【openjudge】仙岛求药

本文详细探讨了OpenJudge平台上的「仙岛求药」问题,通过解析问题背景,引入搜索算法的概念,阐述了解题思路和步骤。通过对算法的深入分析,读者将掌握如何运用搜索策略来解决此类问题,并提升编程实战能力。

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

描述
少年李逍遥的婶婶病了,王小虎介绍他去一趟仙灵岛,向仙女姐姐要仙丹救婶婶。叛逆但孝顺的李逍遥闯进了仙灵岛,克服了千险万难来到岛的中心,发现仙药摆在了迷阵的深处。迷阵由M×N个方格组成,有的方格内有可以瞬秒李逍遥的怪物,而有的方格内则是安全。现在李逍遥想尽快找到仙药,显然他应避开有怪物的方格,并经过最少的方格,而且那里会有神秘人物等待着他。现在要求你来帮助他实现这个目标。
下图 显示了一个迷阵的样例及李逍遥找到仙药的路线.

输入
输入有多组测试数据. 每组测试数据以两个非零整数 M 和 N 开始,两者均不大于20。M 表示迷阵行数, N 表示迷阵列数。接下来有 M 行, 每行包含N个字符,不同字符分别代表不同含义: 
1) ‘@’:少年李逍遥所在的位置;
2) ‘.’:可以安全通行的方格;
3) ‘#’:有怪物的方格;
4) ‘*’:仙药所在位置。
当在一行中读入的是两个零时,表示输入结束。
输出
### 关于仙岛问题的DFS算法实现与解析 #### 什么是深度优先搜索(DFS) 深度优先搜索(Depth First Search, DFS)是一种用于图或树结构遍历的方法。它从某个起点出发,沿着一条路径尽可能深入探索,直到无法继续为止,随后回溯并尝试其他可能的路径[^2]。 对于“仙岛”这一经典问题,可以将其抽象为在一个二维网格上找到从起始位置到达目标位置的所有可行路径。此过程可以通过DFS来完成。 #### 数据表示 假设地图是一个二维数组 `grid`,其中: - `0` 表示可通过的位置; - `1` 或其他特定值表示障碍物不可通过; - 起点和终点分别由坐标 `(start_x, start_y)` 和 `(end_x, end_y)` 给定。 为了防止重复访问同一节点,在实际编程中通常会引入一个辅助矩阵 `visited` 来记录哪些位置已经被访问过。 #### 算法核心逻辑 以下是基于递归方式实现的DFS伪代码描述: ```python def dfs(x, y): # 如果超出边界或者遇到障碍物,则停止进一步探索 if not (0 <= x < rows and 0 <= y < cols) or grid[x][y] != 0: return False # 判断是否已经抵达目的地 if (x, y) == (end_x, end_y): return True # 将当前位置标记为已访问 visited[x][y] = True # 定义四个方向向量:上下左右移动 directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)] # 遍历每一个可能的方向 for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy # 只有当新位置尚未被访问时才进入下一层递归 if not visited[nx][ny]: if dfs(nx, ny): # 若某条路成功则返回True return True # 当前路径无解,恢复状态以便后续尝试别的分支 visited[x][y] = False return False ``` 上述函数实现了基本的功能框架,但具体应用还需要考虑更多细节比如输入读取、初始化参数设置以及最终输出结果处理等问题[^3]。 #### Python完整版代码实例 下面给出一段完整的Python程序作为参考: ```python # 初始化变量 rows, cols = map(int, input().split()) # 获取行列数 grid = [] for _ in range(rows): row = list(map(int, input().strip())) grid.append(row) start_x, start_y = map(int, input().split()) end_x, end_y = map(int, input().split()) # 创建访问标志表 visited = [[False]*cols for _ in range(rows)] directions = [(0, 1),(1, 0),(0,-1),(-1,0)] found_path = [] def findPath(x,y,path=[]): global found_path if not(0<=x<rows and 0<=y<cols)or grid[x][y]==1 or visited[x][y]: return path.append((x,y)) if (x==end_x and y==end_y): found_path=path.copy() else: visited[x][y]=True for d in directions: new_x,new_y=x+d[0],y+d[1] findPath(new_x,new_y) findPath(start_x,start_y) if found_path: print("Path Found:",'->'.join([f"({a},{b})"for a,b infound_path])) else : print("No Path Exists.") ``` 注意这里我们定义了一个全局列表存储发现的第一条合法路径,并且每次调用之前都需要清空该列表以防干扰新的查询操作[^4]。
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