最小步数模型(bfs

ABC—D - 8 Puzzle on Graph
题意:
有一个空位,利用空位将将矩阵还原
思路:
突然想起来一道典中典的搜索题没有写博客
经典八数码问题
3 ∗ 3 3*3 33 的矩阵转化为字符串表示一种状态
最终状态即为 123456789 123456789 123456789
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 2e6 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
vector <int> v[10];

void work()
{
	cin >> m;
	for(int i = 1; i <= m; ++i){
		int a, b;cin >> a >> b;
		v[a].push_back(b);
		v[b].push_back(a);
	}
	string s = "@999999999";
	for(int i = 1, x; i <= 8; ++i){
		cin >> x;
		s[x] = i + '0';
	}
	queue <string> q;
	unordered_map<string, int> dis;
	q.push(s);
	dis[s] = 0;
	while(!q.empty()){
		string now = q.front();q.pop();
		int pos;
		for(int i = 1; i <= 9; ++i) if(now[i] == '9') pos = i;
		for(auto to : v[pos]){
			string t = now;
			swap(t[to], t[pos]);
			if(dis.count(t)) continue;
			dis[t] = dis[now] + 1;
			q.push(t);
		}
	}
	if(!dis.count("@123456789")) cout << -1;
	else cout << dis["@123456789"];
}


int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	work();
	return 0;
}

问题 D: 【宽搜入门】魔板
思路:
模拟bfs即可
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 2e6 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
int x;
string st = "12345678";

string A(string t){
	for(int j = 0; j < 4; ++j) swap(t[j], t[7-j]);
	return t;
}
string B(string t){
	char x = t[3];t[3] = t[2]; t[2] = t[1]; t[1] = t[0]; t[0] = x;
	x = t[4];t[4] = t[5], t[5] = t[6], t[6] = t[7]; t[7] = x;
	return t;
}
string C(string t){// now --> t
	string now = t;
	t[1] = now[6]; t[2] = now[1]; t[5] = now[2]; t[6] = now[5];
	return t;
}
void work()
{
	string ed = "";
	ed += x + '0';
	for(int i = 1; i <= 7; ++i){
		cin >> x;ed += (x + '0');
	}
	unordered_map <string, int> dis;
	unordered_map <string, string> pre;
	queue <string> q;
	q.push(st);
	dis[st] = 0;
	while(!q.empty())
	{
		string now = q.front();q.pop();
		for(int i = 0; i < 3; ++i){
			string t = now;
			if(i == 0){// A
				t = A(t);
			}
			else if(i == 1){// B
				t = B(t);
			}
			else {// C
				t = C(t);
			}
			if(!dis.count(t) || dis[t] > dis[now] + 1){
				q.push(t);
				dis[t] = dis[now] + 1;
				pre[t] = now;
			}
		}
	}
	string now = ed;
	string ans;
