程序设计思维与实践 Week2 作业B "倒水问题"

本文介绍了一种解决倒水问题的算法,通过使用广度优先搜索(BFS)来寻找从初始状态到目标状态的最短路径。算法详细展示了如何处理水壶之间的倒水操作,包括装满、倒空和相互倾倒,最终输出达到目标状态的步骤。

在这里插入图片描述
数据:
Sample Input:
2 7 5
2 7 4

Sample Output:
fill B
pour B A
success
fill A
pour A B
fill A
pour A B
success
在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;

int AtoBb(int B, int a, int b){  //A向B里面倒水后,B中的水
	if(a<=B-b) return b+a;   //判断水的多少引起的问题,后续的相似
	return B; 
}
int AtoBa(int B, int a, int b){
	if(a<=B-b) return 0;
	return a+b-B; 
}

int BtoAa(int A, int a, int b){
	if(b<=A-a) return a+b;
	return A; 
}

int BtoAb(int A, int a, int b){
	if(b<=A-a) return 0;
	return a+b-A; 
}

void bfs(int A, int B, int C){ //实现倒水问题,即路径搜索的主函数	
    queue<int> P;  //记录到达的点,此处即为A.B中水的数量
    queue<int> Q;
    stack<int> Lu; //方便最后反向输出路径
    
    int X[A+1][B+1] ;  //用来存放到达的点的前一个点的坐标
    int Y[A+1][B+1];
    
	int M[A+1][B+1];  //用来记录倒水的操作
	for(int i=0; i<A+1; i++){
		for(int j=0; j<B+1; j++){
			M[i][j]=0;
		}
	}
        
	M[0][0]=-1;
	P.push(0); //起点入队列
	Q.push(0);
	
	int a=0,b=0;
	while(a!=C || b!=C || !P.empty()){  //搜索结束条件
		int a1=P.front();         //开始搜索
		P.pop();
		int b1=Q.front();
		Q.pop();

		int i=1;
		for(; i<=6; i++){
			if(i==1){   //装满A 
				a=A; 
				b=b1;
			}else if(i==2){//装满B
				a=a1;
				b=B;
			}else if(i==3){ //A to B 
				a=AtoBa(B,a1,b1);
				b=AtoBb(B,a1,b1); 
			}else if(i==4){ //B to A
				a=BtoAa(A,a1,b1);
				b=BtoAb(A,a1,b1);
			}else if(i==5){  //倒空A 
				a=0;
				b=b1;
			}else if(i==6){  //倒空B 
				a=a1;
				b=0;
			}
			
			if(M[a][b]==0){  //判断该点是否到达
				M[a][b]=i; //记录倒水的操作
				
				P.push(a);
				Q.push(b);
				X[a][b]=a1;
				Y[a][b]=b1;	
			} 
			if(a==C || b==C) break;	  //到达终点,结束
		}
		if(a==C || b==C) break;
	}
	
	Lu.push(a); //入栈,反向输出路径
	Lu.push(b);
	while(a!=0 || b!=0){   //将路径入栈
		int m=X[a][b];
		int n=Y[a][b];
		a=m;
		b=n;
		Lu.push(a);
		Lu.push(b);		
	}
	
	Lu.pop();
	Lu.pop();
	
	while(!Lu.empty()){  //输出路径,即倒水的顺序
		int n=Lu.top();
		Lu.pop();
		int m=Lu.top();
		Lu.pop();
		
		if(M[m][n]==1){
			cout<<"fill A"<<endl;
		}else if(M[m][n]==2){
			cout<<"fill B"<<endl;
		}else if(M[m][n]==3){
			cout<<"pour A B"<<endl;
		}else if(M[m][n]==4){
			cout<<"pour B A"<<endl;
		}else if(M[m][n]==5){
			cout<<"empty A"<<endl;
		}else if(M[m][n]==6){
			cout<<"empty B"<<endl;
		}
		
	}
	cout<<"success"<<endl;
}

int main(){
	int A,B,C;
	ios::sync_with_stdio(false);
	while(cin>>A>>B>>C){  //输出多组数据
		bfs(A,B,C);	
	}
	
	return 0;
}			

思路:和迷宫问题一样,都是属于用bfs进行路径搜索的题目,不过倒水问题的下一步移动的方向距离是隐藏的,并不是确定的,故需要处理一下这个问题。其他基本和迷宫问题一样,不断搜索点,然后保存前一个点的坐标,最后到达终点后,从终点将路径反向输出即可。

### 山东大学程序设计思维 Week5 旅途不止 相关内容 根据已知的信息,山东大学《程序设计思维实践》课程在第五周的内容涉及多个编程挑战问题,其中包括但不限于“巨石迷阵”、“有惊无险”、“天降甘霖”以及“终而复始”。这些题目通常围绕算法优化、数据结构应用等方面展开[^1]。 对于具体提到的“旅途不止”,虽然未直接提及该题目的详细描述,但从课程整体风格推测,“旅途不止”可能是一个综合性的动态规划或者区间查询类问题。这类问题往往需要处理大规模输入数据(如 \(n < 5 \times 10^5\)),并要求实现高效的解决方案以满足时间复杂度的要求。 以下是基于常见模式的一个假设性解答框架: #### 可能的解法思路 为了高效解决此类问题,可以采用如下方法: - **差分数组技术**:当涉及到频繁修改某个区间的值时,差分数组是一种非常有效的工具。通过维护一个辅助数组 `diff` 来记录原始数组的变化情况,在最后统一计算前缀和即可得到最终结果。 ```python def solve(n, s, queries): diff = [0] * (n + 2) # 初始化差分数组 for l, r in queries: diff[l] += 1 # 左端点加一 diff[r + 1] -= 1 # 右端点之后减去 result = [] current_sum = 0 # 当前累积和初始化为零 for i in range(1, n + 1): # 构造实际的结果序列 current_sum += diff[i] result.append(current_sum) return ''.join([str(x) for x in result]) ``` 上述代码片段展示了如何利用差分数组来快速更新大量连续区域内的数值变化,并能够在线性时间内完成整个过程[^2]。 #### 数据预处理的重要性 针对本题中的字符串操作部分,提前做好必要的转换工作同样至关重要。例如将字符映射成对应的整数形式以便后续更方便地执行逻辑判断等步骤。这种做法不仅简化了编码难度还提高了运行效率。 --- ###
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