扫雷 【搜索,哈希】

本文介绍了使用C++实现的扫雷游戏算法,利用BFS(广度优先搜索)解决在给定地图上避开雷区的问题,同时考虑了排雷火箭的半径覆盖范围。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

9.扫雷 - 蓝桥云课 (lanqiao.cn)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
const int N=1e5+100;
int n,m,res=0;
struct pt{
    int x,y,r;
};
typedef pair<int,int> pii;
map <pii,int> a;//炸雷的map,键是x,y,值是r
map <pii,int> b;//排雷火箭的map,键是x,y,值是r
map <pii,int> cnt;//炸雷数量的map,键是x,y,值是炸雷数量cnt
queue <pt> q;

void bfs()
{
    while(!q.empty())
    {
        auto t=q.front();
        q.pop();
        int tx=t.x,ty=t.y,tr=t.r;
        for(int i=tx-tr;i<=tx+tr;i++)
        {
            for(int j=ty-tr;j<=ty+tr;j++)
            {
                int dx=tx-i;
                int dy=ty-j;
                if(dx*dx+dy*dy>tr*tr||cnt[{i,j}]==0)//范围外的或者数量为0的
                    continue;
                res+=cnt[{i,j}];//该坐标雷的数量
                cnt.erase({i,j});//被引爆了的删掉该坐标
                q.push((pt){i,j,a[{i,j}]});//被引爆的雷入队
            }
        }
    }
}
signed main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);cout.tie(nullptr);
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int x,y,r;
        cin>>x>>y>>r;
        a[{x,y}]=max(a[{x,y}],r);//相同坐标记录半径大的
        cnt[{x,y}]++;
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int x,y,r;
        cin>>x>>y>>r;
        b[{x,y}]=max(b[{x,y}],r);//相同坐标记录半径大的
    }
    for(auto i:b)//排雷火箭都入队
    {
        q.push((pt){i.first.first,i.first.second,i.second});
    }
    bfs();
    cout<<res;
    return 0;
}

### 蓝桥杯扫雷算法题目解题思路 蓝桥杯中的“扫雷”类题目通常涉及多个知识点,包括但不限于排序、二分查找、哈希表以及深度优先搜索 (DFS)[^2]。以下是针对此类问题的一些常见解法及其背后的逻辑。 #### 排序与二分查找的应用 当题目涉及到大量数据点时,可以先对这些数据按某一维度(如横坐标 \(x\) 或纵坐标 \(y\)) 进行排序[^2]。随后,在查询过程中利用二分查找快速定位符合条件的数据区间。这种方法特别适用于需要频繁判断某个范围内的元素数量的情况。例如,在给定一个圆形爆炸区域的情况下,可以通过计算其左边界 (\(x - r\)) 和右边界 (\(x + r\)), 并通过二分查找找到落在这个区间的潜在目标[^3]。 #### 哈希表辅助存储 对于某些特定场景下的重复访问需求,构建哈希表能够显著提高效率。比如在处理多组询问或者多次遍历相同集合的时候,预先建立索引可以帮助减少不必要的迭代操作次数。结合 DFS 的方式探索连通域也是解决复杂地图覆盖的有效手段之一。 #### 枚举法实现简单情况分析 如果问题是关于在一个网格状区域内统计周边单元格状态,则可以直接采用枚举的方法来解决问题。具体做法是对每一个非障碍物节点逐一考察它周围的八个方向是否存在标记对象,并累加计数值作为最终结果输出[^4]。此方法虽然直观易懂,但在面对大规模输入时可能会面临性能瓶颈。 ```python def count_mines(grid): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) directions = [(-1,-1),(0,-1),(1,-1), (-1, 0), (1, 0), (-1, 1),(0, 1),(1, 1)] result = [[0]*cols for _ in range(rows)] for i in range(rows): for j in range(cols): if grid[i][j]=='*': continue mine_count=0 for di,dj in directions: ni,nj=i+di,j+dj if 0<=ni<rows and 0<=nj<cols and grid[ni][nj]=='*': mine_count+=1 result[i][j]=mine_count return result ``` 以上代码片段展示了如何使用 Python 实现基本的扫雷矩阵问题解决方案。 #### 综合运用多种策略应对更复杂的挑战 实际竞赛中遇到的问题往往不会局限于单一技巧就能完美解答的情形下,因此灵活组合上述提到的各种技术将是成功的关键所在。例如,可能既要考虑时间复杂度又要兼顾空间占用率;既需要用到精确匹配又离不开模糊估算等等。 ---
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