【复健系列】POJ 3984 迷宫问题 宽度优先搜索

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
using namespace std;

int n,k;
int mmp[10][10];
bool visited[10][10];
int vv[2][4] = {
    {-1,0,1,0},
    {0,-1,0,1}
};
struct pos {
    int x,y,dist;
    pos* prev; // 在到达这个位置时前一步的点
    pos(){}
    pos(int x,int y,int dist,pos* prev):x(x),y(y),dist(dist),prev(prev){}
};

pos* minres = NULL;

void search(){
    queue< pos* >ws;
    pos* t = new pos(0,0,0,NULL);
    ws.push(t);
    while(!ws.empty()) {
        pos* pivot = ws.front(); ws.pop(); 
        int newx, newy;
        if(visited[pivot->y][pivot->x])continue;
        if(pivot->y == 4 && pivot->x == 4) {
            if(minres==NULL || minres->dist > pivot->dist) {
                minres = pivot;
            }
            continue;
        }
        for(int i=0;i<4;i++){
            newx = pivot->x+vv[0][i];
            newy = pivot->y+vv[1][i];
            if(newx>=0&&newx<5&&newy>=0&&newy<5&&(!visited[newy][newx])&&mmp[newy][newx]==0){
                pos* n = new pos(newx,newy,pivot->dist+1,pivot);
                ws.push(n);
            }
        }
        visited[pivot->y][pivot->x] = true;
    }
}

int main(){
    memset(visited,0,sizeof(visited));
    for(int y=0;y<5;y++)for(int x=0;x<5;x++)scanf("%d",&mmp[y][x]);
    search();
    stack< pos* >st;
    while(minres) {
        st.push(minres);
        minres = minres->prev;
    }
    while(!st.empty()) {
        pos* pivot = st.top(); st.pop();
        printf("(%d, %d)\n", pivot->y, pivot->x);
    }
    return 0;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
根据提供的引用内容,可以得知这是一道关于迷宫问题的题目,需要使用Java语言进行编写。具体来说,这道题目需要实现一个迷宫搜索算法,找到从起点到终点的最短路径。可以使用广度优先搜索或者深度优先搜索算法来解决这个问题。 下面是一个使用广度优先搜索算法的Java代码示例: ```java import java.util.*; public class Main { static int[][] maze = new int[5][5]; // 迷宫地图 static int[][] dir = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; // 方向数组 static boolean[][] vis = new boolean[5][5]; // 标记数组 static int[][] pre = new int[5][5]; // 记录路径 public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); for (int i = 0; i < 5; i++) { for (int j = 0; j < 5; j++) { maze[i][j] = sc.nextInt(); } } bfs(0, 0); Stack<Integer> stack = new Stack<>(); int x = 4, y = 4; while (x != 0 || y != 0) { stack.push(x * 5 + y); int t = pre[x][y]; x = t / 5; y = t % 5; } stack.push(0); while (!stack.empty()) { System.out.print(stack.pop() + " "); } } static void bfs(int x, int y) { Queue<Integer> qx = new LinkedList<>(); Queue<Integer> qy = new LinkedList<>(); qx.offer(x); qy.offer(y); vis[x][y] = true; while (!qx.isEmpty()) { int tx = qx.poll(); int ty = qy.poll(); if (tx == 4 && ty == 4) { return; } for (int i = 0; i < 4; i++) { int nx = tx + dir[i][0]; int ny = ty + dir[i][1]; if (nx >= 0 && nx < 5 && ny >= 0 && ny < 5 && maze[nx][ny] == 0 && !vis[nx][ny]) { vis[nx][ny] = true; pre[nx][ny] = tx * 5 + ty; qx.offer(nx); qy.offer(ny); } } } } } ``` 该代码使用了广度优先搜索算法,首先读入迷宫地图,然后从起点开始进行搜索,直到找到终点为止。在搜索的过程中,使用标记数组记录已经访问过的位置,使用路径数组记录路径。最后,使用栈来输出路径。
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