Robot Motion(POJ 1573 模拟题)

本文介绍了一种使用深度优先搜索算法解决迷宫机器人路径问题的方法。通过输入迷宫的大小、机器人起始位置和迷宫地图,算法能够确定机器人能否走出迷宫,以及在遇到循环路径时的详细信息。文章提供了完整的C语言代码实现。

~题目链接~

http://poj.org/problem?id=1573

输入

3 6 5
NEESWE
WWWESS
SNWWWW
4 5 1
SESWE
EESNW
NWEEN
EWSEN
0 0 0

结果

10 step(s) to exit
3 step(s) before a loop of 8 step(s)

输入行数、列数、机器人的位置

机器人可以出去,则输出步数

否则,则输出循环的始端和终端

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 #include<stdlib.h>
 4 
 5 int fx[4]= {-1,1,0,0};
 6 int fy[4]= {0,0,-1,1};
 7 int map[20][20],vis[20][20],st[20][20];
 8 int flag,step,n,m,k,x,y;
 9 
10 void DFS(int i,int j)
11 {
12     int I,J;
13     st[i][j]=++step;
14     I=i+fx[map[i][j]];
15     J=j+fy[map[i][j]];
16     if(I<0 || I>=n || J<0 || J>=m)
17         return;
18     if(!vis[I][J])
19     {
20         vis[i][j]=1;
21         DFS(I,J);
22     }
23     else
24     {
25         flag=1;
26         x=st[I][J]-1;
27         y=st[i][j]-st[I][J]+1;
28         return;
29     }
30 }
31 
32 int main()
33 {
34     char str;
35     while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&k) && (n!=0 || m!=0 || k!=0))
36     {
37         getchar();
38         memset(vis,0,sizeof(vis));
39         memset(map,0,sizeof(map));
40         memset(st,0,sizeof(st));
41         for(int i=0; i<n; i++)
42         {
43             for(int j=0; j<m; j++)
44             {
45                 scanf("%c",&str);
46                 if(str=='N') map[i][j]=0;
47                 if(str=='S') map[i][j]=1;
48                 if(str=='W') map[i][j]=2;
49                 if(str=='E') map[i][j]=3;
50             }
51             getchar();
52         }
53         flag=0;
54         step=0;
55         DFS(0,k-1);
56         if(flag)
57             printf("%d step(s) before a loop of %d step(s)\n",x,y);
58         else
59             printf("%d step(s) to exit\n",step);
60     }
61 
62     return 0;
63 }
View Code

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guoyongzhi/p/3243354.html

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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