第七章 图(POJ3984图的DFS、BFS+记录路径问题)

本文介绍了一种求解迷宫最短路径的方法,通过对比两种不同实现方式(BFS和DFS),阐述了如何有效避免陷入死循环的问题,并提供了AC代码示例。

迷宫问题 POJ - 3984

定义一个二维数组:

int maze[5][5] = {

0, 1, 0, 0, 0,

0, 1, 0, 1, 0,

0, 0, 0, 0, 0,

0, 1, 1, 1, 0,

0, 0, 0, 1, 0,

};

它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。
Input
一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫。数据保证有唯一解。
Output
左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示。
Sample Input
0 1 0 0 0
0 1 0 1 0
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 0 0 1 0
Sample Output
(0, 0)
(1, 0)
(2, 0)
(2, 1)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(4, 4)

【bfs被坑的错误代码】

/*
    这个代码坑了我的点:
    1.print_path函数坑我的点已经注释
    2.最坑的地方是我记录路径的方法,我用next数组来记录路径,
    仔细想想,用脑走一下bfs就知道next是不对的,比如下面这个:
    0 1 1 1 1
    0 1 1 1 1
    0 0 1 1 1
    0 1 1 1 1
    0 0 0 0 0
    如果进队顺序是(0,0),(1,0),(2,0),(3,0),(2,1)这样的话,由
    原来的next[2][0].x=3,next[2][0].y=0变成了next[2][0].x=2,
    next[2][0].y=1,接着继续进队的是(3,0),但是(2,0)和(3,0)
    已经失去了联系。所以还是用pre数组来记录路径是没问题的,
    这里就是一对多改成了多对一,多对一是完全正确的,好似函数
    的概念乎!
    上面的第2个坑点导致了死循环的出现。(next数组是全局的,
    其所有值默认为0)
*/

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

int a[10][10];
bool vis[10][10];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};

typedef struct{
    int x,y;
}point;

point next[10][10];

void input();
void bfs();
void print_path();

int main()
{
    input();
    bfs();
    print_path();
    return 0;
}

void input(){
    for(int i=0;i<5;i++)
        for(int j=0;j<5;j++)
            cin>>a[i][j];
}

void bfs(){
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    point p,q;
    p.x=p.y=0;
    queue<point>que;
    que.push(p);
    vis[p.x][p.y]=1;
    while(!que.empty()){
        if(p.x==4 && p.y==4) break;
        p=que.front();
        que.pop();
        int xx,yy;
        for(int i=0;i<4;i++){
            xx=p.x+dir[i][0];
            yy=p.y+dir[i][1];
            if(xx>=0 && xx<=4 && yy>=0 && yy<=4 && !a[xx][yy] && !vis[xx][yy]){
                q.x=xx;
                q.y=yy;
                que.push(q);
                vis[xx][yy]=1;
                next[p.x][p.y].x=xx;
                next[p.x][p.y].y=yy;
            }
        }
    }
}

void print_path(){
    int x=0,y=0;
    while(!(x==4 && y==4)){
        cout<<"("<<x<<", "<<y<<")"<<endl;
        /*
            坑我的点:
            下面这么写的话,上一个x改变后,影响了下一个式子中的x,导致错误
            x=next[x][y].x;
            y=next[x][y].y;
        */
        int xx=next[x][y].x;
        int yy=next[x][y].y;
        x=xx;
        y=yy;
    }
}


【BFS,ac代码】

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

int a[10][10];
bool vis[10][10];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};

typedef struct{
    int x,y;
}point;

point pre[10][10];

void input();
void bfs();
void print_path();

int main()
{
    input();
    bfs();
    print_path();
    return 0;
}

void input(){
    for(int i=0;i<5;i++)
        for(int j=0;j<5;j++)
            cin>>a[i][j];
}

