P1605 迷宫

题目背景

迷宫 【问题描述】

给定一个N*M方格的迷宫,迷宫里有T处障碍,障碍处不可通过。给定起点坐标和

终点坐标,问: 每个方格最多经过1次,有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。在迷宫

中移动有上下左右四种方式,每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。

输入样例 输出样例

【数据规模】

1≤N,M≤5

题目描述

输入输出格式

输入格式:

 

【输入】

第一行N、M和T,N为行,M为列,T为障碍总数。第二行起点坐标SX,SY,终点

坐标FX,FY。接下来T行,每行为障碍点的坐标。

 

输出格式:

 

【输出】

给定起点坐标和终点坐标,问每个方格最多经过1次,从起点坐标到终点坐标的方

案总数。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

2 2 1
1 1 2 2
1 2

输出样例#1: 复制

1

本题的思路就是搜索,解释见代码:

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>

using namespace std;

int m,n,t,ans=0;
int sx,sy,fx,fy;
int map[10][10];//图的大小,第一个作用使得n*m的数组范围为1,超出范围为0。
//第二个作用,使得障碍物易于判断
int f[10][10];//是否走过,走过为1,没走过为0;

int read()//快速读入
{
	int ans=0,f=1;
	char c;
	c=getchar();
	while(c<'0'||c>'9')
	{
		if(c=='-')
		{
			f=-1;
		}
		c=getchar();
	}
	while(c>='0'&&c<='9')
	{
		ans=ans*10+c-'0';
		c=getchar();
	}
	return ans*f;
}

void dfs(int i,int j)
{
	if(i==fx&&j==fy)//到达边界条件,返回
	{
		ans++;
		return ;
	}
	else
	{
	if(f[i-1][j]==0&&map[i-1][j]==1)//向上
	{
		f[i][j]=1;//这里所有的 f[i][j]都必须要放在if里面,不能放在外面,否则若到达的点是死路,则永远没有办法修改回0; 
		dfs(i-1,j);
		f[i][j]=0;
	}
	
	if(f[i][j-1]==0&&map[i][j-1]==1)
	{
		f[i][j]=1;
	    dfs(i,j-1);
	    f[i][j]=0;
	}
	
	if(f[i+1][j]==0&&map[i+1][j]==1)
	{
		f[i][j]=1;
		dfs(i+1,j);
		f[i][j]=0;
	}
	
	if(f[i][j+1]==0&&map[i][j+1]==1)
	{
		f[i][j]=1;
		dfs(i,j+1);
		f[i][j]=0;
	}
    }
	return ;
}
int main()
{
	freopen("51.in","r",stdin);
	freopen("51.out","w",stdout);
	int x,y;
	n=read();//读入
	m=read();
	t=read();
	sx=read();
	sy=read();
	fx=read();
	fy=read();
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=m;j++)
		{
			map[i][j]=1;//确定n*m的范围
		}
	}
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{
		x=read();
		y=read();
		map[x][y]=0;//标记障碍物
	}
	dfs(sx,sy);
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}

大功告成啦!

