九度OJ 1091 棋盘游戏

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)解决寻找从起点到终点最小代价路径的问题。在一个6*6的棋盘上,每步行动的成本取决于当前位置的数值与状态的乘积,并通过状态更新规则来计算总成本。

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题目描述:

    有一个6*6的棋盘,每个棋盘上都有一个数值,现在又一个起始位置和终止位置,请找出一个从起始位置到终止位置代价最小的路径:
    1、只能沿上下左右四个方向移动
    2、总代价是没走一步的代价之和
    3、每步(从a,b到c,d)的代价是c,d上的值与其在a,b上的状态的乘积
    4、初始状态为1

    每走一步,状态按如下公式变化:(走这步的代价%4)+1。

输入:

    第一行有一个正整数n,表示有n组数据。
    每组数据一开始为6*6的矩阵,矩阵的值为大于等于1小于等于10的值,然后四个整数表示起始坐标和终止坐标。

输出:

    输出最小代价。

样例输入:
1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
0 0 5 5
样例输出:
23

这道题本质上还是考察图的遍历,这次用的DFS。

在DFS开始的时候需要剪枝(去掉一些情况,减小时间复杂度),因为这里要求的是最小的代价,当在找路的时候发现当前的代价已经大于min_cost的时候,就不需要考虑从当前点往下的路径,因为应经不可能是最优的路。

因为每次执行一个动作,都需要用到前一个的状态和目前的代价和,所以在DFS的参数中要有这两个变量。

为了避免在找路的过程中出现死循环,需要设置visit[][]变量,防止在找其中某一条路径的时候往回走,也就是说在每次执行到某个点的时候,将visit的值设为1;为了防止访问过的点,在寻找第二条新路径的时候还可以被访问,我们需要将visit的值在每次DFS之后,重新初始化为0,这点我开始的时候没有考虑到。

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

int map[6][6];
int start_x,start_y,end_x,end_y;
bool visit[6][6];
int state = 1;
int move[4][2] = {{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}}; //对应向右,左 
int min_cost;

void DFS(int x,int y,int su,int st){
	if(su < min_cost){                 //剪枝,超过了min_cost就不需要考虑 
		if(x == end_x && y == end_y){
				min_cost = su;
				return;
		}
		for(int i=0;i<4;i++){
			int tempx = x + move[i][0];
			int tempy = y + move[i][1];
			if(tempx>=0 && tempx<=5 && tempy>=0 && tempy<=5){
				if(!visit[tempx][tempy]){
					int cost = st * map[tempx][tempy];
					visit[tempx][tempy] = 1;
					DFS(tempx,tempy,su+cost,(cost % 4) + 1);
					visit[tempx][tempy] = 0;
				}
			}
		}
	}
}

int main(){
	int n;
	cin>>n;	
	while(n--){
		for(int i=0;i<6;i++){
			for(int j=0;j<6;j++)
				cin>>map[i][j];
		}
		min_cost = 10000;
		cin>>start_x>>start_y>>end_x>>end_y;
		memset(visit,0,sizeof(visit));
		DFS(start_x,start_y,0,1);
		cout<<min_cost<<endl;
	}
	return 0;
}


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