void bfs(){
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    point p,q;
    p.x=p.y=4;
    queue<point>que;
    que.push(p);
    vis[p.x][p.y]=1;
    while(!que.empty()){
        if(p.x==0 && p.y==0) break;
        p=que.front();
        que.pop();
        int xx,yy;
        for(int i=0;i<4;i++){
            xx=p.x+dir[i][0];
            yy=p.y+dir[i][1];
            if(xx>=0 && xx<=4 && yy>=0 && yy<=4 && !a[xx][yy] && !vis[xx][yy]){
                q.x=xx;
                q.y=yy;
                que.push(q);
                vis[xx][yy]=1;
                pre[xx][yy].x=p.x;
                pre[xx][yy].y=p.y;
            }
        }
    }
}

void print_path(){
    int x=0,y=0;
    while(!(x==4 && y==4)){
        cout<<"("<<x<<", "<<y<<")"<<endl;
        int xx=pre[x][y].x;
        int yy=pre[x][y].y;
        x=xx;
        y=yy;
    }
    cout<<"("<<x<<", "<<y<<")"<<endl;
}

【DFS,ac代码】

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

int mp[10][10];
bool vis[10][10];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};

typedef struct{
    int x,y;
}point;

stack<point>sta;
int mmin=1000;
point path[100];

void input();
void dfs(int x,int y,int step);
void update_path(stack<point>sta);
void print_path();

int main()
{
    input();
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    dfs(0,0,1);
    print_path();
    return 0;
}

void input(){
    for(int i=0;i<5;i++)
        for(int j=0;j<5;j++)
            cin>>mp[i][j];
}

void dfs(int x,int y,int step){
    point p;p.x=x;p.y=y;
    sta.push(p);
    vis[x][y]=1;
    if(x==4 && y==4){
        if(step<mmin){
            mmin=step;
            update_path(sta);
        }
    }
    //下面循环控制深搜结束(四个方向深搜如下)
    for(int i=0;i<4;i++){
        int xx=x+dir[i][0];
        int yy=y+dir[i][1];
        if(xx>=0 && xx<=4 && yy>=0 && yy<=4 && !mp[xx][yy] && !vis[xx][yy]){
            vis[xx][yy]=1;
            dfs(xx,yy,step+1);
            vis[xx][yy]=0;//走过的路重新标记为0,可以再次走该点
        }
    }
    sta.pop();//对于某点,四个方向都不能走,就退回上一个点,相应路径点出栈
}
//下面函数中注意要带参数,如果没有参数,直接对全局变量sta操作,是明显错误的
void update_path(stack<point>sta){
    for(int i=(int)sta.size();i>=1;i--){
        path[i]=sta.top();
        sta.pop();
    }
}

void print_path(){
    for(int i=1;i<=mmin;i++){
        cout<<"("<<path[i].x<<", "<<path[i].y<<")"<<endl;
    }
}
状压DP超详细教程:从入门到精通 状压DP(状态压缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理状态可以用二进制表示的问题。下面我将用详细、系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、状压DP的本质 1.1 什么是状态压缩? 状态压缩的核心思想是:用二进制位来表示某种状态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关状态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要压缩状态? 传统DP在表示某些状态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问题:要记录哪些格子被占用 任务分配问题:要记录哪些任务已被分配 路径问题:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制压缩,一个整数就能表示复杂的状态。 二、状压DP的三大组成部分 2.1 状态表示 用一个整数的二进制形式表示状态: 每一位代表一个元素的状态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择状态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 状态转移 定义如何从一个状态转移到另一个状态,通常包括: 检查当前状态的某些位 根据条件修改某些位 生成新状态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是压缩后的状态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、状压DP的优化技巧 6.1 预处理合法状态 很多问题中,大部分状态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当状态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前和上一个状态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前状态 // 状态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问题与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:状态数是2ⁿ,不是n 初始状态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选状态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间状态:将二进制状态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单状压问题(如LeetCode 464、526题) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维状压(如需要同时压缩多个状态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习题目推荐 入门题: LeetCode 78. Subsets(理解状态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单状压DP) 中等题: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典题: POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制状压) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握状压DP的关键在于: 彻底理解二进制状态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握状压DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问题继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
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