蓝桥杯 试题 算法提高 学霸的迷宫(C++)

【蓝桥杯】算法提高 学霸的迷宫(bfs)(C++) ADV-147 学霸的迷宫问题描述思路分析代码实现 问题描述 题目链接:学霸的迷宫 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述   学霸抢走了大家的作业,班长为了帮同学们找回作业,决定去找学霸决斗。但学霸为了不要别人打扰,住在一个城堡里,城堡外面是一个二维的格子迷宫,要进城堡必须得先通过迷宫。因为班长还有妹子要陪,磨刀不误砍柴功,他为了节约时间,从线人那里搞到了迷宫的地图,准备提前计算最短的路线。可是他现在正向妹子解释这件事情,于是就委托你帮他找一条最短的路线。 输入格式   第一 阅读详情

试题 算法提高 学霸的迷宫

题目描述

资源限制
时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB

问题描述
  学霸抢走了大家的作业,班长为了帮同学们找回作业,决定去找学霸决斗。但学霸为了不要别人打扰,住在一个城堡里,城堡外面是一个二维的格子迷宫,要进城堡必须得先通过迷宫。因为班长还有妹子要陪,磨刀不误砍柴功,他为了节约时间,从线人那里搞到了迷宫的地图,准备提前计算最短的路线。可是他现在正向妹子解释这件事情,于是就委托你帮他找一条最短的路线。
  
输入格式
  第一行两个整数n, m,为迷宫的长宽。
  接下来n行,每行m个数,数之间没有间隔,为0或1中的一个。0表示这个格子可以通过,1表示不可以。假设你现在已经在迷宫坐标(1,1)的地方,即左上角,迷宫的出口在(n,m)。每次移动时只能向上下左右4个方向移动到另外一个可以通过的格子里,每次移动算一步。数据保证(1,1),(n,m)可以通过。
  
输出格式
  第一行一个数为需要的最少步数K。
  第二行K个字符,每个字符∈{U,D,L,R},分别表示上下左右。如果有多条长度相同的最短路径,选择在此表示方法下字典序最小的一个。
  
样例输入
Input Sample 1:

3 3
001
100
110

Input Sample 2:

3 3
000
000
000

样例输出
Output Sample 1:

4
RDRD

Output Sample 2:

4
DDRR

数据规模和约定
  有20%的数据满足: 1 < = n , m < = 10 1<=n,m<=10 1<=n,m<=10
  有50%的数据满足: 1 < = n , m < = 50 1<=n,m<=50 1<=n,m<=50
  有100%的数据满足: 1 < = n , m < = 500 1<=n,m<=500 1<=n,m<=500

算法

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<string>

#define x first
#define y second

using namespace std;

#define PII pair<int, int>

const int N = 510;

int n, m;
char g[N][N];
int dist[N][N];
PII last[N][N];
char lasta[N][N];

string bfs() {
    queue<PII> store;			// 定义一个队列
    store.push({1, 1});			// 起始点

    int dx[4] = {1,0,0,-1};		// 四个方向的遍历顺序
    int dy[4] = {0,-1,1,0};
    char D[4] = {'D','L','R','U'};	// 四个方向的字母
    while (store.size()) {
        PII temp = store.front();
        store.pop();

        if (temp.x == n && temp.y == m) {	// 当到达终点的时候
            break;
        }

        for (int i = 0; i < 4; i++) {		// 遍历四个方向
            int nx = temp.x + dx[i];		// 当前的方向的坐标
            int ny = temp.y + dy[i];
            if (nx < 1 || nx > n || ny < 1 || ny > m) continue;	// 判断是否越界
            if (dist[nx][ny] != 0 || g[nx][ny] == '1') continue;	// 判断是否可以使用
            dist[nx][ny] = dist[temp.x][temp.y] + 1;	// 距离 + 1
            last[nx][ny] = {temp.x, temp.y};			// 设置该方向来的方向
            lasta[nx][ny] = D[i];					// 设置方向的字母
            store.push({nx, ny});
        }
    }
    string res = "";
    int nx = n, ny = m;
    while (nx != 1 || ny != 1) {
        res.push_back(lasta[nx][ny]);
        PII u = last[nx][ny];
        nx = u.x, ny = u.y;
    }

    reverse(res.begin(), res.end());
    return res;
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%s", g[i] + 1);
    string res = bfs();
    cout << dist[n][m] << endl;
    cout << res << endl;
    return 0;
}

核心

经典的bfs问题, 字典序确定宽搜的顺序(U, L, R, U)

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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问题描述   学霸抢走了大家的作业,班长为了帮同学们找回作业,决定去找学霸决斗。但学霸为了不要别人打扰,住在一个城堡里,城堡外面是一个二维的格子迷宫,要进城堡必须得先通过迷宫。因为班长还有妹子要陪,磨刀不误砍柴功,他为了节约时间,从线人那里搞到了迷宫的地图,准备提前计算最短的路线。可是他现在正向妹子解释这件事情,于是就委托你帮他找一条最短的路线。 输入格式   第一行两个整数n, m,为迷宫的长宽。   接下来n行,每行m个数,数之间没有间隔,为0或1中的一个。0表示这个格子可以通过,1表示不可以。假设你现

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蓝桥杯 学霸的迷宫(广搜,路径追踪)迷宫问题(vjudge,路径追踪)

学到的东西: /* 记录路径的方法: 1 string法。 2 记录方向法。 3 路径追踪法。 */ 分别对应以下三个代码: #include<queue> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> #include<iostream> usi...

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17年真题 蓝桥杯 javaC 青蛙跳 第九题-bfs(包含蓝桥杯 算法提高 学霸的迷宫-bfs)

17年真题 蓝桥杯 javaC 青蛙跳 第九题-bfs(包含蓝桥杯 算法提高 学霸的迷宫-bfs) 标题:青蛙跳杯子 X星球的流行宠物是青蛙,一般有两种颜色:白色和黑色。 X星球的居民喜欢把它们放在一排茶杯里,这样可以观察它们跳来跳去。 如下图,有一排杯子,左边的一个是空着的,右边的杯子,每个里边有一只青蛙。 WWWBBB 其中,W字母表示白色青蛙,B表示黑色青蛙,表示空杯子。 X星的青蛙很有些癖...

WillXinlin的博客 816

python写一个路径规划的算法,给起点终点还有障碍面的点集合,返回最短路径集合

为了简化问题,我们假设我们在一个二维网格上进行搜索,每个格子要么是可通过的,要么是由障碍物占据的。算法是一种启发式搜索算法,用于找到从起点到终点的最短路径,同时考虑障碍物。A*算法结合了最佳优先搜索的高性能和Dijkstra算法的准确性。在实际应用中,你可能需要根据实际情况调整这些假设,例如允许对角移动、处理不同地形的移动成本等。函数实现了A*搜索算法,返回从起点到终点的最短路径,如果没有路径则返回。请注意,这个简化的实现假设所有移动的成本相同,并且只允。是表示起点和终点的元组。表示空格,可以通过,

r081r096的博客 1489
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ghost_him
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