HDU-1429

本文介绍了一个结合了广度优先搜索(BFS)与状态压缩技术的问题解决方法。通过使用三维数组进行状态记录,避免了重复计算,提高了搜索效率。文章详细展示了如何通过状态压缩来管理多种钥匙的状态,并实现了一种有效的迷宫寻路算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一个BFS加状态压缩的题目。


开一个map[21][21][1030]的数组用来判断是否走到重复的情况,20为图的大小,1024为10把钥匙经过状态压缩后的最大值。

即当走到某一点时,如果手上钥匙的状态和以前重复了,就说明不需要再往下走了。


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

struct node{
	int x,y,t,f;
};

int n,m,t,MAX;
int value[4][2] = {{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
char map[30][30];
bool flag[21][21][1030];

int BFS(int sx,int sy){
	queue<node> q;
	node temp1,temp2;
	temp1.x = sx;
	temp1.y = sy;
	temp1.t = 0;
	temp1.f = 0;
	flag[temp1.x][temp1.y][0] = 1;
	q.push(temp1);
	while(q.empty() != true){
		temp1 = q.front();
		q.pop();
		if(temp1.t>=t-1) continue;
		temp2.t = temp1.t+1;
		for(int i=0;i<4;i++){
			temp2.x = temp1.x + value[i][0];
			temp2.y = temp1.y + value[i][1];
			temp2.f = temp1.f;
			if(temp2.x>=0 && temp2.x<m && temp2.y>=0 && temp2.y<n && map[temp2.y][temp2.x]!='*' && !flag[temp2.y][temp2.x][temp2.f]){
				if(map[temp2.y][temp2.x]>='A' && map[temp2.y][temp2.x]<='J' && ((temp2.f & (1<<(map[temp2.y][temp2.x]-'A'))) == 0)) continue;
				if(map[temp2.y][temp2.x]>='a' && map[temp2.y][temp2.x]<='j'){
					temp2.f = temp2.f | (1<<(map[temp2.y][temp2.x]-'a'));
					flag[temp2.y][temp2.x][temp2.f] = 1;
					q.push(temp2);
					continue;
				}
				if(map[temp2.y][temp2.x] == '^') return temp2.t;
				flag[temp2.y][temp2.x][temp2.f] = 1;
				q.push(temp2);
			}
		}
	}
	return -1;
}

int main(){
	int i,j,sx,sy,SUM,temp;
	while(cin>>n>>m>>t){
		for(i=0;i<n;i++) scanf("%s",&map[i]);
		for(i=0;i<n;i++){
			for(j=0;j<m;j++){
				if(map[i][j] == '@'){
					sx = j;
					sy = i;
				}
			}
		}
		memset(flag,0,sizeof(flag));
		printf("%d\n",BFS(sx,sy));
	}
	return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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