[USACO5.2]Snail Trails

本文通过一个具体的实现案例,详细介绍了深度优先搜索算法的应用过程。文章重点讲解了如何利用递归实现深度优先搜索,并展示了如何避免重复搜索路径,以及如何在特定条件下终止搜索等关键细节。

显然爆搜,虽然一开始以为会超时。

注意清除走过的点的标记,之前这里没处理好样例少1就手动+1结果16分数据太水了

然后就是代码。

int mx[4]={1,0,-1,0};
int my[4]={0,1,0,-1};
#define N 200
int ap[N][N],ved[N][N],n,m;
int dfs(int x,int y,int t)
{
    int _=x+mx[t],__=y+my[t];
    if(ved[_][__])
        return 1;
    ved[x][y]=1;
    int r=1;
    if(!ap[_][__])
    {
        fr(i,0,3)
        {
            if(ap[x+mx[i]][y+my[i]]&&(!ved[x+mx[i]][y+my[i]]))
                r=max(r,dfs(x+mx[i],y+my[i],i)+1);
        }
    }
    else
        r=dfs(_,__,t)+1;
    ved[x][y]=0;
    return r;
}
int main()
{
    n=read();
    m=read();
    fr(i,1,n)
        fr(j,1,n)
            ap[i][j]=1;
    fr(i,1,m)
    {
        char c=getchar();
        while(c<'A')
            c=getchar();
        ap[c-'A'+1][read()]=0;
    }
    if(ap[1][1])
        printf("%d\n",max(dfs(1,1,0),dfs(1,1,1)));
    else
        printf("0\n");
    return 0;
}

对了,luogu上有些getchar用不好的说必须cin,别理就好

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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