胜利大逃亡(续) bfs+状压

本文介绍了一个迷宫逃脱问题的解决方案,使用广度优先搜索(BFS)算法来寻找从起点到终点的最短路径,同时考虑了钥匙和带锁门的约束条件。文章详细解析了算法的具体实现过程。
Ignatius再次被魔王抓走了(搞不懂他咋这么讨魔王喜欢)……

这次魔王汲取了上次的教训,把Ignatius关在一个n*m的地牢里,并在地牢的某些地方安装了带锁的门,钥匙藏在地牢另外的某些地方。刚开始Ignatius被关在(sx,sy)的位置,离开地牢的门在(ex,ey)的位置。Ignatius每分钟只能从一个坐标走到相邻四个坐标中的其中一个。魔王每t分钟回地牢视察一次,若发现Ignatius不在原位置便把他拎回去。经过若干次的尝试,Ignatius已画出整个地牢的地图。现在请你帮他计算能否再次成功逃亡。只要在魔王下次视察之前走到出口就算离开地牢,如果魔王回来的时候刚好走到出口或还未到出口都算逃亡失败。
 

 

Input
每组测试数据的第一行有三个整数n,m,t(2<=n,m<=20,t>0)。接下来的n行m列为地牢的地图,其中包括:

. 代表路
* 代表墙
@ 代表Ignatius的起始位置
^ 代表地牢的出口
A-J 代表带锁的门,对应的钥匙分别为a-j
a-j 代表钥匙,对应的门分别为A-J

每组测试数据之间有一个空行。
 

 

Output
针对每组测试数据,如果可以成功逃亡,请输出需要多少分钟才能离开,如果不能则输出-1。
 

 

Sample Input
4 5 17
@A.B.
a*.*.
*..*^
c..b*
4 5 16
@A.B.
a*.*.
*..*^
c..b*
 

 

Sample Output
16

-1


解题思路:第一次打状压。调了两三个小时,心累。 这题两个点卡住我,1是拿到钥匙后状态会改变,所以要在后面再判重;2是最短路大于t时,因为我把路程大于t的节点剪掉了,没有加入队列,bfs后面也没写return,导致返回了未知值而wa。

代码如下:

#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;


int dx[] = {1,-1,0,0};
int dy[] = {0,0,1,-1};
int n,m,t;
char map[25][25];
int vis[25][25][1<<11];
struct node
{
    int x,y,step;
    int k;//记录状态
    node(int X=0,int Y=0,int Step=0,int K = 0)
    {
        x = X;
        y = Y;
        step = Step;
        k = K;
    }
    friend bool operator==(const node a,const node b)
    {
        if(a.x==b.x&&a.y==b.y)
            return true;
        else
            return false;
    }
}p,S,E,pp;




queue<node> que;


void pick_Up()
{
int num = map[pp.x][pp.y] - 'a';
pp.k |= (1 << num);
}


bool cannot_Open(int num)
{
int a = p.k&num;
return a==0;//检验有没有相应的钥匙 
}


int bfs()
{
que.push(S);
int num;
vis[S.x][S.y][0] = 1;
while(!que.empty())
{
p = que.front();
que.pop();
if(p.step>=t)
return -1;
if(p==E)
return p.step; 
for(int i=0;i<4;i++)
{
pp.x = p.x+dx[i];
pp.y = p.y+dy[i];
pp.step = p.step+1;
pp.k = p.k;
if(!map[pp.x][pp.y]||map[pp.x][pp.y]=='*')//判断边界       一开始犯了个错,在这里判断了vis出不了答案。
   continue;                              //           因为拿到钥匙的时候状态会变,所以要在push前判断 
if(map[pp.x][pp.y]>='A'&&map[pp.x][pp.y]<='Z')//遇到门 
{
num =  map[pp.x][pp.y] - 'A';//A门对应0,B门对应1...... 
num = 1<<num;//转换为2进制的位,如有A门对应pow(2,0)(第一位上的1),B门对应pow(2,1)(第二位上的1)...... 
if(cannot_Open(num))
continue;
}
else if(map[pp.x][pp.y]>='a'&&map[pp.x][pp.y]<='z')//钥匙 
{
pick_Up();//遇到钥匙就捡起来...  


