題目描述：

在某一個城市中地鐵網極度混亂。一條地鐵線路上有 n 個地鐵站，分別編號為 1 到 n。地鐵線路上的每一個站都會停靠地鐵，每一個地鐵站上都有一個數字 m，代表從此站出發乘客必須乘坐的站數。

每個地鐵站都有通往兩個方向的地鐵。因此既可以向編號大的方向前進 m 站，也可以向編號小的方向前進 m 站。但如果前進後超出了地鐵站的範圍，則該地鐵不可被乘坐。例如編號為 1 的地鐵上的數字為 3，那麼在該地鐵站上車，可以向正方向坐車到 4 號地鐵站。但不能反方向坐車到 -2 號地鐵站，因為 -2 號地鐵站不存在。現在乘客從 A 號地鐵站出發，想要到達 B 號地鐵站，求他能否到達，最少要搭乘多少次地鐵？

題目分析：

在分析這個問題前先舉一個具體的例子。如下圖 所示，如果一共有 5 個地鐵站，其編號依次為 1，2，3，4，5。而每個地鐵站的數字分別為 2，4，1，2，3。現在我們來分析乘客從 1 號地鐵站上車，想要到達 2 號地鐵站的情況。

如果乘客從 1 號地鐵站出發，則他有兩個選擇，向正方向坐車，或向反方向坐車。1 號車站的數字為 2，因此可以到達 3 號地鐵站和 -1 號地鐵站。又因為 -1 號地鐵站並不存在，所以從 1 號地鐵站出發只能到達 3 號地鐵站。綜上我們可以得出結論：從 1 號地鐵站出發，到達 3 號地鐵站最少要坐一趟地鐵，如下圖所示。

此時到達 3 號地鐵站。3 號地鐵站的數字為 1，因此可以向正方向坐 1 站車到達 4 號地鐵站，也可以向反方向坐 1 站車直接到達目的地 2 號地鐵站。同樣我們也可以得出結論：從 1 號地鐵站出發，到達 2 號地鐵站和 4 號地鐵站至少需要坐兩趟地鐵，如圖 下所示。

此時我們已經遍歷出結果：從 1 號地鐵站出發到達 2 號地鐵站至少要乘坐兩次地鐵。如果我們的迴圈跳出條件設立的是到達目的地或者佇列為空，那麼遍歷已經結束。但是如果我們的迴圈跳出條件只有佇列為空，那麼我們還需進一步遍歷，因為此時佇列中仍有兩個元素：4 號地鐵站和 2 號地鐵站。

值得注意的是，當我們從 4 號地鐵站出發時，如果向正方向乘坐 2 站地鐵（4 號地鐵站上的數字為 2），將超出地鐵站範圍，因此無法向正方向乘坐地鐵。如果向反方向乘坐 2 站地鐵，將會到達目的地 2 號地鐵站。當我們按照從 1 號地鐵站出發，到達 3 號地鐵站，再到達 4 號地鐵站，最終到達 2 號地鐵站的話需要乘坐 3 趟地鐵，沒有上一種地鐵乘坐方案便利，應當淘汰這種方案，如下圖 所示。

但如果仔細思考使用佇列資料結構的廣度優先搜尋演算法，不難推匯出最優的方案一定比次優的方案先進入佇列中。因為廣度優先搜尋演算法具有層次性，每一次遍歷距離最近或距離相同的目標。如果距離近是問題答案最重要的考察因素，則廣度優先搜尋演算法會自動地優先搜尋距離較近的目標，最快地找到問題的答案。

所以，我們只需建立一個數組或列表來記錄是否已經遍歷過一個目標，防止重複遍歷同一目標導致無限迴圈即可，不需再擔心最優的答案可能出現在重複的遍歷過程中。

依舊使用廣度優先搜尋演算法的模板，我們在一個 while 迴圈內對佇列結構進行遍歷操作，迴圈的跳出條件依舊為佇列為空。

程式碼：

from queue import Queue

move=[2,4,1,2,3]　　　　#move列表裡儲存每一個地鐵站的數字
q=Queue()
start,end,num=map(int,input().split())　　　　#出發點、目的地、總共的地鐵站數量
station=[-1 for i in range(num+1)]　　　　　#列表儲存從出發點到對應地鐵站需乘坐地鐵的趟數，-1代表無法到達　　　
q.put(start)
station[start]=0　　　　　　　　#出發點到自身地鐵站時不用乘坐任何地鐵，賦值為0

while not q.empty():
    cur=q.get()　　　　　　#取出佇列第一項，並將其移出佇列
    left=cur-move[cur-1]　　　　#計算出向反方向乘坐會到達哪個地鐵站
    right=cur+move[cur-1]　　　　#計算出向正方向乘坐會到達哪個地鐵站
    if left>=1 and station[left]==-1:
        q.put(left)
        station[left]=station[cur]+1
    if right<=num and station[right]==-1:
        q.put(right)
        station[right]=station[cur]+1

if __name__=='__main__':
    print(station[end])        #輸出答案