XMUT1145 代号2(搜索题:bfs)

本篇介绍了一个10*10网格地图上寻找从起点到两个目标点最短路径的问题,使用BFS算法解决,并提醒注意食堂可达性和编程技巧。

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

原题

       (这题原名叫“代号2”,老师放到OJ上的时候题目名称统一弄成ABCDE了。)


Description
       code4101听说这次选拔赛要他出3道题,吓得哭晕在厕所里一整天。第二天他早早的就去图书馆,废寝忘食(早餐午餐都没吃)的出题,晚上终于完成了。 
现在他决定犒劳自己,去校内的两个食堂各吃一顿晚餐。 

       已知学校是个10*10的网格,code4101当前所在位置是A,他每次能从当前格移动到上下左右4格中的任意一格,学校内共有六个食堂,编号1,2,...,6。 

       code4101是路痴,不知道先去哪个食堂再去哪个食堂,使得总路程最短,所以只好请你来带路。 

Input

       输入数据的第一行为一个整数T,表示有T(0 < T < 20)组测试数据。 
       每个测试有10行,每行10个字符。字符’A’是起点,’1’~’6’代表6个食堂所在位置。除了’#’代表不能行走的障碍点,’.’等字符所在格子都是可以行走的通路。 
       每两个测试间会有一个空行。输入数据保证不会出现文中未提到的字符,且解一定存在。 

Output

       每个测试数据在一行输出一个数字,代表最小的总移动次数。

<span style="background-color: rgb(255, 255, 153);">Sample Input</span>
2
.......#12
..#....#.#
..##...A#.
.........#
...###....
..#.#..4..
.......#..
.5#.#.....
......3...
...6......

A......#..
..#......#
..##..1...
.........#
...###....
..#2#..4..
.......#..
.5#.#.....
......3...
...6......

<span style="background-color: rgb(255, 255, 153);">Sample Output</span>
7
12

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

概述

       一个10*10的网格,一个起点A,六个目的地1~6中任选两个,问最短距离是多少。
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

       这题其实算法并不难,主要是考验编程熟练度,能否在有限的比赛时间内完成代码,题型为BFS。

       坑点:注意虽然解一定存在,不代表每个食堂一定能到达,可能一个食堂上下左右会被封锁,估计这点会造成一些人RE。不过更有可能的是因为时间原因,比较少人会选择做这题。后来我把样例改成现在这样,把这个坑点直接告诉大家了。所以降低了难度,能过样例的基本能AC。
       注意标程的一些编程技巧,特别是6个食堂选2个的地方,可以直接用双循环暴力。


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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