	while(now != st)
	{
		string t = pre[now];
		// A
		if(A(t) == now){
			ans += "A";
			now = t;
		}
		else if(B(t) == now){
			ans += "B";
			now = t;
		}
		else {
			ans += "C";
			now = t;
		}
	}
	cout << dis[ed] << endl;
	reverse(all(ans));
	cout << ans << endl;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	while(cin >> x)
	work();
	return 0;
}

46届沈阳 J题
思路:
核心思路:
a , b a,b a,b 转化坐标系
将序列 a a a 转化为 0000 0000 0000,对 b b b 进行相应扭动
假设 a = 2345 , b = 1234 a=2345,b=1234 a=2345,b=1234
2 2 2 向下转两个变成 0 0 0 1 1 1 也向下转两个则变成 9 9 9,即 ( 1 − 2 + 10 ) % 10 (1-2+10)\%10 (12+10)%10
可以推出 b i = ( b i − a i + 10 ) % 10 b_i=(b_i-a_i+10)\%10 bi=(biai+10)%10
b b b 序列每一位转化即可
状态共 1 0 4 10^4 104 种, b f s bfs bfs 预处理即可
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 2e6 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
unordered_map <string, int> dis;
queue <string> q;
vector <string> v;

string change(string now, string d, int k){
	for(int i = 0; i < 4; ++i){
		if(d[i] == '0') continue;
		int x = now[i] - '0', y = d[i] - '0';
		x = (x + k * y + 10) % 10;
		now[i] = x + '0';
	}
	return now;
}
void init(){
	v.push_back("1000");v.push_back("0100");v.push_back("0010");v.push_back("0001");
	v.push_back("1100");v.push_back("0110");v.push_back("0011");v.push_back("1110");
	v.push_back("0111");v.push_back("1111");
	string st = "0000";
	dis[st] = 0;
	q.push(st);
	while(!q.empty())
	{
		string now = q.front();q.pop();
		for(auto d : v){
			string t = change(now, d, 1);
			if(!dis.count(t)) {
				dis[t] = dis[now] + 1;
				q.push(t);
			}
			t = change(now, d, -1);
			if(!dis.count(t)) {
				dis[t] = dis[now] + 1;
				q.push(t);
			}
		}
	}
}
void work()
{
	int x, y;cin >> x >> y;
	string ans = "";
	ans += (y % 10 - x % 10 + 10) % 10 + '0'; x /= 10, y /= 10;
	ans += (y % 10 - x % 10 + 10) % 10 + '0'; x /= 10; y /= 10;
	ans += (y % 10 - x % 10 + 10) % 10 + '0'; x /= 10; y /= 10;
	ans += (y % 10 - x % 10 + 10) % 10 + '0';
	reverse(all(ans));
	cout << dis[ans] << endl;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	init();
	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	work();
	return 0;
}

172. 立体推箱子
思路:
