HDU 1010 - Tempter of the Bone

本文详细介绍了解决迷宫问题的算法优化过程,包括剪枝技术和启发式搜索的应用,最终实现快速解决问题。

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

 

题目地址: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1010

 

 

灰常囧的一晚,贡献了两个TLE。 

两个剪枝(还没做的,先做一下再看吧,白色字体,看前刮一刮) : 
★★ 剪枝一: 如果剩余的可以走的空间有sum个,而T>sum,那么永远无法到达。 
★★ 剪枝二: 如果S走到D需要奇数步,而T是偶数,那么永远无法在第T步到达(反之也一样) 。 



囧囧更健康: 

★ 囧、轻题了,而且还是做过的题(木有印象了)。。。 看过的人挺多,木有细想。。。直接上DFS。。。 贡献了第一个TLE。。。 

★ 还是没细想,觉得挂的很奇怪。。。上启发式搜索,我不相信它还敢挂。。。 结果,囧, 又贡献了一个TLE。。。 

★ 想到了【剪枝一】,于是添上,515 MS 撸过。。。 

★ 回寝路上,突然想到了【剪枝二】,大叹:平时都能想到的,今晚怎么木有想到!回寝室后加上,轻松 0 MS 。。。 

★ 突然对剪枝来了兴趣,把【剪枝一】去掉,437 MS 撸过。。。 

★ 然后想到你们应该是咋过了的,把启发式去掉,【剪枝一】和【剪枝二】同时添上,果然 78 MS 就 撸了。。 

★ 当然,如果单独只用【剪枝一】或者【剪枝二】其中之一,肯定要 TLE 的。。。 

 

 

==========================================================================================================

非启发式(78 MS):

 

#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;

char map[10][10];
int fx[4]={1,0,0,-1};
int fy[4]={0,1,-1,0};
int n,m;

int dfs(int x,int y,int t){
	for(int k=0;k<4;k++){ // 4个方向行走 
		int nx=x+fx[k];
		int ny=y+fy[k];
		if(nx<0 || nx>=n || ny<0 || ny>=m) continue;
		if(t==1) // 最后一步如果能到D,则返回1,否则,就不用再继续走了 
			if(map[nx][ny]=='D') return 1;
			else continue;
		if(map[nx][ny]!='.') continue; // 只有 '.' 才能够行走 
		map[nx][ny]='X';
		if(dfs(nx,ny,t-1)) return 1;
		map[nx][ny]='.';
	}
	return 0;
}

int main(){
	int x,y,t,sum,zx,zy;
	while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&t)){
		if(!n) break;
		sum=1;
		for(int i=0;i<n;i++){
			scanf("%s",map[i]);
			for(int j=0;j<m;j++)
				if(map[i][j]=='S')
					map[i][j]='X',x=i,y=j;
				else if(map[i][j]=='D')
					zx=i,zy=j;
				else if(map[i][j]=='.')
					sum++;
		}
		// 两个剪枝先判断,无法在T时刻到达,直接NO 
		if(t>sum || (zx-x+zy-y+t)&1) puts("NO");
		else if(dfs(x,y,t)) puts("YES");
		else puts("NO");
	}
	return 0;
}
/*

6 6 34
S.....
......
......
......
.....X
.....D

*/

 

==========================================================================================================


启发式搜索(0 MS )

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>

using namespace std;

char map[10][10];
int fx[4]={1,0,0,-1};
int fy[4]={0,1,-1,0};
int n,m,zx,zy;
struct Node{
	int x,y;
	Node(){}
	Node(int a,int b){x=a,y=b;}
}que[100];

int bfs(int x,int y){
	int s,t,k,nx,ny;
	int vis[7][7];
	memset(vis,-1,sizeof(vis));
	que[s=t=0]=Node(x,y);
	vis[x][y]=0;
	while(s<=t){
		Node no=que[s++];
		for(k=0;k<4;k++){
			nx=no.x+fx[k];
			ny=no.y+fy[k];
			if(nx<0 || nx>=n || ny<0 || ny>=m) continue;
			if(map[nx][ny]=='X' ||vis[nx][ny]!=-1 ) continue;
			vis[nx][ny]=vis[no.x][no.y]+1;
			if(map[nx][ny]=='D') return vis[nx][ny];
			que[++t]=Node(nx,ny);
		}
	}
	return vis[zx][zy];
}

int dfs(int x,int y,int t){
	int h=bfs(x,y);
	if(h==-1 || h>t) return 0;
	if(h==t) return 1;
	for(int k=0;k<4;k++){
		int nx=x+fx[k];
		int ny=y+fy[k];
		if(nx<0 || nx>=n || ny<0 || ny>=m) continue;
		if(map[nx][ny]!='.') continue;
		map[nx][ny]='X';
		if(dfs(nx,ny,t-1)) return 1;
		map[nx][ny]='.';
	}
	return 0;
}

int main(){
	int x,y,t,sum=0;
	while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&t)){
		if(!n) break;
		sum=1;
		for(int i=0;i<n;i++){
			scanf("%s",map[i]);
			for(int j=0;j<m;j++)
				if(map[i][j]=='S')
					map[i][j]='X',x=i,y=j;
				else if(map[i][j]=='D')
					zx=i,zy=j;
				else if(map[i][j]=='.')
					sum++;
		}
		if(t>sum || (zx-x+zy-y+t)&1) puts("NO");
		else if(dfs(x,y,t)) puts("YES");
		else puts("NO");
	}
	return 0;
}
/*

6 6 34
S.....
......
......
......
.....X
.....D

*/



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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