HDU-2612 BFS

HDU 2612 图遍历优化
本文介绍了解决HDU 2612问题的一种优化算法。该算法利用两个二维数组分别存储起点Y和M到所有目标位置@的最短距离,并通过一次BFS遍历实现。此外,还讨论了如何使用vector记录所有@的位置以减少不必要的遍历。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2612

题意:给一个m*n的图,求Y和M到图上所有的@的和的最小值。数据200*200

思路:一开始觉得可以每遇到一个@就bfs一次,更新其到Y和M的最小值,这样比较好些。后来考虑到极限情况下可能有很多@,复杂度会很高,所以转换到用两个dis二维数组存储Y和M到所有的@的距离,这样就可以只遍历两次就够了,另外可以设立一个vector存储所有@的位置,这样就不用再遍历一次整个图了(虽然并没有优化多少)。另外wa了一次才发现@亦可以当做路来走。

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cstring>
#include <malloc.h>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;

const int maxn = 202;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
char mat[maxn][maxn];
int dis1[maxn][maxn];
int dis2[maxn][maxn];
bool vis[maxn][maxn];
int d[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
int n,m;

struct node
{
    int x,y,st;
    node(){}
    node(int a,int b,int c):x(a),y(b),st(c){}
}ss,ns;
vector<node> res;

void bfs(int x,int y,int dis[][maxn])
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    queue<node> que;
    que.push(node(x,y,0));
    while(que.size()){
        ss=que.front();que.pop();
        for(int i=0;i<4;i++){
            int dx=ss.x+d[i][0];
            int dy=ss.y+d[i][1];
            if(dx<n&&dx>=0&&dy<m&&dy>=0){
                if(!vis[dx][dy]&&mat[dx][dy]!='#')//不仅仅是.可以走,@也可以走
                {
                    vis[dx][dy]=1;
                    que.push(node(dx,dy,ss.st+1));
                }
                if(mat[dx][dy]=='@'&&dis[dx][dy]==0)//第一次遇到的才是最短的,更新一次之后不再更新
                {
                    dis[dx][dy]=ss.st+1;
                }
            }
        }
    }
    return;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=-1){
        getchar();
        res.clear();
        memset(mat,0,sizeof(mat));
        memset(dis1,0,sizeof(dis1));
        memset(dis2,0,sizeof(dis2));
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                scanf("%c",&mat[i][j]);
                if(mat[i][j]=='@')  res.push_back(node(i,j,0));
                if(mat[i][j]=='Y')  ss=node(i,j,0);
                if(mat[i][j]=='M')  ns=node(i,j,0);
            }
            getchar();
        }
        bfs(ss.x,ss.y,dis1);
        bfs(ns.x,ns.y,dis2);
        int mi=inf;
        for(int i=0;i<res.size();i++){
                ns=res[i];
                if(dis1[ns.x][ns.y]!=0&&dis2[ns.x][ns.y]!=0){
                    int tmp=dis1[ns.x][ns.y]+dis2[ns.x][ns.y];
                    if(mi>tmp)  mi=tmp;
                }
        }
        printf("%d\n",mi*11);
    }
    return 0;
}
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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