这种题目难就难在描述状态上
设三元组 ( x , y , l i e ) (x,y,lie) (x,y,lie) 代表一个状态,其中 l i e = 0 lie=0 lie=0 表示长方体立在 ( x , y ) (x,y) (x,y) l i e = 1 lie=1 lie=1 表示长方体横向躺着,左半部分在 ( x , y ) (x,y) (x,y) l i e = 2 lie=2 lie=2 表示长方体纵向躺着,上半部分在 ( x , y ) (x,y) (x,y),并用数组 d i s [ x ] y ] [ l i e ] dis[x]y][lie] dis[x]y][lie] 记录从起点状态到达每个状态的最小步数
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 5e2 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
// 最核心的部分 
const int dx[4] = {0, 0, -1, 1}, dy[4] = {-1, 1, 0, 0};// 作参照 
const int next_x[3][4] = {{0, 0, -2, 1}, {0, 0, -1, 1}, {0, 0, -1, 2}};
const int next_y[3][4] = {{-2, 1, 0, 0}, {-1, 2, 0, 0}, {-1, 1, 0, 0}};
const int next_lie[3][4] = {{1, 1, 2, 2}, {0, 0, 1, 1}, {2, 2, 0, 0}};
// next_x[i][j] 表示 lie = i 时,朝方向 j 滚动 x后的变化情况 

char mp[maxn][maxn];
int dis[maxn][maxn][3];// 状态答案数组
struct node{
	int x, y, lie;
	bool operator==(const node &B)const{
		if(x == B.x && y == B.y && lie == B.lie) return 1;
		return 0;
	}
};
queue <node> q;
node st, ed;

bool check(int x, int y){
	if(x < 1 || y < 1 || x > n || y > m) return 0;
	return 1;
}
bool check(node d){
	if(!(d.x, d.y)) return 0;
	if(mp[d.x][d.y] == '#') return 0;
	if(d.lie == 0 && mp[d.x][d.y] == 'E') return 0;
	if(d.lie == 1 && (mp[d.x][d.y+1] == '#' || !check(d.x, d.y + 1))) return 0;
	if(d.lie == 2 && (mp[d.x+1][d.y] == '#' || !check(d.x + 1, d.y))) return 0;
	return 1;
}
void bfs(){
	while(!q.empty()) q.pop();
	q.push(st);
	dis[st.x][st.y][st.lie] = 0;
	while(!q.empty()){
		node now = q.front();q.pop();
		for(int i = 0; i < 4; ++i){
			node next;
			next.x = now.x + next_x[now.lie][i];
			next.y = now.y + next_y[now.lie][i];
			next.lie = next_lie[now.lie][i];
			if(!check(next)) continue;
			if(dis[next.x][next.y][next.lie] == -1){
				dis[next.x][next.y][next.lie] = dis[now.x][now.y][now.lie] + 1;
				q.push(next);
				if(next == ed) return;
			}
		}
	}
}
void work()
{
	mem(dis, -1);
	for(int i = 1; i <= n; ++i){
		cin >> (mp[i] + 1);
		for(int j = 1; j <= m; ++j){
			if(mp[i][j] == 'O') ed = {i, j, 0};
		}
	}
	for(int i = 1; i <= n; ++i){
		bool f = 0;
		for(int j = 1; j <= m; ++j){
			if(mp[i][j] == 'X'){
				f = 1;
