poj 3984 迷宫问题

迷宫问题
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Description

定义一个二维数组: 
int maze[5][5] = {

	0, 1, 0, 0, 0,

	0, 1, 0, 1, 0,

	0, 0, 0, 0, 0,

	0, 1, 1, 1, 0,

	0, 0, 0, 1, 0,

};


它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。

Input

一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫。数据保证有唯一解。
  

Output

左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示。
  

Sample Input

0 1 0 0 0
0 1 0 1 0
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 0 0 1 0

Sample Output

(0, 0)
(1, 0)
(2, 0)
(2, 1)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(4, 4)

--------------------------------------

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
 
struct node{
int x,y,pre;   ///pre记录路径
}q[25];
int maze[5][5],visit[5][5];
int dir[4][2]={0,1,1,0,-1,0,0,-1};  ///方向
 
void print(int n){
  if(q[n].pre!=-1)  print(q[n].pre);
  printf("(%d, %d)\n",q[n].x,q[n].y);
}
 
void bfs(){
int front=0,rear=1;
q[front].x=0,q[front].y=0,q[front].pre=-1,visit[0][0]=1;
while(front<rear){
    for(int i=0;i<4;i++){
        int a=q[front].x+dir[i][0],b=q[front].y+dir[i][1];
        if(a>=0&&a<5&&b>=0&&b<5&&!visit[a][b]&&!maze[a][b]) {
            visit[a][b]=1,q[rear].x=a,q[rear].y=b,q[rear].pre=front,rear++;
            if(a==4&&b==4)  {  print(rear-1); return; }
        }
    }
   front++;
}
}
 
int main(){
  for(int i=0;i<5;i++)
    for(int j=0;j<5;j++)
        scanf("%d",&maze[i][j]);
  bfs();
  return 0;
}

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本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。
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