“当青训营遇上码上掘金” 题目描述
小青和小码住在一条直线上，小青当前在地点 N，小码在地点 K。 小青有两种交通方式可选：步行和公交。 步行：小青可以在一分钟内从任意节点 X 移动到节点 X-1 或 X+1。 公交：小青可以在一分钟内从任意节点 X 移动到节点 2×X（公交不可以向后走）。 问题
请帮助小青通知小码，小青最快到达时间是多久？ 输入： 两个整数 N 和 K 输出： 小青到小码家所需的最短时间（以分钟为单位）
对于这道题目，如果我们从简单的想法入手，那么我们可以从当前位置，不断地向前走或者乘二，直到到达目标位置为止。这种方法虽然简单，但显然是不能保证最优的。因此，我们需要想出一个更加高效的算法来解决问题。
BFS（广度优先搜索）算法是一种常见的图论算法，用于在图形中找到最短路径。在本题中，我们可以使用BFS算法来解决问题。具体的，我们可以利用队列来存储当前的位置，并从队列头部不断地取出元素，直到到达目标位置为止。
首先，我们将起点加入队列中，然后从队列的头部取出当前的位置，计算其相邻的两个位置（即向前走一步和乘二），如果这两个位置都没有被访问过，则将其加入队列中。同时，我们还需要更新每个位置的到达时间。当到达目标位置时，我们就可以通过该位置的到达时间来得到小青到小码家的最短时间。
需要注意的是，在执行BFS算法时，我们需要通过一个标记数组。 要解决这个问题，我们可以使用广度优先搜索（BFS）算法。 BFS 算法从起点开始，将所有能够到达的节点都放入队列中，然后从队列的头部拿出最先到达的节点，接着将与这个节点相邻的所有节点也加入队列中。这个过程会不断重复，直到所有的节点都被搜索到为止。
在这个问题中，我们可以把 N 点作为起点，把 K 点作为终点。然后我们可以使用队列存储所有当前能够到达的节点。每次我们从队列中取出一个节点，检查它是否已经到达终点 K，如果是，我们就找到了最短路径。如果不是，我们可以计算它通过步行或公交能够到达的两个节点，并把这两个节点加入队列中。
在 BFS 算法中，我们还需要记录每个节点的步数
