hdu 1372

本文介绍了一种解决旅行骑士问题中的子问题——寻找棋盘上两点间骑士行走的最短路径的算法实现。通过广度优先搜索(BFS)方法,程序能够计算出任意两点间所需的最少骑士跳跃次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

A friend of you is doing research on the Traveling Knight Problem (TKP) where you are to find the shortest closed tour of knight moves that visits each square of a given set of n squares on a chessboard exactly once. He thinks that the most difficult part of the problem is determining the smallest number of knight moves between two given squares and that, once you have accomplished this, finding the tour would be easy.       
Of course you know that it is vice versa. So you offer him to write a program that solves the "difficult" part.       

Your job is to write a program that takes two squares a and b as input and then determines the number of knight moves on a shortest route from a to b.       


         


Input


 The input file will contain one or more test cases. Each test case consists of one line containing two squares separated by one space. A square is a string consisting of a letter (a-h) representing the column and a digit (1-8) representing the row on the chessboard.       


               


Output


 For each test case, print one line saying "To get from xx to yy takes n knight moves.".       


               


Sample Input


e2 e4
a1 b2
b2 c3
a1 h8
a1 h7
h8 a1
b1 c3
f6 f6


               


Sample Output


To get from e2 to e4 takes 2 knight moves.
To get from a1 to b2 takes 4 knight moves.
To get from b2 to c3 takes 2 knight moves.
To get from a1 to h8 takes 6 knight moves.
To get from a1 to h7 takes 5 knight moves.
To get from h8 to a1 takes 6 knight moves.
To get from b1 to c3 takes 1 knight moves.
To get from f6 to f6 takes 0 knight moves.

 

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;
int flag[10][10];
int num[10][10];
char a[4],b[4];
int dir[10][2]={{-2,1},{-2,-1},{2,1},{2,-1},{-1,2},{-1,-2},{1,2},{1,-2}};
struct dian
{
   int x;
   int y;
}path[100];
void bfs(int x1,int y1,int x2,int y2)
{
  memset(flag,0,sizeof(flag));
  memset(num,0,sizeof(num));
  int head=0;
  int tail=1;
  path[head].x=x1;
  path[head].y=y1;
  num[x1][y1]=0;
  flag[x1][y1]=1;
  while(head<tail)
  {
   int x=path[head].x;
   int y=path[head].y;
   if(x==x2&&y==y2)
   {
    return ;
   }
   for(int i=0;i<8;i++)
   {
   int xx=x+dir[i][0];
   int yy=y+dir[i][1];
   if(flag[xx][yy]==0&&xx>=0&&xx<8&&yy>=1&&yy<9)
   {
    num[xx][yy]=num[x][y]+1;
    flag[xx][yy]=1;
    path[tail].x=xx;
    path[tail].y=yy;
    tail++;
   }
   }
   head++;
  }
}
int main()
{
    while(cin>>a>>b)
    {
     int x1=a[0]-'a';
     int y1=a[1]-'0';
     int x2=b[0]-'a';
     int y2=b[1]-'0';
     bfs(x1,y1,x2,y2);
     printf("To get from %s to %s takes %d knight moves.\n",a,b,num[x2][y2]);
    }
    return 0;
}


 

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,在实际开发中断实践和优化。
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