红与黑

"超级’'代码–红与黑!,我可写了半个小时呢,好累!

题目描述
有一间长方形的房子,地上铺了红色、黑色两种颜色的正方形瓷砖。你站在其中一块黑色的瓷砖上,只能向上下左右四个方向的相邻的黑色瓷砖移动。请写一个程序,计算你总共能够到达多少块黑色的瓷砖。
输入
第一行是两个整数W和H,分别表示x方向和y方向瓷砖的数量。W和H都不超过20。在接下来的H行中,每行包括W个字符。每个字符表示一块瓷砖的颜色,规则如下
1)‘.’:黑色的瓷砖;
2)‘#’:白色的瓷砖;
3)‘@’:黑色的瓷砖,并且你站在这块瓷砖上。该字符在每个数据集合中唯一出现一次。

输出
输出一行,显示你从初始位置出发能到达的瓷砖数(记数时包括初始位置的瓷砖)。
样例输入复制
6 9
…#.
…#





#@…#
.#…#.
样例输出复制
45

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
 
int n,m,s1,s2;//s1,s2代表出发点的位置 
char a[50][50];
int c = 0;
 
//深搜从出发点开始能够访问到的点,并标记为#
void dfs(int x,int y){
    a[x][y] = '#';//标记走过,防止死循环
    c++;//走过一个点计数一次 
     
    //尝试四方向
    //不需要判断出边界,因为出了边界不可能是. 
    if(a[x][y+1]=='.') dfs(x,y+1); 
    if(a[x+1][y]=='.') dfs(x+1,y);
    if(a[x][y-1]=='.') dfs(x,y-1);
    if(a[x-1][y]=='.') dfs(x-1,y);
}
 
int main() {
    //先读入列,再读入行 
    cin>>m>>n;
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        for(int j = 1;j <= m;j++){
            cin>>a[i][j];
            //记录出发点的坐标 
            if(a[i][j] == '@'){
                s1 = i;
                s2 = j;
            }
        }
    }
     
    //从出发点开始搜索 
    dfs(s1,s2); 
    cout<<c;
    return 0;
}

<think>好的,用户想了解《红与黑》相关的编程实现或项目。首先,我需要确定用户指的是否是司汤达的小说《红与黑》,但根据提供的引用内容,用户提到的更多是关于红黑瓷砖的迷宫问题,比如引用2、3、4中的内容,涉及W和H的输入,以及DFS/BFS算法来计算能到达的黑色瓷砖数量。这可能是一个常见的算法题目,类似于“红与黑”或“瓷砖问题”。 用户可能是在寻找如何解决这类迷宫问题的编程方法,特别是使用DFS或BFS遍历来统计可达的黑色瓷砖数量。需要确认用户的需求是具体的算法实现,还是以红与黑为主题的创意项目。不过根据引用中的例子,更可能是一个算法题,题目描述与引用4中的内容一致。 接下来,我应该整理如何回答这个问题。首先解释问题,然后给出实现方法,如DFS或BFS,并提供一个代码示例,比如Python的DFS实现。然后,根据系统级指令,生成相关问题,比如算法的选择、优化、不同方法的比较,或者扩展问题如动态障碍、最短路径等。 需要确保回答结构清晰,符合用户要求的中文回答,并且正确使用LaTeX格式。同时,引用中的内容需要自然地添加引用标识。例如,在提到DFS时,可以引用引用3中的内容。 另外,用户可能混淆了《红与黑》小说和编程问题中的红黑瓷砖问题,但根据提供的引用,应重点解答后者。需要明确问题背景,并提供代码示例和相关问题,帮助用户深入理解。</think>### 《红与黑》相关编程实现解析 《红与黑》问题是一个经典的网格遍历问题,目标是从起点出发,统计能够到达的所有黑色瓷砖数量。其本质是图的连通性分析,常用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)实现[^3][^4]。 #### 算法核心步骤 1. **输入处理** 读取网格尺寸$W$(列数)和$H$(行数),逐行存储瓷砖颜色矩阵,定位起点位置`@`。 2. **遍历方向定义** 允许四向移动(上下左右),用坐标偏移表示: $$dx = [-1, 1, 0, 0], \quad dy = [0, 0, -1, 1]$$ 3. **DFS递归实现** - 标记已访问位置 - 遍历四个方向 - 检查边界条件与瓷砖颜色 - 累加可达瓷砖数量 #### Python实现示例(DFS) ```python def red_and_black(): import sys sys.setrecursionlimit(10000) while True: W, H = map(int, input().split()) if W == 0 and H == 0: break grid = [] start = (0, 0) for i in range(H): row = list(input().strip()) if '@' in row: start = (i, row.index('@')) grid.append(row) visited = [[False]*W for _ in range(H)] count = 0 def dfs(x, y): nonlocal count if not (0 <= x < H and 0 <= y < W) or visited[x][y] or grid[x][y] == '#': return visited[x][y] = True nonlocal count count += 1 for i in range(4): nx, ny = x + dx[i], y + dy[i] dfs(nx, ny) dx = [-1,1,0,0] dy = [0,0,-1,1] dfs(start[0], start[1]) print(count) ``` #### 关键点分析 1. **时间复杂度** 最坏情况需遍历所有$W \times H$个节点,时间复杂度为$O(WH)$ 2. **空间优化** 通过原地修改网格值(如将访问过的`.`改为`#`)可省去`visited`数组 3. **BFS实现对比** 使用队列实现层序扩展,避免递归栈溢出风险,适合大规模网格
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