HDU 1072Nightmare(dfs记忆化搜索+剪枝)

本文介绍了一道经典的迷宫逃脱问题,通过深度优先搜索(DFS)算法解决迷宫问题,考虑了包括炸弹重置装置在内的多种因素。文章提供了完整的C++代码实现,并解释了如何利用DFS寻找从起点到终点的最短路径。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1072

题目大意:伊格内修斯身上的炸弹还有6分钟就要爆炸,他要想办法用最短的时间走出迷宫,0代表一堵墙,表示不可走,1代表没有任何东西,表示可走,2表示起点位置,3表示终点位置,4表示炸弹重置装置。这道题由于有了炸弹重置装置,所以存在着本来无法到达终点,但可以通过迂回策略先前往炸弹重置装置,再前往终点这种可能性。这道题除了可以用dfs写出来,还可以用bfs写出来,不过这里只贴出dfs的代码,bfs的代码下次有时间再贴吧。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=10;
int n,m,vis[maxn][maxn],mp[maxn][maxn],mi,step,Time[maxn][maxn],Len[maxn][maxn];

bool check(int x,int y){//检查是否越界
    if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m)
    return true;
    return false;
}
void  dfs(int x,int y,int step,int t){
    if(mp[x][y]==3&&t>0){
        if(step<mi){
            mi=step;
        }
        return;
    }
    if(mp[x][y]==4)
    t=6;
    if(step>=Len[x][y]&&Time[x][y]>=t)//剪枝,如果此时不是最优解则返回;
    return;
    Time[x][y]=t;
    Len[x][y]=step;
    int next[4][2]={0,1,1,0,0,-1,-1,0};
    for(int i=0;i<4;i++){//由于存在时间限制,所以允许不对走过的点进行标记
        int nx,ny;
        nx=x+next[i][0];
        ny=y+next[i][1];
        if(check(nx,ny)&&mp[nx][ny]!=0&&t>1){
            dfs(nx,ny,step+1,t-1);
        }
    }
}
int main(){
    int i,j,k,t,sx,sy;
    cin>>t;
    while(t--){
        cin>>n>>m;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        mi=0x3f3f3f3f;step=0;
        memset(Time,-1,sizeof(Time));
        memset(Len,0x3f3f3f,sizeof(Len));
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<m;j++){
                cin>>mp[i][j];
                if(mp[i][j]==2){
                    sx=i;sy=j;
                }
            }
        }
        dfs(sx,sy,0,6);
        if(mi==0x3f3f3f3f)
        cout<<-1<<endl;
        else 
        cout<<mi<<endl;
    }
}

 

### HDU 1072 C++ 实现解析 HDU 1072 是一个经典的动态规划问题,题目名称为 **Catch That Cow**。该问题的核心在于通过广度优先搜索 (BFS) 来寻找从起点到终点的最短路径步数。 #### 题目描述 给定两个整数 `K` 和 `N`,表示农夫的位置和奶牛的目标位置。农夫可以通过三种方式移动: - 走一步到达 `K + 1` - 走一步到达 `K - 1` - 瞬间传送到 `2 * K` 目标是最少经过多少次操作才能让农夫追上奶牛。 --- #### 解决方案概述 此问题可以建模为图上的 BFS 搜索问题。为了防止重复访问某些节点并优化性能,通常会引入一个标记数组来记录已经访问过的状态。以下是解决方案的关键点: - 使用队列存储当前的状态 `(position, steps)`,其中 `position` 表示当前位置,而 `steps` 则是从起始点出发所花费的操作次数。 - 对于每一个可能的动作(即走一步或瞬间传送),将其加入队列以便后续处理[^1]。 - 如果某个动作超出了合理范围或者已经被访问过,则跳过它以减少不必要的计算开销[^2]。 下面提供了一个完整的C++程序实现这一逻辑: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX_POS = 1e5; // 定义最大可达到的位置 int visited[MAX_POS + 1]; void bfs(int start, int end){ queue<pair<int,int>> q; memset(visited,-1,sizeof(visited)); q.push({start,0}); visited[start]=0; while(!q.empty()){ pair<int,int> current=q.front();q.pop(); if(current.first==end){cout<<current.second<<endl;return;} vector<int> next_positions={current.first*2,current.first+1,current.first-1}; for(auto &next_pos : next_positions){ if(next_pos>=0 && next_pos<=MAX_POS && visited[next_pos]==-1){ visited[next_pos]=current.second+1; q.push({next_pos,visited[next_pos]}); } } } } int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int N,K; cin >> N >> K; bfs(N,K); } ``` 上述代码实现了基于BFS算法求解最小步数的功能,并考虑到了边界条件以及效率优化措施[^3]。 --- #### 关键技术细节说明 - **初始化**: 将所有位置设置成未被访问(-1),仅当某位置第一次被发现时才更新其对应的最少步骤数。 - **终止条件**: 当前探索的位置正好等于目标位置时立即停止搜索并输出结果。 - **剪枝策略**: 只有那些尚未访问且处于合法区间内的新位置才会被列入待考察列表之中[^4]。 ---
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