		if (p.col-1 >= 0          /* left */
		    && maze[p.row][p.col-1] == 0)
			visit(p.row, p.col-1);
		if (p.row-1 >= 0          /* up */
		    && maze[p.row-1][p.col] == 0)
			visit(p.row-1, p.col);
		print_maze();
	}
	if (p.row == MAX_ROW - 1 && p.col == MAX_COL - 1) {
		printf("(%d, %d)\n", p.row, p.col);
		while (p.predecessor != -1) {
			p = queue[p.predecessor];
			printf("(%d, %d)\n", p.row, p.col);
		}
	} else
		printf("No path!\n");

	return 0;
}

运行结果如下：

2 1 0 0 0 
2 1 0 1 0 
0 0 0 0 0 
0 1 1 1 0 
0 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 0 1 0 
2 0 0 0 0 
0 1 1 1 0 
0 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 0 1 0 
2 2 0 0 0 
2 1 1 1 0 
0 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 0 1 0 
2 2 2 0 0 
2 1 1 1 0 
0 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 0 1 0 
2 2 2 0 0 
2 1 1 1 0 
2 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 2 1 0 
2 2 2 2 0 
2 1 1 1 0 
2 0 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 2 1 0 
2 2 2 2 0 
2 1 1 1 0 
2 2 0 1 0 
*********
2 1 0 0 0 
2 1 2 1 0 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 0 
2 2 0 1 0 
*********
2 1 2 0 0 
2 1 2 1 0 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 0 
2 2 0 1 0 
*********
2 1 2 0 0 
2 1 2 1 0 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 0 
2 2 2 1 0 
*********
2 1 2 0 0 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 0 
*********
2 1 2 2 0 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 0 
*********
2 1 2 2 0 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 0 
*********
2 1 2 2 0 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 2 
*********
2 1 2 2 2 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 2 
*********
2 1 2 2 2 
2 1 2 1 2 
2 2 2 2 2 
2 1 1 1 2 
2 2 2 1 2 
*********
(4, 4)
(3, 4)
(2, 4)
(2, 3)
(2, 2)
(2, 1)
(2, 0)
(1, 0)
(0, 0)

其实仍然可以像例 12.3 “用深度优先搜索解迷宫问题”一样用predecessor数组表示每个点的前趋，但是我想换一种更方便的数据结构，直接在每个点的结构体中加一个成员表示前趋：

struct point { int row, col, predecessor; } queue[512];
int head = 0, tail = 0;

变量head、tail就像前两节用来表示栈顶的top一样，是queue数组的索引或者叫指针，分别指向队头和队尾。每个点的predecessor成员也是一个指针，指向它的前趋在queue数组中的位置。如下图所示：

图 12.3. 广度优先搜索的队列数据结构

为了帮助理解，我把这个算法改写成伪代码如下：

将起点标记为已走过并入队;
while (队列非空) {
	出队一个点p;
	if (p这个点是终点)
		break;
	否则沿右、下、左、上四个方向探索相邻的点，if (和p相邻的点有路可走，并且还没走过)
		将相邻的点标记为已走过并入队，它的前趋就是刚出队的p点;
}
if (p点是终点) {
	打印p点的座标;
	while (p点有前趋) {
		p点=p点的前趋;
		打印p点的座标;
	}
} else
	没有路线可以到达终点;

从打印的搜索过程可以看出，这个算法的特点是沿各个方向同时展开搜索，每个可以走通的方向轮流往前走一步，这称为广度优先搜索（BFS，Breadth First Search）。探索迷宫和队列变化的过程如下图所示。

图 12.4. 广度优先搜索

广度优先是一种步步为营的策略，每次都从各个方向探索一步，将前线推进一步，图中的虚线就表示这个前线，队列中的元素总是由前线的点组成的，可见正是因为队列先进先出的性质使这个算法具有了广度优先的特点。广度优先搜索还有一个特点是可以找到从起点到终点的最短路径，而深度优先搜索找到的不一定是最短路径，比较本节和上一节程序的运行结果可以看出这一点，想一想为什么。