洛谷 P1076 寻宝

博客介绍了洛谷P1076寻宝问题的背景及解题思路,讨论了暴力模拟的局限性以及针对大规模数据可能导致的时间超限问题。作者提出通过取模优化算法,避免无效的房间遍历,但初次实现仍然得到全WA结果。进一步分析发现,取模后可能出现楼梯数为0导致错误,通过调整计算方式避免这一问题后,实现了AC代码。

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洛谷 P1076 寻宝

题目原地址 https://www.luogu.org/problem/P1076

  • 题目描述
    传说很遥远的藏宝楼顶层藏着诱人的宝藏。小明历尽千辛万苦终于找到传说中的这个藏宝楼,藏宝楼的门口竖着一个木板,上面写有几个大字:寻宝说明书。说明书的内容如下:
    藏宝楼共有N+1层,最上面一层是顶层,顶层有一个房间里面藏着宝藏。除了顶层外,藏宝楼另有N层,每层M个房间,这M个房间围成一圈并按逆时针方向依次编号为0,…,M-1。其中一些房间有通往上一层的楼梯,每层楼的楼梯设计可能不同。每个房间里有一个指示牌,指示牌上有一个数字x,表示从这个房间开始按逆时针方向选择第x个有楼梯的房间(假定该房间的编号为k),从该房间上楼,上楼后到达上一层的k号房间。比如当前房间的指示牌上写着2,则按逆时针方向开始尝试,找到第2个有楼梯的房间,从该房间上楼。如果当前房间本身就有楼梯通向上层,该房间作为第一个有楼梯的房间。
    寻宝说明书的最后用红色大号字体写着:“寻宝须知:帮助你找到每层上楼房间的指示牌上的数字(即每层第一个进入的房间内指示牌上的数字)总和为打开宝箱的密钥”。
    请帮助小明算出这个打开宝箱的密钥。

  • 输入格式
    第一行2个整数N和M,之间用一个空格隔开。N表示除了顶层外藏宝楼共N层楼,M表示除顶层外每层楼有M个房间。
    接下来N×M行,每行两个整数,之间用一个空格隔开,每行描述一个房间内的情况,其中第(i−1)×M+j行表示第ii层j-1号房间的情况(i=1,2,…, N;j=1,2,…,M)。第一个整数表示该房间是否有楼梯通往上一层(0表示没有,1表示有),第二个整数表示指示牌上的数字。注意,从jj号房间的楼梯爬到上一层到达的房间一定也是jj号房间。
    最后一行,一个整数,表示小明从藏宝楼底层的几号房间进入开始寻宝(注:房间编号从0开始)。

  • 输出格式
    一个整数,表示打开宝箱的密钥,这个数可能会很大,请输出对20123取模的结果即可。

  • 输入输出样例
    -输入

2 3
1 2
0 3
1 4
0 1
1 5
1 2
1

-输出

5
  • 数据范围
    对于50%数据,有0<N≤1000,0<x≤10000;
    对于100%数据,有0<N≤10000,0<M≤100,0<x≤1,000,000。

看到这道题,我们肯定先想到暴力模拟
代码:

#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,key,at;
struct rooms{
	bool stair;
	int num=0;
}room[10001][101];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<m;j++)
			scanf("%d%d",&room[i][j].stair,&room[i][j].num);
	scanf("%d",&at);
	for(int i=0,floor;i<n;i++){
		key+=room[i][at].num;
		key%=20123;
		floor=room[i][at].num;
		for(;floor;at++){
			at%=m;
			if(room[i][at].stair)floor--;
		}
		at--;
		at%=m;
	}
	printf("%d",key);
	return 0;
}

然而……
这只有50分,剩下的点都TLE了,怎么办???


突然发现一个问题:如果门派上的提示数字特别大,那你岂不是要绕着整层跑上好几圈,这不就T了吗?

那么,怎么优化呢?
显然,可以%一下本层的楼梯数
代码:

#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,key,at,total[10001];
struct rooms{
	bool stair;
	int num=0;
}room[10001][101];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<m;j++){
			scanf("%d%d",&room[i][j].stair,&room[i][j].num);
			total[i]+=room[i][j].stair;
		}
	scanf("%d",&at);
	for(int i=0,floor;i<n;i++){
		key+=room[i][at].num;
		key%=20123;
		floor=room[i][at].num%total[i];
		for(;floor;at++){
			at%=m;
			if(room[i][at].stair)floor--;
		}
		at--;
		at%=m;
	}
	printf("%d",key);
	return 0;
}

竟然全WA了 QAQ
这可怎么办?

是不是因为可能%出来一个0就直接上去了?
那我们解决这个问题就能提升很多分了
先-1,再%,再+1,这对结果没有影响
AC代码呈上:

#include<cstdio> 
using namespace std;
int n,m,key,at,total[10001];
struct rooms{
	bool stair;
	int num=0;
}room[10001][101];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<m;j++){
			scanf("%d%d",&room[i][j].stair,&room[i][j].num);
			total[i]+=room[i][j].stair;
		}
	scanf("%d",&at);
	for(int i=0,floor;i<n;i++){
		key+=room[i][at].num;
		key%=20123;
		floor=(room[i][at].num-1)%total[i]+1;
		for(;floor;at++){
			at%=m;
			if(room[i][at].stair)floor--;
		}
		at--;
		at%=m;
	}
	printf("%d",key);
	return 0;
}
### P1076 寻宝问题的Java编程解决方案 对于P1076寻宝问题,在解决此类路径规划和资源优化类的问题时,可以采用广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)以及动态规划等方法来实现最优解。这里提供一种基于广度优先搜索的方法[^2]。 #### 广度优先搜索(BFS) 广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树形结构或图数据结构的算法。该算法从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点,并在遇到叶子结点之前不会结束。这种方法适用于无权图中的最短路径问题。 ```java import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; class TreasureHunt { static class Node { int x, y, steps; public Node(int x, int y, int steps) { this.x = x; this.y = y; this.steps = steps; } } private static final int[][] directions = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; public static void main(String[] args) { // 假设地图大小为m*n,起点坐标(0,0),终点坐标(m-1,n-1) int m = 5; // 行数 int n = 5; // 列数 boolean[][] visited = new boolean[m][n]; Queue<Node> queue = new LinkedList<>(); // 初始化队列并标记起始位置已访问 queue.offer(new Node(0, 0, 0)); visited[0][0] = true; while (!queue.isEmpty()) { Node current = queue.poll(); // 如果到达目的地,则输出步数并返回 if (current.x == m - 1 && current.y == n - 1) { System.out.println("最少需要走 " + current.steps + " 步"); break; } for (int i = 0; i < directions.length; ++i) { int newX = current.x + directions[i][0]; int newY = current.y + directions[i][1]; if (newX >= 0 && newX < m && newY >= 0 && newY < n && !visited[newX][newY]) { visited[newX][newY] = true; queue.offer(new Node(newX, newY, current.steps + 1)); } } } } } ``` 此代码片段展示了如何利用广度优先搜索找到迷宫中从起点到终点所需的最小移动次数。注意实际应用中可能还需要考虑障碍物等因素的影响[^4]。
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