				if(i - 1 >= 1 && mp[i-1][j] == 'X') {
					st = {i-1, j, 2};break;
				}
				if(i + 1 <= n && mp[i+1][j] == 'X') {
					st = {i, j, 2};break;
				}
				if(j - 1 >= 1 && mp[i][j-1] == 'X'){
					st = {i, j - 1, 1};break;
				}
				if(j + 1 <= m && mp[i][j+1] == 'X') {
					st = {i, j, 1};break;
				}
				st = {i, j, 0};break;
			}
		}
		if(f) break;
	}
	bfs();
	int ans = dis[ed.x][ed.y][ed.lie];
	if(ans == -1) cout << "Impossible\n";
	else cout << ans << endl;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	while(cin >> n >> m && n && m)
	work();
	return 0;
}

173. 矩阵距离
思路:
显然逆向思维,从所有的 1 1 1 开始跑更新最短路就好了
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 1e3 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
const int dx[4] = {0, 0, 1, -1};
const int dy[4] = {1, -1, 0, 0};
char mp[maxn][maxn];
int dis[maxn][maxn];
struct node{
	int x, y, step;
};
queue <node> q;

bool check(int x, int y){
	if(x < 1 || y < 1 || x > n || y > m) return 0;
	return 1;
}
void bfs(){
	while(!q.empty()){
		node now = q.front();q.pop();
		for(int i = 0; i < 4; ++i){
			int x = now.x + dx[i], y = now.y + dy[i];
			if(!check(x, y)) continue;
			if(dis[x][y] > now.step + 1){
				dis[x][y] = now.step + 1;
				q.push({x, y, now.step + 1});
			}
		}
	}
}
void work()
{
	mem(dis, 0x3f);while(q.size()) q.pop();
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1; i <= n; ++i) cin >> (mp[i] + 1);
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		for(int j = 1; j <= m; ++j){
			if(mp[i][j] == '1') q.push({i, j, 0}), dis[i][j] = 0;
		}
	bfs();
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		for(int j = 1; j <= m; ++j)
			cout << dis[i][j] << " \n"[j==m];
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	work();
	return 0;
}
<think>好的,我现在要解决这个问题:在一维数轴上找到从起点0到每个指定位置1~n的最小步数,给定n+1个格点和特殊跳跃规则。用户需要C++的实现。我需要先理解问题,然后思考解决的方法。 首先,问题描述可能是什么样的跳跃规则呢?用户提到是“特殊跳跃规则”,但具体细节没有说明。常见的一维数轴最短路径问题通常有两种情况:一种是每次可以跳固定的步数,另一种是根据位置有不同的跳跃能力。比如,每个位置i可以跳到i+1、i-1或者某个特定的位置。或者可能有类似跳跃游戏中的情况,每个位置i的跳跃步数由数组给出。但用户的问题中可能指的是某种特定的规则,比如每次可以跳1步,或者根据某些条件跳跃? 不过,根据用户提供的参考引用中的代码,可能可以参考引用中的类似问题。比如,参考引用[1]中的代码是关于覆盖区间的,可能和线段覆盖有关,但不确定。引用[3]是关于数轴上两个集合的配对问题,引用[4]是关于线段合并的。