关于走格子的问题

本文深入探讨了迷宫路径寻找的算法,包括深度优先搜索(DFS)和宽度优先搜索(BFS),讲解了如何计算从起点到终点的所有可能路径数量,以及如何找到最短路径。同时,介绍了如何在复杂迷宫中避免障碍物,实现路径寻找,以及判断是否存在唯一路径到达终点。

dfs: 所有可能的路径,是否存在某一条路径

bfs: 遍历图,最短路径

深度优先搜索利用了栈进行计算,而宽度优先搜索则利用了队列进行计算

1.简单版:从(0,0)走到(n,m),只能往下或往右走,最短的路径。(这里最短路径的意思就是只会走m+n个空格)注意这里的矩阵大小是(m+1)*(n+1)

多少种走法:C(m+n,n),或者用动态规划的方式求解。

记录路径:用dfs

typedef pair<int,int> v;
int m, n;
int cnt = 0;
#define M 100
#define N 100
int dx[2]={1,0};
int dy[2]={0,1};
bool vis[M][N];
void print(vector<v> res){
    for(int i =0 ; i < res.size(); i++){
        cout<<"("<<res[i].first<< ","<< res[i].second<<")";
    }
    cout<<endl;
}
void dfs(vector<v> res, int x, int y){
    if(x <0 || x>= m || y <0 || y >=n) return;
    if(vis[x][y] == true) return;
    if( x == m-1 && y == n-1){
        print(res);
        cnt++;
        return;
    }
   
    vis[x][y] = true;
    res.push_back(v(x,y));
    dfs(res,x+1,y);
    dfs(res,x,y+1);
    vis[x][y] = false;
}
int main(){
    
    cin >> m >> n;
    memset(vis,false,sizeof(vis));
    vector<v> res;
    dfs(res,0,0);
    cout<< "total:"<< cnt<<endl;
}

PS进阶:在如下8*6的矩阵中,请计算从A移动到B一共有多少走法?要求每次只能向上或向右移动一格,并且不能经过P。

首先从A到B总共有c(7+5,5)种走法,从A到P有c(3+3,3)种走法,从P到B有c(4+2,2)种走法。

所以不经过点P得走法共有c(12,5)-(c(6,3)*c(6,2))种,即492种,

2. 走迷宫,可以走两个方向。

3.复杂版走迷宫,中间有些不能走,四个方向都可以走。

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_37703898/article/details/78445787

多少种? 动态规划,对于不能走的地方直接置0。

记录所有路径:dfs

输出最短路径的长度

typedef pair<int,int> v;
queue<v> q;
#define N 3
#define M 3
char a[M][N];
int b[M][N];
bool vis[M][N];
int dx[4] = {-1,1,0,0};
int dy[4]= {0,0,1,-1};
int bfs(int m, int n){
    q.push(v(m,n));
    b[m][n] = 0;
    while(!q.empty()){
        v cur = q.front();
        q.pop();
        if(cur.first == M && cur.second == N){
            break;
        }
        for(int i =0 ; i < 4; i++){
            int x = cur.first + dx[i];
            int y = cur.second + dy[i];
            if(x >=0 && x < M && y >=0 && y < N && a[x][y] != '#' && vis[x][y] != true){
                // b[][]记录的是该坐标上的路径长度;如果是记录路径,则存储的是上一个路径坐标。具体见下一段代码
                b[x][y] = b[cur.first][cur.second] +1; 
                q.push(v(x,y));
                vis[x][y]  = true;
            }
        }
    }
    return b[M-1][N-1];
}
int main(){
    for(int i = 0 ; i < N; i++){
        for(int j = 0; j < N; j++){
            cin>> a[i][j];
        }
    }
    cout<< bfs(0,0);
    
}

记录最短路径:

  • 利用bfs走迷宫,创建两个数组vis[][]和b[][],一个记录当前点是否访问过,另一个记录当前访问点的前一个点是哪个;然后回溯最短路径的点。只要搜索一次,第一次搜索到的结果就是最短的
typedef pair<int,int> v;
queue<v> q;
#define N 3
#define M 3
char a[M][N];
v b[M][N];
bool vis[M][N];
int dx[4] = {-1,1,0,0};
int dy[4]= {0,0,1,-1};
void bfs(int m, int n){
    q.push(v(m,n));
    b[m][n] = v(m,n);
    while(!q.empty()){
        v cur = q.front();
        q.pop();
        if(cur.first == M && cur.second == N){
            break;
        }
        for(int i =0 ; i < 4; i++){
            int x = cur.first + dx[i];
            int y = cur.second + dy[i];
            if(x >=0 && x < M && y >=0 && y < N && a[x][y] != '#' && vis[x][y] != true){
                b[x][y] = cur;
                cout<< x<<y<<"("<<cur.first << "," << cur.second << ")"  << endl;
                q.push(v(x,y));
                vis[x][y]  = true;
            }
        }
    }
}
int main(){
    for(int i = 0 ; i < N; i++){
        for(int j = 0; j < N; j++){
            cin>> a[i][j];
        }
    }
    bfs(0,0);
    int x = M-1, y  =N-1;
    stack<v> s;
    while(1){
        s.push(v(x,y));
        if(x == 0 && y == 0) break;
        int mx = b[x][y].first;
        int my = b[x][y].second;
        x = mx;
        y = my;
    }
 