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找Java实现迷宫算法的解决方案,特别是题目中的P1605。首先,用户提到了几个引用,但看起来这些引用可能与迷宫问题相关,不过内容不够详细。比如引用[1]提到了一个Position类,引用[2][3]涉及路径映射计数,这可能与迷宫中的位置路径记录有关。 首先,我应该回忆常见的迷宫算法,比如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。这两种算法在迷宫问题中应用广泛,尤其是BFS通常用于寻找最短路径。用户提供的示例代码可能涉及递归或队列的使用,需要结合这些引用内容来推测具体的实现方式。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]中的Position类可能用于存储坐标,这在迷宫中是常见的,每个位置可能有行列的属性。引用[2]中的pathMap.put操作看起来像是在记录路径,可能是在理不同位置之间的关系,比如将当前位置与前一个位置关联起来,这在BFS中用于回溯路径。引用[3]中的count数组可能用于记录到达每个位置的最小步数,这在BFS中常见,用来更新更优的路径。 用户提到的P1605可能是指某个题目编号,比如洛谷的P1605迷宫问题,这需要确认。如果是的话,该题目通常要求找出迷宫中从起点终点的路径数目,可能需要使用DFS或动态规划,特别是当允许移动方向有限时。不过根据用户提供的引用,可能更偏向于使用BFS来找最短路径,或者DFS来遍历所有可能路径。 接下来,我需要构建一个Java实现的框架。首先,迷宫通常用二维数组表示,0代表可走,1代表障碍。然后需要一个Position类来保存坐标信息,可能包括行列。使用队列来实现BFS,每次从队列中取出当前位置,检查四个方向(上下左右),如果可达且未被访问过,则加入队列,并记录路径或步数。 根据引用[3],count数组用来记录到达每个位置的最小步数,如果新的路径步数更少,则更新。这可能是在理动态规划的情况,或者是BFS中自动保证最短路径的特性。BFS由于是一层层扩展,第一次到达终点时的步数就是最短的,所以count数组可以记录每个位置的最短步数。 引用[2]中的pathMap可能用于存储每个位置的前驱位置,这样在找到终点后可以通过回溯找到完整路径。例如,每个位置的键是当前坐标,值是从哪个坐标来的,这样从终点反向追溯到起点就能得到路径。 现在需要将这些元素整合成一个完整的Java代码。首先迷宫的大小,输入迷宫数据,起点终点。然后使用BFS队列,逐个理每个可达的位置,更新count数组pathMap。最后,如果找到终点,回溯路径;否则返回无解。 需要注意的是,在Java中队列可以用LinkedList实现,visited数组或count数组来记录访问状态或步数。此外,理边界条件障碍物的判断也很重要,确保不会越界或走到障碍物上。 用户可能需要具体的代码示例,所以需要将上述思路转化为代码。例如,义Position类,初始化队列,理方向移动,更新路径步数,最终输出结果。同时,根据用户提供的引用,可能需要调整代码结构,比如使用pathMap来存储路径关系,或者count数组来记录步数。 可能的问题包括如何理多个路径,或者如何优化算法效率。例如,BFS的时间复杂度取决于迷宫的大小,而DFS可能在某些情况下更高效,但BFS保证最短路径。此外,用户可能关心如何输出所有路径或仅最短路径,这需要根据题目要求调整。 最后,需要验证代码的正确性,比如测试不同迷宫情况,确保路径正确,步数正确,以及障碍边界条件正确。如果有引用中的特代码片段,比如pathMap的存储方式,需要确保在代码中正确实现,例如使用Integer键来编码坐标。</think>根据您提供的引用内容需求,我将为您提供基于广度优先搜索(BFS)的Java迷宫算法实现,并通过代码注释说明核心逻辑。 ### Java迷宫算法实现(最短路径) ```java import java.util.*; class Position { int row; int col; public Position(int r, int c) { row = r; col = c; } } public class MazeSolver { private static final int[][] DIRS = {{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}}; // 移动方向:上下左右 public static void main(String[] args) { // 示例迷宫(0=通路,1=障碍) int[][] maze = { {0,1,0,0,0}, {0,0,0,1,0}, {0,1,1,0,0}, {0,1,1,0,1}, {0,0,0,0,0} }; Position start = new Position(0,0); Position end = new Position(4,4); List<Position> path = findShortestPath(maze, start, end); if (path != null) { System.out.println("最短路径长度: " + (path.size()-1)); System.out.println("路径坐标:"); for (Position p : path) { System.out.println("(" + p.row + "," + p.col + ")"); } } else { System.out.println("无可行路径"); } } private static List<Position> findShortestPath(int[][] maze, Position start, Position end) { int rows = maze.length; int cols = maze[0].length; // 记录访问状态路径来源[^2][^3] int[][] visited = new int[rows][cols]; Map<Integer, Integer> pathMap = new HashMap<>(); Queue<Position> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(start); visited[start.row][start.col] = 1; while (!queue.isEmpty()) { Position current = queue.poll(); // 到达终点时回溯路径 if (current.row == end.row && current.col == end.col) { return buildPath(pathMap, current, start); } // 探索四个方向 for (int[] dir : DIRS) { int newRow = current.row + dir[0]; int newCol = current.col + dir[1]; // 验证新位置有效性[^1] if (newRow >= 0 && newRow < rows && newCol >= 0 && newCol < cols && maze[newRow][newCol] == 0 && visited[newRow][newCol] == 0) { visited[newRow][newCol] = 1; Position next = new Position(newRow, newCol); queue.offer(next); // 记录路径来源(使用坐标哈希) pathMap.put(newRow * cols + newCol, current.row * cols + current.col); } } } return null; } // 回溯构建路径 private static List<Position> buildPath(Map<Integer, Integer> pathMap, Position end, Position start) { LinkedList<Position> path = new LinkedList<>(); Position current = end; int cols = end.col + 1; // 假设迷宫为矩形 while (current.row != start.row || current.col != start.col) { path.addFirst(current); int code = pathMap.get(current.row * cols + current.col); current = new Position(code / cols, code % cols); } path.addFirst(start); return path; } } ``` ### 核心实现说明 1. **数据结构设计** - `Position`类封装坐标信息 - `DIRS`数组义移动方向(上下左右) - `pathMap`使用哈希表记录路径来源 2. **BFS算法流程** - 使用队列实现广度优先搜索 - 通过`visited`数组防止重复访问 - 遇到障碍物(值为1)时自动跳过 3. **路径回溯** - 通过`buildPath`方法反向追溯路径 - 使用哈希表解码坐标关系 - 最终路径包含起点终点的所有关键坐标
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