蓝桥杯 剪格子 (DFS)

本文介绍了一个编程问题,即判断一个给定的mxn矩阵是否能被分割成两个部分,使得两部分的数字和相等。如果可以分割,输出包含左上角的分割区可能包含的最小的格子数目;如果无法分割,则输出0。文章提供了实现这一功能的C++代码示例。

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问题描述

如下图所示,3 x 3 的格子中填写了一些整数。

+--*--+--+
|10* 1|52|
+--****--+
|20|30* 1|
*******--+
| 1| 2| 3|
+--+--+--+

我们沿着图中的星号线剪开,得到两个部分,每个部分的数字和都是60。

本题的要求就是请你编程判定:对给定的m x n 的格子中的整数,是否可以分割为两个部分,使得这两个区域的数字和相等。

如果存在多种解答,请输出包含左上角格子的那个区域包含的格子的最小数目。

如果无法分割,则输出 0。

输入格式

程序先读入两个整数 m n 用空格分割 (m,n<10)。

表示表格的宽度和高度。

接下来是n行,每行m个正整数,用空格分开。每个整数不大于10000。

输出格式
输出一个整数,表示在所有解中,包含左上角的分割区可能包含的最小的格子数目。
样例输入1
3 3
10 1 52
20 30 1
1 2 3
样例输出1
3
样例输入2
4 3
1 1 1 1
1 30 80 2
1 1 1 100
样例输出2
10

思路:因为题目说是包含左上角的分歌区,所以从左上角开始深搜即可。注意回溯,行与列有陷阱,一般是先给出行,再给出列,这题恰好相反。代码如下:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath> 
using namespace std;
int mp[15][15];
bool vis[15][15];
int m, n, sum;
int dir[4][2] = {1, 0, -1, 0, 0, 1, 0, -1};//四个方向 
int dfs(int x, int y, int now){
	if(now == sum){
		return 1;
	}
	int ans = 0;
	for(int i = 0; i < 4; i++){
		int xx =x + dir[i][0];
		int yy =y + dir[i][1];
		if(xx < n && xx >= 0 && yy < m && yy >= 0 && vis[xx][yy] == 0 && now + mp[xx][yy] <= sum){
			vis[xx][yy] = 1;
			ans = dfs(xx, yy, now + mp[xx][yy]);
			if(ans){
				return ans + 1;	
			}
			vis[xx][yy] = 0;//回溯 
		}
	}
	return 0;
}
int main(){
	int i, j;
	sum = 0;
	cin>>m>>n;
	for(i = 0; i < n; i++){
		for(j = 0; j < m; j++){
			scanf("%d", &mp[i][j]);
			sum += mp[i][j];
		}
	}
	if(sum % 2){//如果该矩阵的和无法被二整除,直接为0。 
		cout<<0<<endl;
	}
	else{
		sum = sum / 2;
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		vis[0][0] = 1;
		cout<<dfs(0, 0, mp[0][0])<<endl;
	}
	return 0;
} 

### 关于蓝桥杯竞赛中的 Java DFS 解法 在蓝桥杯竞赛中,度优先索(DFS)是一种常见的算法技术,用于解决许多复杂问题。以下是基于题目描述以及相关引用内容整理的一个典型 DFS 示例及其应用。 #### 1. **DFS 的基本概念** 度优先(Depth First Search, DFS) 是一种遍历或索树或图的算法。该算法会尽可能地探索每一个分支,在遇到无法继续前进的情况时回溯到上一层节点并尝试其他路径[^2]。 --- #### 2. **蓝桥杯 DFS 题目示例** 假设有一道典型的蓝桥杯题目如下: > 给定一个 n×m 的网格地图,其中某些格子是障碍物 ('#'),其余为空白 ('.')。从起点出发,求能够到达终点的最大步数。每次移动只能上下左右四个方向之一,并且不能穿过障碍物。 此问题可以通过 DFS 来实现。下面是一个完整的解决方案。 --- #### 3. **Java 实现代码** ```java import java.util.Scanner; public class BlueBridgeCupDFS { static int[][] directions = { {-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1} }; // 上下左右 static boolean[][] visited; static char[][] grid; static int maxSteps = 0; // 记录最大步数 public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); // 行数 int m = sc.nextInt(); // 列数 grid = new char[n][]; visited = new boolean[n][m]; for (int i = 0; i < n; i++) { grid[i] = sc.next().toCharArray(); } dfs(0, 0, 0); // 假设从左上角 (0, 0) 开始 System.out.println(maxSteps); sc.close(); } private static void dfs(int row, int col, int steps) { if (row < 0 || row >= grid.length || col < 0 || col >= grid[row].length || grid[row][col] == '#' || visited[row][col]) { return; // 边界条件或者已经访问过 } visited[row][col] = true; // 标记当前点已访问 maxSteps = Math.max(maxSteps, steps + 1); // 更新最大步数 for (int[] dir : directions) { int newRow = row + dir[0]; int newCol = col + dir[1]; dfs(newRow, newCol, steps + 1); // 向四周扩展 } visited[row][col] = false; // 回溯,恢复状态 } } ``` 上述代码实现了通过 DFS 寻找从起点到任意可达位置的最大步数的功能。核心逻辑在于递归调用 `dfs` 方法来逐步入探索可能的路径,并利用回溯机制确保每条路径都被充分考虑。 --- #### 4. **优化与注意事项** - **枝操作**:为了提高效率,可以在特定条件下提前终止不必要的递归过程。例如,当发现某条路径不可能优于已有最优解时即可停止进一步计算。 - **记忆化存储**:对于重复访问的状态,可以引入缓存机制减少冗余运算量。这通常适用于动态规划与 DFS 结合使用的场景[^3]。 - **边界处理**:务必仔细检查输入数据范围及特殊测试样例,比如全为障碍物的地图等情况。 --- ###
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