很好的一道搜索题。因为考虑到通过砖墙时和空地所花的时间不同，所以不能使用一般的BFS广搜来做。用DFS深搜，你会发现时间复杂非常高，必然会超时（最大是300＊300的图）。本题可以使用改进过的广搜或优先队列＋bfs 或 记忆化广搜三种方法来解决。
第一种方法：改进过的BFS：
有些节点需要耗费2个单位时间，要想用BFS就得改一下，由于BFS每次只能操作一步，要不就是扩展，要不就是破坏砖墙。所以只需检查该点是不是'B'，是的话就得停一步，不是的话，继续扩展，也就是说某些点的扩展慢了一拍，所以从队列里出来的点就判断一下再看执行哪个操作。
从这道题，我也对bfs有了更深的理解，“bfs之所以能最快找到最优解，就是因为它每次操作一步（这里的操作一步，很灵活，例如题目中的破坏砖墙），而while（）里面的语句就是一次操作了！”
代码如下:
/*
这道题中B点需要操作两步，所以遇到B点后不能+2后直接压进队列，需要在原地停一下，不能扩展到其他点，相当于他只能扩展到自身，所以就把自身压进队列里map[x][y]='E'是因为破坏砖墙一次就够了，不然下次，还是'B'，不断压进队列，不断在原地停留
平常一般是考虑“入队列” 的点，这次要考虑“出队列” 的点是否满足条件！
*/
#include "iostream"
#include "queue"
using namespace std;
char map[301][301];
bool visit[301][301];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
int m,n,sx,sy;
struct node
{
int x,y,time;
};
int bfs()
{
int i;
node you,start,next;
queueq;
you.x=sx;
you.y=sy;
you.time=0;
q.push(you);
visit[sx][sy]=1;
while(!q.empty())
{
start=q.front();
q.pop();
if(map[start.x][start.y]=='B') //这一步需要停一停
{
start.time++;
map[start.x][start.y]='E';
q.push(start);
}
else
{
for(i=0;i