2021-bfsTRN-K

博客围绕营救公主的双层迷宫问题展开。公主被困在两层迷宫,入口为S,公主位置为P,有墙、平地和时空传输机。介绍了使用双层DFS/BFS的解题思路,存图用三维,第三维用0/1表示两层,还提到避免时空穿梭机死循环,最后给出了BFS和DFS代码。

https://vjudge.net/contest/425322#problem/K

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可怜的公主在一次次被魔王掳走一次次被骑士们救回来之后,而今,不幸的她再一次面临生命的考验。魔王已经发出消息说将在T时刻吃掉公主,因为他听信谣言说吃公主的肉也能长生不老。年迈的国王正是心急如焚,告招天下勇士来拯救公主。不过公主早已习以为常,她深信智勇的骑士LJ肯定能将她救出。
现据密探所报,公主被关在一个两层的迷宫里,迷宫的入口是S(0,0,0),公主的位置用P表示,时空传输机用#表示,墙用*表示,平地用.表示。骑士们一进入时空传输机就会被转到另一层的相对位置,但如果被转到的位置是墙的话,那骑士们就会被撞死。骑士们在一层中只能前后左右移动,每移动一格花1时刻。层间的移动只能通过时空传输机,且不需要任何时间。

思路

双层dfs/bfs
存图肯定用三维比较好,注意,第三维(z方向)只有两层,用0/1表示(马上就会发现巧妙之处)
注意:如果遇到时空穿梭机,穿梭到另一层还是时空穿梭机,会陷入死循环,这种是不能走的。
那么,正常情况下,如果换层,只要异或1就好(毕竟只有0/1)

代码

bfs

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <queue>

using namespace std;
int n,m,t;
char s[15][15][3];
int flag=0;
int dir[4][2]={{-1,0},{1,0},{0,1},{0,-1}};
int vis[15][15][3];
struct node
{
	int x,y,z,step;
};

void bfs()
{
    queue<node>q;
    node now;
    now.x=1,now.y=1,now.z=0,now.step=0;
	vis[now.x][now.y][now.z]=1;
	q.push(now);
	int i;
    while(!q.empty())
	{
		now=q.front();
		q.pop();
		if(now.step>t) continue;
		if(s[now.x][now.y][now.z]=='P')
        {
            flag=1;
            while(!q.empty()) q.pop();
            return;
        }
        for(i=0;i<4;i++)
        {
            int nx=now.x+dir[i][0],ny=now.y+dir[i][1];
            if(nx>=1&&nx<=n&&ny>=1&&ny<=m)
            {
                int nz=(s[nx][ny][now.z]=='#'?now.z^1:now.z);
                if(!vis[nx][ny][nz]&&s[nx][ny][nz]!='*')
                {
                    if(s[nx][ny][nz^1]=='#'&&s[nx][ny][nz]=='#') continue;
                    node next;
                    next.x=nx,next.y=ny,next.z=nz,next.step=now.step+1;
                    vis[next.x][next.y][next.z]=1;
                    q.push(next);
                }

            }
        }
	}
}
int main()
{
    int c;
    scanf("%d",&c);
    while(c--)
    {
        flag=0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&t);
        int i,j,k;
        for(k=0;k<2;k++)
        {
            for(i=1;i<=n;i++)
            {
                for(j=1;j<=m;j++)
                {
                    cin>>s[i][j][k];
                }
            }
        }
        bfs();
        if(!flag)
            printf("NO\n");
        else printf("YES\n");
    }
    return 0;
}
/*
1
5 5 14
S*#*.
.#...
.....
****.
...#.

..*.P
#.*..
***..
...*.
*.#..
*/

dfs

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <math.h>

using namespace std;
int n,m,t,endx,endy,endz;
char s[15][15][3];
int flag=0;
int dir[4][2]={{-1,0},{1,0},{0,1},{0,-1}};
int vis[15][15][3];

void dfs(int x,int y,int z,int step)
{
    vis[x][y][z]=1;
    if(x==endx&&y==endy&&z==endz&&step<=t)
    {
        flag=1;
        return;
    }
    if(flag==1) return;
    if(step>t) return;
    int i;
    for(i=0;i<4;i++)
    {
        int nx=x+dir[i][0],ny=y+dir[i][1];
        if(nx>=1&&nx<=n&&ny>=1&&ny<=m)
        {
            int nz=(s[nx][ny][z]=='#'?z^1:z);
            if(s[nx][ny][nz]!='*'&&!vis[nx][ny][nz])
            {
                if(s[nx][ny][nz]=='#'&&s[nx][ny][nz^1]=='#') continue;
                dfs(nx,ny,nz,step+1);
                if(flag==1) return;
                vis[nx][ny][nz]=0;
            }
        }
    }

}
int main()
{
    int c;
    scanf("%d",&c);
    while(c--)
    {
        flag=0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&t);
        int i,j,k;
        for(k=0;k<2;k++)
        {
            for(i=1;i<=n;i++)
            {
                for(j=1;j<=m;j++)
                {
                    cin>>s[i][j][k];
                    if(s[i][j][k]=='P')
                    {
                        endx=i,endy=j,endz=k;
                    }
                }
            }
        }
        dfs(1,1,0,0);
        if(!flag)
            printf("NO\n");
        else printf("YES\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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