[蓝桥杯2017初赛]跳蚱蜢 (bfs)

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法求解九宫格问题,通过剪枝和状态空间探索,找出从初始布局到目标布局所需的最少步数。核心代码展示了如何利用队列实现搜索,并在遇到目标状态时输出步数。

在这里插入图片描述
答案是:20

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<set>
#include<queue>
#define ll long long
using namespace std;
///几秒可以出答案,但是有时间限制就不行了,但幸好这是一道填空题
set<string>vis;///已经搜索过的局面   剪枝,降低复杂度
struct node
{
	int pos; ///o的位置,也就是空盘子的位置 
	int step;///到达这个局面的步数
	string str;///局面字符串
};
queue<node>q; ///用来广搜的队列
void bfs(node nex,int i)   ///nex为新的局面,i为移动方式
{
	string s=nex.str;
	swap(s[nex.pos],s[(nex.pos+i+9)%9]);
	///取模是为了模拟循环的数组 
	if(vis.count(s)==0)///如果没有搜索过这个局面 
	{
		vis.insert(s);
		node nexx;
		nexx.str=s;
		nexx.pos=(nex.pos+i+9)%9;
		nexx.step=nex.step+1;
		q.push(nexx);
	}
}
int main()
{
	vis.clear();
	node first;
	first.pos=0;
	first.step=0;
	first.str="012345678";
	q.push(first);
	while(!q.empty())
	{
		node nex;
		nex=q.front();
		if(nex.str=="087654321")
		{
			printf("%d\n",nex.step);
			break;
		}
		else 
		{
			///四种跳法
			bfs(nex,1);
			bfs(nex,-1);
			bfs(nex,2);
			bfs(nex,-2);
			q.pop();
		}
		
	}
}
### 蚱蜢算法代码解析 蚱蜢问题的核心在于通过二分查找来确定最大的最小跃距离。以下是详细的分析和解释: --- #### 1. **问题背景** 该问题是经典的“河中石头”变种问题,目标是在给定的石头位置集合中找到一个合适的最小跃距离 $d$,使得移除不超过 $m$ 块石头后,青蛙可以从起点成功到终点[^1]。 --- #### 2. **核心逻辑** - 使用二分法逐步逼近最优解。 - 定义两个边界:`L` 和 `R`,分别代表可能的最小跃距离的上下界。 - 对于每次尝试的距离 $ \text{mid} = (\text{L} + \text{R}) / 2 $,验证是否存在一种方案使青蛙能够在移除最多 $m$ 块石头的情况下完成跃。 - 如果可行,则更新下界 $ \text{L} = \text{mid} $;否则缩小上界 $ \text{R} = \text{mid} - 1 $。 --- #### 3. **函数详解** ##### 函数 `Delete(int x)` 此函数用来计算在设定的最小跃距离为 $x$ 的情况下,需要移除多少块石头才能满足条件。 ```cpp int Delete(int x){ int f = 0, cnt = 0; for(int i = 1; i <= n; i++){ if(a[i] - a[f] < x){ // 当前石块与最近可用石块之间的距离小于x cnt++; // 记录需要移除的石块数 } else{ f = i; // 更新最近可用石块的位置 } } return cnt <= m; // 判断是否可以在移除不超过m块石块的情况下完成跃 } ``` - 参数 $x$: 尝试的最小跃距离。 - 返回值: 若能在移除不超过 $m$ 块石头的前提下完成跃,返回 true;否则返回 false。 --- #### 4. **主函数流程** ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long l, n, m, a[50005], L, R; int main(){ cin >> l >> n >> m; // 输入河流长度、石头数量、允许的最大移除石头数 for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i]; // 输入每块石头的位置 a[++n] = l; // 添加终点作为最后一块石头 L = 0, R = l; // 初始化二分查找的区间 [L, R] while(L < R){ int mid = (L + R + 1) / 2; // 取中间值作为新的候选最小跃距离 if(Delete(mid)){ L = mid; // 如果当前候选距离可行,则增大下界 } else{ R = mid - 1; // 否则减小上界 } } cout << L; // 输出最终的最大化最小跃距离 return 0; } ``` - 主要操作是对数组 `a[]` 进行处理,并利用二分查找不断调整最小跃距离直到收敛至最佳解。 --- #### 5. **复杂度分析** - 时间复杂度: $O(n \log(l))$ - 外层循环执行 $\log(l)$ 次(由二分决定)。 - 内部遍历整个石头列表的时间复杂度为 $O(n)$。 - 空间复杂度: $O(n)$,主要用于存储石头位置。 --- #### 6. **注意事项** - 输入数据应按升序排列,确保相邻两块石头间的距离计算无误。 - 边界情况需特别注意,例如当所有石头都必须保留时如何处理。 --- ### 示例运行过程 假设输入如下: ``` l = 25, n = 5, m = 2 stones = [2, 11, 14, 17, 21] ``` 初始状态: $$ \text{L} = 0,\ \text{R} = 25 $$ 第一次迭代 ($\text{mid} = 13$): - 删除不可达的石头 `[2, 11, 14]`,共移除 3 块石头 (> m),因此降低上界 $ \text{R} = 12 $. 第二次迭代 ($\text{mid} = 7$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 7 $. 第三次迭代 ($\text{mid} = 10$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 10 $. 最终输出最大化的最小跃距离为 10。 --- ### 结论 通过上述方法可以有效解决蚱蜢问题,关键是合理运用二分查找并结合实际需求调整参数范围[^1]。 ---
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