胜利大逃亡(三维BFS)

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Problem:


胜利大逃亡

Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 25781    Accepted Submission(s): 9836


Problem Description
Ignatius被魔王抓走了,有一天魔王出差去了,这可是Ignatius逃亡的好机会.

魔王住在一个城堡里,城堡是一个A*B*C的立方体,可以被表示成A个B*C的矩阵,刚开始Ignatius被关在(0,0,0)的位置,离开城堡的门在(A-1,B-1,C-1)的位置,现在知道魔王将在T分钟后回到城堡,Ignatius每分钟能从一个坐标走到相邻的六个坐标中的其中一个.现在给你城堡的地图,请你计算出Ignatius能否在魔王回来前离开城堡(只要走到出口就算离开城堡,如果走到出口的时候魔王刚好回来也算逃亡成功),如果可以请输出需要多少分钟才能离开,如果不能则输出-1.


 

Input
输入数据的第一行是一个正整数K,表明测试数据的数量.每组测试数据的第一行是四个正整数A,B,C和T(1<=A,B,C<=50,1<=T<=1000),它们分别代表城堡的大小和魔王回来的时间.然后是A块输入数据(先是第0块,然后是第1块,第2块......),每块输入数据有B行,每行有C个正整数,代表迷宫的布局,其中0代表路,1代表墙.(如果对输入描述不清楚,可以参考Sample Input中的迷宫描述,它表示的就是上图中的迷宫)

特别注意:本题的测试数据非常大,请使用scanf输入,我不能保证使用cin能不超时.在本OJ上请使用Visual C++提交.
 

Output
对于每组测试数据,如果Ignatius能够在魔王回来前离开城堡,那么请输出他最少需要多少分钟,否则输出-1.
 

Sample Input
  
1 3 3 4 20 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0
 

Sample Output
  
11
 

Author
Ignatius.L
 

code:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
int map[51][51][51];
int d[6][3]={{1,0,0},{0,1,0},{0,0,1},{-1,0,0},{0,-1,0},{0,0,-1}};
int T,a,b,c;
struct node
{
int x;
int y;
int z;
int t;
};


int bfs()
{
queue<node>Q;
int i,xi,yi,zi;
node now,next;
now.x=0;
now.y=0;
now.z=0;
now.t=0;
Q.push(now);
map[0][0][0]=1;
while(!Q.empty())
{
now=Q.front();
Q.pop();
if(now.x==a-1&&now.y==b-1&&now.z==c-1)
{
if(now.t<=T)
return now.t;
}
for(i=0;i<6;i++)
{
xi=d[i][0]+now.x;
yi=d[i][1]+now.y;
zi=d[i][2]+now.z;
if(xi>=0&&xi<a&&yi>=0&&yi<b&&zi>=0&&zi<c&&map[xi][yi][zi]==0)
{
next.t=now.t+1;
next.x=xi;
next.y=yi;
next.z=zi;
Q.push(next);
map[xi][yi][zi]=1;
}
}
}
return -1;
}
int main()
{
int i,j,k,cas;
while(scanf("%d",&cas)!=EOF)
{
while(cas--)
{
scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&T);
for(i=0;i<a;i++)
{
for(j=0;j<b;j++)
{
for(k=0;k<c;k++)
{
scanf("%d",&map[i][j][k]);
}
}
}
printf("%d\n",bfs());
}
}
return 0;
}











### 三维空间中的广度优先搜索BFS) 在二维网格上,BFS 是一种常见的路径查找方法。然而,在三维空间中,BFS 的概念可以扩展到处理立方体或其他三维结构的数据集。以下是关于如何实现和理解三维 BFS 算法的解释。 #### 基本原理 类似于二维 BFS三维 BFS 使用队列来存储待访问的节点,并逐层遍历这些节点。主要的区别在于邻居节点的数量增加——在一个三维网格中,每个节点通常有六个可能的方向(上下左右前后)。因此,对于给定的一个坐标 `(x, y, z)`,其邻接点可以通过调整 `x`, `y` 和 `z` 来计算: ```python neighbors = [ (x + 1, y, z), (x - 1, y, z), (x, y + 1, z), (x, y - 1, z), (x, y, z + 1), (x, y, z - 1) ] ``` 需要注意的是,实际应用中还需要考虑边界条件以及障碍物的存在情况[^3]。 #### 实现代码 下面是一个简单的 Python 实现示例,用于演示如何在三维空间中执行 BFS 遍历: ```python from collections import deque def bfs_3d(grid, start, goal): """ Perform a breadth-first search on a 3D grid. :param grid: List[List[List[int]]], representing the 3D space. Use 0 for open cells and 1 for blocked ones. :param start: Tuple(int, int, int), coordinates of the starting point. :param goal: Tuple(int, int, int), coordinates of the target point. :return: Shortest distance to reach 'goal' from 'start', or None if unreachable. """ rows, cols, levels = len(grid), len(grid[0]), len(grid[0][0]) queue = deque([(start, 0)]) # Queue stores tuples of position and current depth/distance visited = set([start]) # Set to track already processed positions while queue: (current_x, current_y, current_z), dist = queue.popleft() # Check if we've reached our destination if (current_x, current_y, current_z) == goal: return dist # Explore all six possible neighbors in 3D space for dx, dy, dz in [(1, 0, 0), (-1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, -1, 0), (0, 0, 1), (0, 0, -1)]: nx, ny, nz = current_x + dx, current_y + dy, current_z + dz # Ensure new position is within bounds and unvisited/open cell if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and 0 <= nz < levels \ and grid[nx][ny][nz] == 0 and (nx, ny, nz) not in visited: visited.add((nx, ny, nz)) queue.append(((nx, ny, nz), dist + 1)) return None # If no path found ``` 此函数接受一个三维数组作为输入参数之一 (`grid`),其中零表示开放区域而一代表不可穿越的位置;另外两个元组分别指定起点与终点位置。如果存在通往目标的有效路线,则返回最短距离;否则返回 `None` 表明无法抵达目的地[^4]。 #### 应用场景 - **机器人导航**:当需要规划移动机器人的最佳路径时,尤其是在复杂环境中操作的情况下。 - **游戏开发**:适用于许多基于方格的游戏设计需求,比如迷宫生成或者角色行动范围判定等功能模块构建过程中可能会涉及到此类技术的应用实例说明等等[^1].
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