P1605 迷宫

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[10][10]={};
int stx,sty,edx,edy;
int n,m,t;
int cnt=0;
int radix[4]={-1,0,1,0};
int radiy[4]={0,-1,0,1};
int vis[10][10];
void dfs(int sx,int sy){
	if(sx==edx&&sy==edy){
		cnt++;return;
	}
	if(a[sx][sy]==-1||a[sx][sy]==0) return;
	for(int i=0;i<4;i++){
        
		if(a[sx+radix[i]][sy+radiy[i]]==1&&vis[sx+radix[i]][sy+radiy[i]]==0){
			vis[sx][sy]=1;
			dfs(sx+radix[i],sy+radiy[i]);
			vis[sx][sy]=0;
		} 
        
	}
}
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
	//freopen("out.txt","w",stdout);
	cin>>n>>m>>t;
	cin>>stx>>sty>>edx>>edy;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			a[i][j]=1;
		}
	}
	for(int i=0;i<t;i++){
		int x,y;
		cin>>x>>y;
		a[x][y]=-1;
	}
    fill(vis[0],vis[0]+10*10,0);
    dfs(stx,sty);
	cout<<cnt;
	return 0;
}
 

洛谷的题目垃圾就垃圾在题目的二义性。。。

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找Java实现迷宫算法的解决方案,特别是题目中的P1605。首先,用户提到了几个引用,但看起来这些引用可能与迷宫问题相关,不过内容不够详细。比如引用[1]提到了一个Position类,引用[2]和[3]涉及路径映射和计数,这可能与迷宫中的位置处理和路径记录有关。 首先,我应该回忆常见的迷宫算法,比如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。这两种算法在迷宫问题中应用广泛,尤其是BFS通常用于寻找最短路径。用户提供的示例代码可能涉及递归或队列的使用,需要结合这些引用内容来推测具体的实现方式。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]中的Position类可能用于存储坐标,这在迷宫中是常见的,每个位置可能有行和列的属性。引用[2]中的pathMap.put操作看起来像是在记录路径,可能是在处理不同位置之间的关系,比如将当前位置与前一个位置关联起来,这在BFS中用于回溯路径。引用[3]中的count数组可能用于记录到达每个位置的最小步数,这在BFS中常见,用来更新更优的路径。 用户提到的P1605可能是指某个题目编号,比如洛谷的P1605迷宫问题,这需要确认。如果是的话,该题目通常要求找出迷宫中从起点到终点的路径数目,可能需要使用DFS或动态规划,特别是当允许移动方向有限时。不过根据用户提供的引用,可能更偏向于使用BFS来找最短路径,或者DFS来遍历所有可能路径。 接下来,我需要构建一个Java实现的框架。首先,迷宫通常用二维数组表示,0代表可走,1代表障碍。然后需要一个Position类来保存坐标信息,可能包括行和列。使用队列来实现BFS,每次从队列中取出当前位置,检查四个方向(上下左右),如果可达且未被访问过,则加入队列,并记录路径或步数。 根据引用[3],count数组用来记录到达每个位置的最小步数,如果新的路径步数更少,则更新。这可能是在处理动态规划的情况,或者是BFS中自动保证最短路径的特性。BFS由于是一层层扩展,第一次到达终点时的步数就是最短的,所以count数组可以记录每个位置的最短步数。 引用[2]中的pathMap可能用于存储每个位置的前驱位置,这样在找到终点后可以通过回溯找到完整路径。例如,每个位置的键是当前坐标,值是从哪个坐标来的,这样从终点反向追溯到起点就能得到路径。 现在需要将这些元素整合成一个完整的Java代码。首先定义迷宫的大小,输入迷宫数据,处理起点和终点。然后使用BFS队列,逐个处理每个可达的位置,更新count数组和pathMap。最后,如果找到终点,回溯路径;否则返回无解。 需要注意的是,在Java中队列可以用LinkedList实现,visited数组或count数组来记录访问状态或步数。此外,处理边界条件和障碍物的判断也很重要,确保不会越界或走到障碍物上。 用户可能需要具体的代码示例,所以需要将上述思路转化为代码。例如,定义Position类,初始化队列,处理方向移动,更新路径和步数,最终输出结果。同时,根据用户提供的引用,可能需要调整代码结构,比如使用pathMap来存储路径关系,或者count数组来记录步数。 可能的问题包括如何处理多个路径,或者如何优化算法效率。例如,BFS的时间复杂度取决于迷宫的大小,而DFS可能在某些情况下更高效,但BFS保证最短路径。此外,用户可能关心如何输出所有路径或仅最短路径,这需要根据题目要求调整。 最后,需要验证代码的正确性,比如测试不同迷宫情况,确保路径正确,步数正确,以及处理障碍物和边界条件正确。如果有引用中的特定代码片段,比如pathMap的存储方式,需要确保在代码中正确实现,例如使用Integer键来编码坐标。</think>根据您提供的引用内容和需求,我将为您提供基于广度优先搜索(BFS)的Java迷宫算法实现,并通过代码注释说明核心逻辑。 ### Java迷宫算法实现(最短路径) ```java import java.util.*; class Position { int row; int col; public Position(int r, int c) { row = r; col = c; } } public class MazeSolver { private static final int[][] DIRS = {{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}}; // 移动方向:上下左右 public static void main(String[] args) { // 示例迷宫(0=通路,1=障碍) int[][] maze = { {0,1,0,0,0}, {0,0,0,1,0}, {0,1,1,0,0}, {0,1,1,0,1}, {0,0,0,0,0} }; Position start = new Position(0,0); Position end = new Position(4,4); List<Position> path = findShortestPath(maze, start, end); if (path != null) { System.out.println("最短路径长度: " + (path.size()-1)); System.out.println("路径坐标:"); for (Position p : path) { System.out.println("(" + p.row + "," + p.col + ")"); } } else { System.out.println("无可行路径"); } } private static List<Position> findShortestPath(int[][] maze, Position start, Position end) { int rows = maze.length; int cols = maze[0].length; // 记录访问状态和路径来源[^2][^3] int[][] visited = new int[rows][cols]; Map<Integer, Integer> pathMap = new HashMap<>(); Queue<Position> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(start); visited[start.row][start.col] = 1; while (!queue.isEmpty()) { Position current = queue.poll(); // 到达终点时回溯路径 if (current.row == end.row && current.col == end.col) { return buildPath(pathMap, current, start); } // 探索四个方向 for (int[] dir : DIRS) { int newRow = current.row + dir[0]; int newCol = current.col + dir[1]; // 验证新位置有效性[^1] if (newRow >= 0 && newRow < rows && newCol >= 0 && newCol < cols && maze[newRow][newCol] == 0 && visited[newRow][newCol] == 0) { visited[newRow][newCol] = 1; Position next = new Position(newRow, newCol); queue.offer(next); // 记录路径来源(使用坐标哈希) pathMap.put(newRow * cols + newCol, current.row * cols + current.col); } } } return null; } // 回溯构建路径 private static List<Position> buildPath(Map<Integer, Integer> pathMap, Position end, Position start) { LinkedList<Position> path = new LinkedList<>(); Position current = end; int cols = end.col + 1; // 假设迷宫为矩形 while (current.row != start.row || current.col != start.col) { path.addFirst(current); int code = pathMap.get(current.row * cols + current.col); current = new Position(code / cols, code % cols); } path.addFirst(start); return path; } } ``` ### 核心实现说明 1. **数据结构设计** - `Position`类封装坐标信息 - `DIRS`数组定义移动方向(上下左右) - `pathMap`使用哈希表记录路径来源 2. **BFS算法流程** - 使用队列实现广度优先搜索 - 通过`visited`数组防止重复访问 - 遇到障碍物(值为1)时自动跳过 3. **路径回溯** - 通过`buildPath`方法反向追溯路径 - 使用哈希表解码坐标关系 - 最终路径包含起点到终点的所有关键坐标
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