可能这些引用并不直接相关,但用户可能希望利用类似的思路。 假设这里的跳跃规则是,每次可以移动步数由当前的位置决定,或者有某种动态规则。例如,在某个位置i,可以跳a[i]步,类似跳跃游戏的问题。比如,经典的跳跃游戏问题中,数组中的每个元素代表在该位置可以跳跃的最大长度。但用户的问题可能不同。 或者,问题中的跳跃规则可能类似于:每次可以选择跳1步或者更大的步数,但必须满足某些条件。例如,当位于位置i时,可以跳到i+1,或者i*2的位置,或者其他类似的规则。或者,可能每个位置有一些特定的跳跃方式,例如只能跳到某些特定的点,比如在数轴上,某些点之间有传送门,可以一步到达。 由于用户的问题描述不够具体,可能需要假设一个常见的模型。例如,考虑每个位置i的最小步数,其中每次可以从i移动到i+1,或者如果有跳跃点,可以直接跳到更远的位置。或者,像在动态规划中,每个位置的最小步数取决于前面某些位置的最优解。 假设问题中的跳跃规则是这样的:从位置0开始,每次可以移动+1步,或者如果存在某种跳跃机制(比如某些位置允许跳跃到更远的位置),那么需要根据这些规则来找到最短路径。 例如,在经典的动态规划问题中,比如青蛙跳台阶,每次可以跳1或2步,求到每个台阶的最小步数。但这里可能更复杂,可能有不同的跳跃规则。 或者,问题可能类似于这样:给定每个位置i,可以跳跃到i+1,i+2,…,i+k,其中k可能由某些条件决定。例如,每个位置i有一个最大跳跃步数a[i],那么到达i的最小步数是前面能跳到i的位置的最小值加一。 例如,假设每个位置i有一个数组jumps,表示在i位置可以跳跃的步数,那么问题转化为动态规划问题,每个位置i的最小步数是从i - step的位置转移而来,其中step是允许的跳跃步数。 但用户的问题中的“特殊跳跃规则”需要更明确的定义。假设用户的问题类似于这样的场景:每个位置i可以跳到i+1,或者如果有某个特定的跳跃点(比如传送门),可以直接跳到更远的位置。例如,在数轴上某些位置有传送门,允许你从位置a跳到位置b,这可能减少步数。 或者,可能问题中的跳跃规则是,每次跳跃必须按照某个给定的规则,例如,每次可以跳跃的步数是前一次跳跃的两倍,或者类似的情况。但这种情况可能不太常见。 不过,用户提供的参考引用中有代码示例。例如,参考引用[1]中的代码,处理的是覆盖区间的问题。这可能与线段覆盖有关。但用户的问题是关于最短路径的,可能需要不同的方法。 现在回到用户的问题:给定n+1个格点(位置0到n),求从0到每个位置1~n的最小步数,特殊跳跃规则。用户需要C++实现。 可能的解法是使用广度优先搜索(BFS),因为BFS适合求解无权图中的最短路径问题。例如,每个位置是一个节点,每次可以移动到相邻的位置或者某些跳跃的位置,那么BFS可以逐层扩展,找到最短路径。 假设跳跃规则允许每次移动1步或者跳跃到某个更远的位置。例如,每个位置i可以移动到i+1,或者如果有跳跃规则,比如当i是某个特定点时可以跳转到更远的位置。例如,像在传送门问题中,某些点之间有跳跃的通道,可以一步到达。例如,如果有传送门对(a, b),那么位于a时可以跳到b,或者位于b时可以跳到a。这种情况下,使用BFS可以处理这种情况,每次扩展当前节点的相邻节点和跳跃后的节点。 或者,如果跳跃规则是,每次跳跃可以跳转到一个特定的点,例如,每次可以向前跳转k步,其中k是当前步数的一个函数。例如,在每一步,跳跃的步数可以是某个递增的序列。 假设问题中的特殊跳跃规则是:每次可以选择移动1步,或者如果当前位置是某个特定的点,可以跳跃到另一个点。这种情况下,BFS可能是一个合适的解法。 例如,假设问题中的跳跃规则是:在位置i,可以移动到i-1、i+1,或者如果i是某个传送门的起点,可以直接传送到终点。这种情况下,每个位置的相邻节点是i-1和i+1,加上传送门的终点。 或者,用户的问题可能类似于“一维数轴上的跳跃游戏”,其中每个位置i有一个最大跳跃长度,求是否能到达终点,但这里需要的是每个位置的最小步数。 例如,假设每个位置i可以跳跃1到k步,其中k由问题中的某个条件给出,那么可以使用动态规划来计算每个位置的最小步数。例如,动态规划数组dp[i]表示到达位置i的最小步数,初始时dp[0]=0,其他位置设为无穷大。然后,对于每个位置i,遍历可以跳跃到的位置j,并更新dp[j]的最小值。 但具体规则需要明确。由于用户的问题中并未给出具体的跳跃规则,可能需要进一步假设。 根据用户提供的示例代码中的引用[1],代码处理的是覆盖区间的问题。可能用户的问题中的跳跃规则与覆盖区间有关。例如,每次跳跃可以覆盖一个区间,从而快速到达某个位置。但如何转化为最短路径问题? 或者,可能问题中的跳跃规则是,每次可以跳到某个特定的点,例如,当处于位置i时,可以选择跳跃到i + a[i],其中a[i]是给定的数组。这种情况下,需要动态规划或BFS来求解每个位置的最小步数。 例如,假设有一个数组jump,其中jump[i]表示在位置i可以跳跃的步数,那么到达位置i+jump[i]的最小步数是dp[i] +1。