LeetCode #1091. Shortest Path in Binary Matrix

题目描述:

In an N by N square grid, each cell is either empty (0) or blocked (1).

clear path from top-left to bottom-right has length k if and only if it is composed of cells C_1, C_2, ..., C_k such that:

  • Adjacent cells C_i and C_{i+1} are connected 8-directionally (ie., they are different and share an edge or corner)
  • C_1 is at location (0, 0) (ie. has value grid[0][0])
  • C_k is at location (N-1, N-1) (ie. has value grid[N-1][N-1])
  • If C_i is located at (r, c), then grid[r][c] is empty (ie. grid[r][c] == 0).

Return the length of the shortest such clear path from top-left to bottom-right.  If such a path does not exist, return -1.

Example 1:

Input: [[0,1],[1,0]]
Output: 2

Example 2:

Input: [[0,0,0],[1,1,0],[1,1,0]]
Output: 4

Note:

  1. 1 <= grid.length == grid[0].length <= 100
  2. grid[r][c] is 0 or 1
class Solution {
public:
    int shortestPathBinaryMatrix(vector<vector<int>>& grid) {
        if(grid[0][0]==1) return -1; // 需要单独判断起点为1的情况
        int n=grid.size();
        vector<vector<int>> dist(n,vector<int>(n,INT_MAX));
        dist[0][0]=1;
        vector<pair<int,int>> dirs={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0},{1,1},{1,-1},{-1,1},{-1,-1}};
        queue<pair<int,int>> q;
        q.push({0,0});
        while(!q.empty())
        {
            int i=q.front().first, j=q.front().second;
            q.pop();
            for(int k=0;k<8;k++)
            {
                int x=i+dirs[k].first, y=j+dirs[k].second;
                if(x<0||x>=n||y<0|y>=n||grid[x][y]==1) continue;
                if(dist[x][y]>dist[i][j]+1)
                {
                    dist[x][y]=dist[i][j]+1;
                    q.push({x,y});
                }
            }
        }
        if(dist[n-1][n-1]==INT_MAX) return -1;
        else return dist[n-1][n-1];
    }
};

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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