CF Ice Cave

分析:题意就和迷宫问题差不多,'X'的只能走一次,第二次就掉下去了,而我们要掉到终点,所以如果我们走到终点处是 '.' 就要再走一次才能掉下去,用BFS走一下就可以了。
# include <stdio.h>
  int sx,sy,ex,ey,n,m,f;
  char map[505][505];
  int dx[4]={1,-1,0,0};
  int dy[4]={0,0,1,-1};
  struct
  {
	  int x;
	  int y;
  }q[505*505];
  void Bfs()
  {
	  int i,front=0,rear=0,a,b;
	  q[rear].x=sx;
	  q[rear++].y=sy;
	  while(front<rear)
	  {
		  for(i=0;i<4;i++)
		  {
			  a=q[front].x+dx[i];
			  b=q[front].y+dy[i];
			  if(a==ex&&b==ey&&map[a][b]=='X')
				  f=1;
			  if(a<1||a>n||b<1||b>m||map[a][b]=='X')
				  continue;
			  map[a][b]='X';
			  q[rear].x=a;
			  q[rear++].y=b;
		  }
		  front++;
	  }
  }
  int main()
  {
	  int i,j;
	  scanf("%d%d",&n,&m);
	  for(i=1;i<=n;i++)
		  scanf("%s",&map[i][1]);
	  scanf("%d%d%d%d",&sx,&sy,&ex,&ey);
	  f=0;
	  Bfs();
	  if(f==1)
		  printf("YES\n");
	  else
		  printf("NO\n");
	  return 0;
  }

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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