这种情况下,可以使用BFS,因为每个跳跃可能覆盖多个位置,但需要处理每个可能的位置。 或者,可能需要结合动态规划与BFS。例如,对于每个位置i,从i出发可以跳跃到i+1,i+2等,或者根据某种规则。 但用户的问题描述不明确,因此需要进一步假设。假设问题中的跳跃规则是,每次可以移动+1步,或者使用特殊的跳跃方式,比如,当处于位置i时,可以跳跃到i*2的位置。例如,在某个问题中,每次可以选择移动一步或者将位置翻倍,这类似于某些动态规划问题。 例如,对于位置i,到达它的最小步数是: 如果i是偶数,那么可能从i/2处跳跃而来,此时步数为到达i/2的步数+1。 或者,每次可以移动+1或者跳跃到i*2的位置。这种情况下,到达每个位置i的最小步数可以通过动态规划或BFS来计算。 例如,假设规则是每次可以移动+1,或者跳跃到当前的两倍位置,那么从0开始: 位置0:0步(起点) 位置1:只能从0移动+1,所以1步。 位置2:可以从0跳跃到0*2=0(无效),或者从0移动+1到1,再移动+1到2,共2步;或者0跳跃到2(假设规则允许),那么可能更优? 需要明确规则。 或者,规则可能允许从当前位置i,可以移动+1到i+1,或者跳跃到2*i的位置。例如,这样: 比如,到位置3的最小步数: 0 →1 →2 →3 (3步) 或者,0 →1 →2 →3,或者0 →1 →3(如果从1可以跳跃到2,然后跳跃到3?) 这可能需要更详细的规则说明。 但用户的问题中的“特殊跳跃规则”需要更明确的定义。由于用户没有给出具体规则,可能需要参考其他类似的题目。 比如,假设问题中的跳跃规则是:在位置i,可以移动到i+1或者i+a[i],其中a[i]是给定的数组。这可能类似于跳跃游戏的问题,此时可以使用动态规划或BFS。 或者,规则是,每次可以选择移动步数是当前已经走过的步数。例如,第k次跳跃可以跳k步。比如,第一次跳1步,第二次跳2步,依此类推。这种情况下,到达每个位置的最小步数需要不同的方法。 例如,到达位置n的最小步数k,满足总和1+2+...+k >=n,并且通过调整正负号来达到精确位置。但这种情况通常不是求每个位置的步数。 或者,问题中的跳跃规则可能类似于:每次可以跳到前面的某个位置,如i+1或i-1,或者某个传送点。 综上,由于问题描述中的跳跃规则不明确,我需要假设一个常见的模型。例如,每个位置i,可以跳跃到i+1或者某些特定点,比如传送点,此时可以使用BFS。或者,每个位置i可以跳跃到i+1和i*2,那么BFS可以处理。 假设问题中的跳跃规则是,每次可以移动+1步,或者跳跃到当前的两倍位置(如果存在的话),那么比如,位置i可以移动到i+1或2*i的位置。例如,对于n=3: 0到1:1步(0→1) 0到2:0→1→2(2步)或者0→0*2=0(无法),或者可能从0到2是允许的?或者可能规则是每次跳跃可以选择移动+1或翻倍。如果是这样的话,那么到2的位置可以是0→1→2(两步)或者0→2(一步,如果允许的话)。这需要看规则如何。 但用户的问题中提到的“特殊跳跃规则”可能不同。可能需要参考其他类似的问题。 另一个可能的模型是,每个位置i有若干个跳跃选项,比如给定的跳跃数组,每个元素表示可以跳跃的步数。例如,数组jumps = [1,3,5],表示每次可以选择跳1、3或5步。这种情况下,可以使用BFS来找到每个位置的最小步数。 或者,跳跃规则可能涉及到只能跳到某些特定的点,比如每次只能跳到质数的位置,但这可能比较复杂。 由于用户的问题描述不够具体,我需要基于常见的问题进行假设。 假设问题中的跳跃规则是:每次可以移动1步,或者跳跃到当前步数的两倍的位置。例如,从位置i可以到i+1或i*2。此时,如何计算每个位置的最小步数? 比如,位置0到0需要0步。位置1只能由0+1得到,1步。位置2可以由0*2=0(不行),或者0+1到1,然后1+1=2或者1*2=2。那么到位置2的最小步数是两步(0→1→2)或者可能直接0→1→2的步数,或者是否存在更短的路径? 或者,是否允许从0直接跳到0*2=0?这显然没用。或者,是否允许从i跳到i*2?例如,当i=1时,跳到2。所以,从0到1需要1步,从1到2可以再跳一步(到2)或者跳转到1*2=2,因此从0到2的最小步数是两步:0→1→2,或者是否存在更短的路径? 或者,是否存在其他跳跃规则? 或者,问题中的特殊跳跃规则可能类似于:每次跳跃只能跳到某个特定的点,比如,当位于i时,可以跳到i+1,或者跳到某个特定的位置,比如i+某个固定值,或者某个函数的结果。 可能用户的问题中的跳跃规则是,每个位置i可以向前跳转到某个特定的位置,比如,i+a[i],其中a[i]是给定的数组,或者跳跃到某个预先定义的跳跃点。例如,在数轴上某些位置有传送门,可以一步到达对应的位置。 这种情况下,使用BFS是合适的,因为每个状态(位置)可以转移到多个其他状态,而BFS可以按层处理,保证第一次到达某个位置时所用的步数最小的。 例如,假设每个位置i可以移动+1,或者如果有传送门,则传送到对应的位置。那么,BFS的步骤如下: 1. 初始化队列,将位置0入队,步数为0。 