hdu 1072 Nightmare

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)解决迷宫寻路问题的方法,从起点出发寻找到达终点的最少步数。文章详细解释了算法实现过程,并提供了一份参考的AC代码。

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题目大意:

        输入一个N * M的迷宫,数字2为起点,3为终点,起始时间为6,遇到4时,时间还原为6。若能走出迷宫,输出最小步数,若不能,输出-1。

解题思路:

       采用广搜(BFS),先将迷宫存放在map[ ]中,每一步可走的方向有四个,即上,下,左,右。将每一步可走的路线搜索一遍,满足条件的即为最短的。

参考AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;

int map[9][9];
int mark[9][9];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
int T,N,M;

struct node
{
	int x;
	int y;
	int step;
	int time;	
};
int bfs(int x,int y)
{
	queue <node> q;
	node now,next;
	now.x=x;
	now.y=y;
	now.step=0;
	now.time=6;
	q.push(now);
	while(!q.empty())
	{
		now=q.front();
		q.pop();
		if(map[now.x][now.y]==3)
			return now.step;
		if(now.time==1)
			continue;
		for(int i=0;i<4;i++)
		{
			int a=now.x+dir[i][0];
			int b=now.y+dir[i][1];
			next.step=now.step+1;
			next.time=now.time-1;
			next.x=a;
			next.y=b;
			if(map[a][b]&&mark[a][b]<next.time&&a>=0&&a<N&&b>=0&&b<M&&next.time>0)
			{
				if(map[a][b]==4)
				{
					next.time=6;
				}
				mark[a][b]=next.time;
				q.push(next);
			}
		}
	}
	return -1;
}
int main()
{
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		int sx,sy;
		scanf("%d%d",&N,&M);		
		for(int i=0;i<N;i++)
			for(int j=0;j<M;j++)
			{
				scanf("%d",&map[i][j]);
				if(map[i][j]==2)
				{
					sx=i;
					sy=j;
					map[i][j]=0;
				}
			}
		memset(mark,0,sizeof(mark));
		printf("%d\n",bfs(sx,sy));		
	}
	return 0;
}


 

### 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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