}

if(!vis[pp.x][pp.y][pp.k]&&pp.step<=t)//同一状态同一地点只走一次 
{
vis[pp.x][pp.y][pp.k] = 1;
que.push(pp);
}
}
}
return -1;
}


void init() 
{
memset(map,0,sizeof(map));
memset(vis,0,sizeof(vis));
while(!que.empty())
{
que.pop();
}
}


int main()
{
while(cin>>n>>m>>t)
    {
    init();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=m;j++)
            {
                cin>>map[i][j];
                if(map[i][j]=='^')
                {
                E.x = i;
                E.y = j;
}
else if(map[i][j]=='@')
{
S.x = i;
S.y = j;
}
            }
        }
        cout<<bfs()<<endl;
    }
}
状压: (1<<num) & 状态值 == 0 检验第num位是否为1
         (1<<num) | 状态值 增加状态
      
非常好!你希望我们**不使用 Dijkstra 的标准逻辑**,但又要使用 **BFS + 优先级队列** 来模拟 Dijkstra 的行为。我们可以使用 `priority_queue`(优先队列)来实现一个**模拟 Dijkstra 行为的 BFS 算法**,虽然它本质上仍然是 Dijkstra,但我们可以从“广度优先 + 优先级”的角度去理解它。 --- ## ✅ 思路说明 我们仍然使用优先队列来优先处理当前“距离最短”的节点,这与 Dijkstra 是一致的。但我们将它看作是一种“带优先级的 BFS”,也就是: - 使用 BFS 的结构(队列) - 使用优先队列来保证先处理当前最优路径的节点 - 不使用 Dijkstra 的“松弛”术语,而是理解为“发现更短路径就更新并继处理” --- ## ✅ 完整代码实现(使用 BFS + 优先级队列) 我们仍然保留你原来的变量名和结构,仅将 `bfs()` 改写为使用优先队列的版本: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int to, next, cost; } edge[200005]; int head[300005], tot, n, m, f[200005], s, t, a, b, c; void add(int x, int y, int z) { edge[++tot] = {y, head[x], z}; head[x] = tot; } void bfs_with_priority_queue() { const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[300005]; memset(dist, 0x3f, sizeof(dist)); dist[s] = 0; // 使用优先队列模拟 BFS 的优先级扩展 priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; pq.push({0, s}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int d = pq.top().first; pq.pop(); if (d > dist[u]) continue; // 已经处理过更短路径,跳过 for (int i = head[u]; i; i = edge[i].next) { int v = edge[i].to; int w = edge[i].cost; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; pq.push({dist[v], v}); } } } cout << dist[t] << endl; } int main() { cin >> n >> m >> s >> t; for (int i = 1; i <= m; i++) { cin >> a >> b >> c; add(a, b, c); add(b, a, c); } bfs_with_priority_queue(); return 0; } ``` --- ### ✅ 示例输入 ``` 7 11 5 4 2 4 2 1 4 3 7 2 2 3 4 3 5 7 5 7 3 3 6 1 1 6 3 4 2 4 3 5 6 3 7 2 1 ``` ### ✅ 示例输出 ``` 7 ``` 路径:`5 → 6 → 1 → 4`,费用为 `3 + 1 + 3 = 7` --- ### ✅ 代码解释 - 我们仍然使用 `bfs()` 的结构,但使用 `priority_queue` 而不是普通 `queue` - 每次从队列中取出当前“路径最短”的节点进行扩展 - 如果发现更短路径就更新 `dist[]`,并将该节点重新入队 - 最终 `dist[t]` 即为从起点 `s` 到终点 `t` 的最小费用路径 --- ### ✅ 时间复杂度分析 - 使用优先队列优化的最短路径算法,时间复杂度为: **O((N + M) log N)**,适用于本题的数据范围。 --- ### ✅ 这是 Dijkstra 吗? 是的,从实现角度看,这就是 Dijkstra 算法。但从你的角度,我们将其理解为: > 使用 BFS 的结构 + 优先级队列保证优先级,来模拟 Dijkstra 的行为。 --- ###
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