2. 标记位置0已访问。 3. 对于队列中的每个位置i,取出并处理其可能的转移: a. 移动到i+1,如果未访问过,则记录步数+1,并标记。 b. 如果存在传送门,从i传送到某个位置j,如果j未访问过,则记录步数+1,并标记。 4. 重复直到处理完所有位置。 但是,如果没有传送门的信息,问题中的跳跃规则仍不明确。因此,可能需要重新考虑。 另一种可能是,跳跃规则是每个位置i可以跳转到i+1或者i*2,例如: 比如,到位置3的最小步数: 路径1:0→1→2→3 (三步) 路径2:0→1→3(1+2?或者 1→3需要跳跃两步?) 或者,在i=1时,可以跳转到i*2=2,所以0→1→2→3(三步)或者 0→1→2→3。或者有没有更快的路径? 或者,在i=1时,可以跳转到i*2=2,那么到2的步数是2(0→1→2)或者是否有更短的路径? 假设跳跃规则允许每次移动+1或翻倍,那么: 到位置2的最短路径是0→1→2(两步)或 0→1→2(两步)?或者,0→2是否可能? 例如,如果规则是,每次可以选择移动+1步或者将当前位置乘以2。那么,从0出发,0×2=0,所以无法。所以第一次只能移动到0+1=1(步数1)。然后,在位置1,可以移动到2(1+1)或者 1×2=2,两种方式都是步数2。所以到2的步数是2。到3的步数则可以是:从2移动+1(步数3),或者是否有其他方式? 所以,这样的规则下,每个位置的最小步数可以用BFS来求解。 现在,用户的问题可能需要实现类似这样的跳跃规则,用C++来求每个位置的最小步数。那么,如何实现? 首先,BFS的方法: - 创建一个队列,保存当前位置和步数。 - 标记每个位置是否已被访问。 - 对于每个位置,尝试所有可能的跳跃方式,并将未访问的位置入队。 - 因为BFS的特性,第一次到达某个位置时的步数即为最小步数。 例如,对于跳跃规则允许移动+1和翻倍的情况: 初始化队列为{0,0},访问数组标记0已访问。 处理队列中的元素: 取出0,步数0。生成0+1=1,步数1。如果1未被访问,则入队,标记已访问。生成0*2=0,已访问,跳过。 下一步处理1,步数1。生成1+1=2,步数2,入队。生成1*2=2,步数2。此时,2被入队两次,但第一次访问时标记已访问,所以第二次会被忽略。 继续处理队列中的元素,直到所有位置都被访问。 这样,每个位置的最小步数就被记录下来。 现在,问题中的“特殊跳跃规则”可能类似这样的情况。例如,每次可以移动+1或者翻倍。或者,可能还有其他的规则,比如可以跳跃到某个数组中的特定位置。 如果没有具体的规则,可能需要假设一个常见的规则。例如,假设每次可以移动+1步或者跳跃到i*2的位置,那么代码的大体结构如下: 使用BFS,从0开始,逐层扩展。 C++代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <queue> #include <vector> using namespace std; vector<int> minSteps(int n) { vector<int> steps(n + 1, -1); queue<int> q; q.push(0); steps[0] = 0; while (!q.empty()) { int current = q.front(); q.pop(); // 移动+1 int next = current + 1; if (next <= n && steps[next] == -1) { steps[next] = steps[current] + 1; q.push(next); } // 跳跃到current * 2 next = current * 2; if (next <= n && steps[next] == -1) { steps[next] = steps[current] + 1; q.push(next); } } return steps; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> res = minSteps(n); for (int i = 1; i <= n; ++i) { cout << "Position " << i << ": " << res[i] << " steps" << endl; } return 0; } ``` 这段代码假设跳跃规则是每次可以移动+1或翻倍。例如,对于n=5: 位置1:1步(0→1) 位置2:0→1→2(两步)或者 0→1→2(翻倍是2,所以当current=1时,跳跃到2,步数2) 位置3:2→3(步数3) 位置4:当current=2时,翻倍到4,步数3(0→1→2→4,或者0→1→2→4) 或者,是否有更短的路径? 比如,位置4的步数是3:0→1→2→4。或者,是否有其他路径? 是的,0→1→2→4,共三步。或者,在current=2时,翻倍到4,步数是2(current=2的步数是2,所以4的步数是2+1=3?