    while(!s.empty()){
        cout<< "("<<s.top().first << "," << s.top().second << ")" ;
        s.pop();
    }
    return 0;
    
}
  • 利用dfs,主要思想是通过回溯搜索出所有的结果,然后比较得到最小的。但是这种方法比较耗时。

4.复杂版 走迷宫,中间有些不能走,四个方向都可以走,求是否存在一条唯一的路径,达到终点。

这个可以利用回溯法,用一个矩阵来记录当前这个点是否可达。

在解决格子问题时,常见的实现方法是通过**动态规划**或**深度优先搜索(DFS)/广度优先搜索(BFS)**来实现。以下是几种主要实现方式及其特点: ### 动态规划实现方法 动态规划适用于计算从起点到终点的路径数量或最小代价路径问题。其核心思想是将问题分解为子问题,并利用状态转移方程进行求解。 - **状态定义**:设 `dp[i][j]` 表示从起点到位置 `(i, j)` 的方式数量或最小代价。 - **状态转移**:从起点出发,按照规则更新 `dp` 数组,例如只能向右或向下移动时,`dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]`。 - **空间优化**:在某些情况下,可以使用一维数组优化空间,例如 `f[j]` 表示当前行的动态规划结果,更新时利用上一行的值。 此方法在处理大规模网格时效率较高,但需要初始化边界条件,例如第一行和第一列的值 [^1]。 ### 深度优先搜索(DFS)与回溯法 DFS 适用于需要枚举所有可能路径的情况,例如迷宫问题中寻找从起点到终点的所有路径。 - **实现方式**:从起点出发,递归地尝试向四个方向(上下左右)移动,若当前位置合法(未越界、未访问过、非障碍物),则继续搜索。 - **剪枝优化**:为了避免无效搜索,可以使用访问数组记录已访问的位置,或在搜索过程中提前终止某些路径。 例如,老鼠迷宫问题中,DFS 可以结合回溯机制实现路径探索 [^2]。 ### 广度优先搜索(BFS) BFS 适用于寻找最短路径问题,例如在无权重网格中找到从起点到终点的最短路径。 - **实现方式**:使用队列保存待处理的节点,每次从队列中取出一个节点,尝试向四个方向扩展,直到找到终点。 - **路径记录**:可以使用前驱数组或额外的结构记录每个节点的来源,以便最终回溯路径。 BFS 保证找到的路径是最短的,适用于需要快速到达终点的场景 [^2]。 ### 游戏逻辑中的格子管理实现 在游戏开发中,格子算法通常与 AOI(Area of Interest)机制结合使用,用于管理玩家视野范围内的对象。 - **格子定义**:每个格子包含 ID、坐标、玩家集合等属性。 - **区域管理**:初始化地图时,根据格子大小划分区域,并建立索引关系。 - **玩家更新**:当玩家移动时,计算其所在的格子 ID,并更新对应的集合。 - **九宫格检测**:获取玩家周围 3x3 区域内的所有玩家,用于视野更新或交互逻辑 [^3]。 ### 示例代码:动态规划实现格子问题 以下是一个简单的二维动态规划实现,用于计算从左上角到右下角的路径总数(每次只能向右或向下移动): ```python def unique_paths(m, n): dp = [[0] * n for _ in range(m)] # 初始化第一行和第一列 for i in range(m): dp[i][0] = 1 for j in range(n): dp[0][j] = 1 # 状态转移 for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[m-1][n-1] ``` 若需要优化空间,可改用一维数组: ```python def unique_paths_optimized(m, n): dp = [1] * n for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[j] += dp[j-1] return dp[-1] ``` ### 总结 格子问题的实现方法取决于具体需求: - **动态规划**适合统计路径数量或计算最小代价。 - **DFS/BFS**适合路径探索或最短路径查找。 - **AOI 机制**适合游戏开发中的视野管理与对象交互。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值