华为oj--迷宫问题

这是一个关于解决二维迷宫问题的编程挑战。给定一个5x5的数组表示迷宫,其中0代表路径,1代表墙壁。从左上角到右下角的唯一路径需要找到最短路线。输入为一个迷宫数组,输出为该路径的坐标序列。示例给出了一个具体的迷宫和其对应的最短路径。

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

定义一个二维数组N*M(其中2<=N<=10;2<=M<=10),如5 × 5数组下所示: 

int maze[5][5] = {

        0, 1, 0, 0, 0,

        0, 1, 0, 1, 0,

        0, 0, 0, 0, 0,

        0, 1, 1, 1, 0,

        0, 0, 0, 1, 0,

};

它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。入口点为[0,0],既第一空格是可以走的路。

Input

一个N × M的二维数组,表示一个迷宫。数据保证有唯一解,不考虑有多解的情况,即迷宫只有一条通道。

Output

左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示。

Sample Input

0 1 0 0 0

0 1 0 1 0

0 0 0 0 0

0 1 1 1 0

0 0 0 

动态规划是一种解决复杂问题的算法思想,它将原问题分解为多个子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算,从而实现高效的求解。在Python中,动态规划可以用来解决迷宫问题迷宫问题是指在一个迷宫中找到从起点到终点的路径。在动态规划的思想下,可以将迷宫看作一个二维的网格,其中每个网格可以是墙壁或者可以通过的空地。通过定义状态状态转移方程,可以利用动态规划算法来找到最短路径或者所有可能的路径。 具体地说,可以使用一个二维数组来表示迷宫,其中每个元素代表一个网格的状态。然后,通过定义初始状态、状态转移方程边界条件,可以逐步计算出所有网格的最优解,最终得到从起点到终点的最短路径或者所有可能的路径。 在解决迷宫问题时,可以利用递归或者迭代的方式进行求解。递归方式可以通过定义递归函数来实现,每次递归调用时,根据当前位置当前状态,判断是否继续向下一步前进,并更新状态。迭代方式则可以使用动态规划的思想,通过迭代更新网格的状态,直到达到终点。 参考资料中提供了一份关于动态规划迷宫问题的python代码,你可以通过阅读该代码来了解具体的实现方法。同时,你也可以通过搜索其他相关资料来深入学习了解动态规划在解决迷宫问题中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [动态规划(DP)的整理-Python描述](https://blog.youkuaiyun.com/MrLevo520/article/details/75676160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Python解法华为OJ机试-迷宫问题](https://blog.youkuaiyun.com/qq_39802810/article/details/115522203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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