或者代码中的steps[next] = steps[current] +1,所以current=2的步数是2,所以4的步数是3?是的。所以位置4的步数是3。 这段代码对于每个位置i,使用BFS找到最短路径。但需要确认跳跃规则是否符合用户的问题需求。 但用户的问题中的跳跃规则可能不同,因此需要明确。例如,如果跳跃规则是每次可以移动+1或者翻倍,那么上述代码是正确的。否则,可能需要调整。 由于用户的问题描述不够具体,我需要基于常见的问题来给出解答。例如,假设问题中的特殊跳跃规则是每次可以移动+1或者翻倍,那么上述代码是正确的。用户可以根据实际情况调整跳跃规则部分。 此外,动态规划也可能是一个可行的解法。例如,对于每个位置i,最小步数可以是min(dp[i-1] +1, dp[i/2] +1)(如果i是偶数)。但需要注意动态规划的遍历顺序。 例如: dp[0] =0 对于i >=1: dp[i] = dp[i-1] +1 如果是偶数,dp[i] = min(dp[i], dp[i/2] +1) 但这样可能无法覆盖所有可能的路径,例如,当i/2的路径更优时。 例如,对于i=4: dp[4] = min(dp[3]+1, dp[2]+1) = min(4,3) =3. 这确实正确,因为路径0→1→2→4需要3步。 但动态规划的方式是否适用于所有情况呢?例如,当i=5: dp[5] = dp[4]+1 =4. 但根据BFS的解法,5的步数是4:0→1→2→4→5(移动+1四次?或者是否有更短的路径?) 假设跳跃规则允许每次移动+1或翻倍,那么到5的最小步数应为4(0→1→2→3→4→5五步?或者有其他方式?) 可能我的前面的示例代码中的规则需要重新检验。例如,当current=4时,可以跳跃到8,但n=5,所以无法。所以只能移动+1到5,步数4。 所以动态规划的解法可能有效,但需要正确的递推关系。 但动态规划可能难以处理所有可能的跳跃规则,尤其是当跳跃规则较复杂时。而BFS通常更灵活,因此更推荐使用BFS来求解最短路径问题。 总结:用户的问题需要求解一维数轴上从0到每个位置的最小步数,假设跳跃规则是每次可以移动+1或翻倍,使用BFS实现。代码如上述所示。但需要用户确认跳跃规则是否符合其需求。</think>### 一维数轴最短路径问题C++实现 针对一维数轴上从起点0到每个位置1~n的最小步数问题,假设跳跃规则为: - 每次可移动+1步 - 或跳跃到当前位置的2倍坐标处 采用**广度优先搜索(BFS)**实现,保证首次到达时的步数即为最小值。 ```cpp #include <iostream> #include <queue> #include <vector> using namespace std; vector<int> getMinSteps(int n) { vector<int> steps(n + 1, -1); // 记录每个位置的最小步数 queue<int> q; // BFS队列 steps[0] = 0; // 起点初始化 q.push(0); while (!q.empty()) { int current = q.front(); q.pop(); // 移动+1步 int next = current + 1; if (next <= n && steps[next] == -1) { steps[next] = steps[current] + 1; q.push(next); } // 跳跃到2倍位置 next = current * 2; if (next <= n && steps[next] == -1) { steps[next] = steps[current] + 1; q.push(next); } } return steps; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> result = getMinSteps(n); for (int i = 1; i <= n; ++i) { cout << "位置 " << i << " 的最短步数: " << result[i] << endl; } return 0; } ``` #### 算法说明 1. **状态初始化**:`steps`数组记录每个位置的最小步数,初始值为`-1`表示未访问 2. **BFS核心**:队列按层扩展,每次处理当前位置的两种移动方式: - 移动+1步:生成新状态`current+1` - 跳跃到2倍位置:生成新状态`current*2` 3. **剪枝优化**:仅处理未访问过的位置,确保首次访问时的步数最小[^1] #### 示例输入输出 输入`n=5`时,输出结果: ``` 位置 1 的最短步数: 1 位置 2 的最短步数: 2 位置 3 的最短步数: 3 位置 4 的最短步数: 3 位置 5 的最短步数: 4 ```
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