Catch That Cow (BFS)

本篇介绍了一个经典的宽度优先搜索(BFS)算法应用案例。农民约翰要在一个数轴上追捕一只静止不动的逃逸奶牛。通过步行和瞬间传送两种方式,在最短时间内到达奶牛所在位置。文章提供了详细的算法实现代码。
Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer John has two modes of transportation: walking and teleporting.

* Walking: FJ can move from any point X to the points X - 1 or X + 1 in a single minute
* Teleporting: FJ can move from any point X to the point 2 × X in a single minute.

If the cow, unaware of its pursuit, does not move at all, how long does it take for Farmer John to retrieve it?

Input
Line 1: Two space-separated integers: N and K
Output
Line 1: The least amount of time, in minutes, it takes for Farmer John to catch the fugitive cow.
Sample Input
5 17
Sample Output

4


Hint

The fastest way for Farmer John to reach the fugitive cow is to move along the following path: 5-10-9-18-17, which takes 4 minutes.



经典BFS

AC代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<cstdlib>
using namespace std;
int n,k;
int vis[150002]={0};
int step[150002]={0};
queue<int> q;
int bfs(int n){
    int fir=n,tmp;
    q.push(fir);
    vis[fir]=1;
    step[fir]=0;
    while(!q.empty()){
        fir=q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i<3;i++){
            if(i==0) tmp=fir+1;
            if(i==1) tmp=fir-1;
            if(i==2) tmp=fir*2;
            if(tmp<0||tmp>=150000)continue;
            else if(!vis[tmp]){
                vis[tmp]=1;
                step[tmp]=step[fir]+1;
                if(tmp==k)return step[tmp];
                q.push(tmp);
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while(!q.empty())
        q.pop();
    scanf("%d%d",&n,&k);
    if(n>=k)
        printf("%d\n",n-k);
    else
        printf("%d\n",bfs(n));
    return 0;
}


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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