DFS专题2 指定步数的迷宫问题

该代码示例使用深度优先搜索(DFS)策略解决了一个迷宫问题,判断是否能在指定步数内从左上角到达右下角。通过递归遍历可行的坐标移动,并使用一个二维数组记录已访问的位置,最终确定是否存在满足条件的路径。

题目:

 样例1:

输入
3 3 4
0 1 0
0 0 0
0 1 0

输出
Yes

样例2:

输入
3 3 6
0 1 0
0 0 0
0 1 0
输出
No

思路:

        DFS递归思想,递归到哪就标记好,然后判断步数是多少;

        代码详解如下:

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 500;

// 这里是控制坐标移动操作,
// 错位即可一步一步的移动
int dx[4] = {1, 0, -1, 0};
int dy[4] = {0, 1, 0, -1};

int n, m, k;	// 迷宫大小变量,指定步数变量

bool ans;		//答案,能否在恰好第步时到达右下角。

int g[N][N];	// 迷宫二维数组

bool vis[N][N];		// 这里是标记所走过的坐标

// 这里是 DFS 递归条件,也就是往前走的条件
bool isRun(int bx, int by)
{
	return (bx >= 0 && bx < n && by >= 0 && by < m && !g[bx][by] && !vis[bx][by]);
}

//这里多一个参数 sum 用来统计走动步数
void DFS(int x, int y, int sum)
{
	// 递归边界,如果达成目的,可以到达
	// 退出所有尝试的走动
	if (ans)
		return ;

	// 递归边界,如果超出了规定步数,
	// 那么没必要再继续走动
	if (sum > k)
		return ;

	// 递归边界,如果到达了目的地,统计路径
	if (x == n - 1 && y == m - 1 && sum == k)
	{
		ans = true;
		return ;
	}

	// 关键是这里:
	// 这里表示的是标记当前坐标所走的坐标
	vis[x][y] = true;


	// 这里开始移动坐标
	for (int i = 0; i < 4; ++i)
	{
		// 这里是尝试往前走
		int bx = x + dx[i];
		int by = y + dy[i];

		if (isRun(bx, by))
		{
			// 如果可以行走,则开始标记
			vis[bx][by] = true;

			DFS(bx, by, sum + 1);		// 递归,往前走

			// 往前走完后,后退,
			// 恢复原来状态
			vis[bx][by] = false;
		}
	}
	return ;
}


int main()
{
	cin >> n >> m >> k;
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < m; ++j)
		{
			cin >> g[i][j];
		}
	}

	DFS(0, 0, 0);		// 从左上角坐标开始,开始步数 为 0

	if (ans)
		puts("Yes");
	else
		puts("No");

	return 0;
}

最后提交:

### 使用DFS算法求解迷宫最少步数 #### DFS算法简介 深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该方法会尽可能深入地探索每一个分支,直到无法继续为止,之后再回退并尝试下一个可能的方向。 对于迷宫问题而言,在到达终点后要进行回溯,利用回溯找到其他路径,最终得出一个最短路径[^3]。然而需要注意的是,由于DFS的特点是在遇到第一个解决方案时并不立即停止而是继续查找所有可能性,因此它并非总是能够高效地找出最短路径;只有当所有路径都被穷尽比较后才能确认哪条是最优解。 #### 实现方式 为了使用DFS来计算从起点到目标位置所需的最小移动次数,可以采用递归函数配合栈结构来进行模拟: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MAXN = 10; bool maze[MAXN][MAXN]; int minSteps = INT_MAX, currentStepCount = 0; // 方向数组定义上下左右四个方向 int dx[] = {-1, 1, 0, 0}; int dy[] = {0, 0, -1, 1}; void dfs(int x, int y){ if (x == targetX && y == targetY){ // 到达目的地 if(currentStepCount < minSteps) minSteps = currentStepCount; return ; } for(int i=0;i<4;++i){ int newX=x+dx[i],newY=y+dy[i]; if(newX>=0&&newX<M&&newY>=0&&newY<N&&!maze[newX][newY]){ maze[newX][newY]=true;//标记走过的地方防止重复走 ++currentStepCount; dfs(newX,newY); --currentStepCount; // 回溯操作 maze[newX][newY]=false; // 清除访问标志以便后续路径可用 } } } ``` 此代码片段展示了如何基于给定的地图数据`maze[][]`(其中`true`表示障碍物而`false`为空白区域),以及起始坐标(x,y)调用`dfs()`函数去寻找通往指定的目标坐标的最短距离。注意这里假设了全局变量`targetX`,`targetY`, `M`, 和 `N`已经被正确定义为终点的位置和迷宫尺寸大小。 尽管上述方法确实能解决问题,但在实际应用中通常推荐使用广度优先搜索(BFS)[^2] 来处理此类需求,因为BFS可以在首次抵达终点时即刻返回最优解而不必等待整个空间被完全探索完毕。
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