调试心得——以HDU-1010为例

本文分享了一次在解决迷宫寻路问题时遇到的TLE问题,通过逐步修改AC代码至TLE,最终在群友的帮助下找到并修复了导致超时的BUG。文章强调了在回溯过程中仔细审查操作前后状态的重要性,是一次宝贵的学习经验分享。

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

一道小题,调试了将近一个小时——本打算今天多做两道题,目前来看目标无法实现。

这道题我几个月之前做过,今天重做一遍,结果TLE。于是我翻出几个月之前的AC代码,慢慢地把AC代码改成TLE代码,最后在群里网友的帮助下,找到了BUG。最终的AC代码是这样的,你可以从中看出之前的BUG。

/*
 * hdu-1010 tempter of the bone
 * mike-w
 * 2012-3-24
 ******************************************************
 * lisence: cc3.0
 */
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#define MAX_SIZE 10

char maze[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
int tag[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
int dd[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
int N,M,T,FLAG;

int search(int x, int y, int d)
{
    if(d>=T)
    {
        if(maze[x][y]=='D')
            FLAG=1;
		return 0;
	}
    /*tag[x][y]=1;*/
	maze[x][y]='X';
   	int i,x1,y1;
    for(i=0;i<4&&!FLAG;i++)
    {
        x1=x+dd[i][0];
        y1=y+dd[i][1];
        if(x1>=0 && x1<N && y1>=0 && y1<M
			&& (maze[x1][y1]=='.' || (d==T-1 && maze[x1][y1]=='D'))
            /*&& !tag[x1][y1]*/)
		   	search(x1,y1,d+1);
    }
    /*tag[x][y]=0;*/
	maze[x][y]='.';
    return 0;
}
        
int main(void)
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in","r",stdin);
#endif
    int i,j,sx,sy,tx,ty,area;
    while(scanf("%d%d%d",&N,&M,&T),M||N||T)
    {
        memset(tag,0,sizeof(tag));
        for(i=0;i<N;i++)
            scanf("%s",maze[i]);
        area=0;
        for(i=0;i<N;i++)
            for(j=0;j<M;j++)
            {
                if(maze[i][j]=='.')
                    area++;
                if(maze[i][j]=='S')
                    sx=i,sy=j;
                if(maze[i][j]=='D')
                    tx=i,ty=j;
            }
		FLAG=0;
		maze[sx][sy]='X';
        if(((abs(sx-tx)+abs(sy-ty))&0x1) != (T&0x1))
            puts("NO");
        else if(area+1<T)
            puts("NO");
        else
            puts((search(sx,sy,0),FLAG)?"YES":"NO");
    }
    return 0;
}

程序里的BUG是,程序执行过程中把D点修改成了空白点,进而导致TLE。所以回溯的时候要仔细审查操作前后的变化,自己是否把所有状态都进行了恢复。

又是印象深刻的一课。

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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