hdu 2821 DFS

本文探讨了一个常见的编程挑战——推箱子问题。通过分析题目要求和给出的示例代码,阐述了如何理解问题本质,进行有效的代码实现与优化。文章详细介绍了判断路径、DFS搜索等关键步骤,以及如何通过模拟过程来解决复杂局面,最终得到解决方案。

英语渣的伤悲,刚开始没看清题就开始做了,然后WA了好多次,这题要注意的是推箱子。。。推。。。推。。。。刚开始我傻逼了。。。模拟的过程木有推啊啊啊啊

不说了,直接上代码:

AC代码如下:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
using namespace std;

typedef struct{
	int x, y;
}Point;

int N, M;
int map[25][25];
int now[25][25];
int moves[][2] = { -1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, -1 };
int Sum;
string dir[4] = { "U", "R", "D", "L" };
string ans;

//判断在p点能不能从direction方向走
bool judgeahead( Point p, int direction ){
	if( now[p.x][p.y] ){
		return false;
	}
	Point arround;
	arround.x = p.x + moves[direction][0];
	arround.y = p.y + moves[direction][1];
	if( now[arround.x][arround.y] ){
		return false;
	}
	for( int i = 2; ; i++ ){
		arround.x = p.x + moves[direction][0] * i;
		arround.y = p.y + moves[direction][1] * i;
		if( arround.x < 0 || arround.y < 0 || arround.x >= N || arround.y >= M ){
			return false;
		}
		if( now[arround.x][arround.y] ){
			return true;
		}
	}
}

bool DFS( Point p, string prev, int prevnum ){
	if( prevnum >= Sum ){
		ans = prev;
		return true;
	}
	for( int i = 0; i < 4; i++ ){
		if( judgeahead( p, i ) ){
			Point newp;
			for( int l = 2; ; l++ ){
				newp.x = p.x + moves[i][0] * l;
				newp.y = p.y + moves[i][1] * l;
				if( now[newp.x][newp.y] ){
					break;
				}
			}
			Point ppp = newp;
			ppp.x += moves[i][0];
			ppp.y += moves[i][1];
			if( ppp.x < 0 || ppp.y < 0 || ppp.x >= N || ppp.y >= M ){//箱子不能被推出去
				continue;;
			}
			
			int a = now[ppp.x][ppp.y];
			int b = now[newp.x][newp.y];
			string sss = "";
			sss += dir[i];
			now[newp.x][newp.y] = 0;//推箱子
			now[ppp.x][ppp.y] = a + b - 1;
			if( DFS( newp, prev + dir[i] , prevnum + 1 ) ){
				return true;
			}
			now[ppp.x][ppp.y] = a;//箱子复原
			now[newp.x][newp.y] = b;
		}
	}
	return false;
}

int main(){
	char s[26];
	while( scanf( "%d%d", &M, &N ) != EOF ){
		Sum = 0;
		ans = "";
		int ansi, ansj;
		for( int i = 0; i < N; i++ ){
			scanf( "%s", s );
			for( int j = 0; j < M; j++ ){
				if( s[j] == '.' ){
					map[i][j] = 0;
				}else{
					map[i][j] = s[j] - 'a' + 1;
					Sum += map[i][j];
				}
			}
		}
		bool flag = false;
		for( int i = 0; i < N && !flag; i++ ){//遍历初始位置
			for( int j = 0; j < M && !flag; j++ ){
				Point p;
				p.x = i;
				p.y = j;

				for( int ii = 0; ii < N; ii++ ){
					for( int jj = 0; jj < M; jj++ ){
						now[ii][jj] = map[ii][jj];
					}
				}

				for( int k = 0; k < 4; k++ ){//本来想把初始位置压入DFS过程的,但不知道怎么弄就直接在这写了
					if( judgeahead( p, k ) ){

						Point newp;
						for( int l = 2; ; l++ ){
							newp.x = p.x + moves[k][0] * l;
							newp.y = p.y + moves[k][1] * l;
							if( now[newp.x][newp.y] ){
								break;
							}
						}

						Point ppp = newp;
						ppp.x += moves[k][0];
						ppp.y += moves[k][1];
						if( ppp.x < 0 || ppp.y < 0 || ppp.x >= N || ppp.y >= M ){//箱子不能被推出去
							continue;;
						}
						
						int a = now[ppp.x][ppp.y];
						int b = now[newp.x][newp.y];
						string sss = "";
						sss += dir[k];
						now[newp.x][newp.y] = 0;
						now[ppp.x][ppp.y] = a + b - 1;
						if( DFS( newp, sss , 1 ) ){
							ansi = i;
							ansj = j;
							flag = true;
							break;
						}
						now[ppp.x][ppp.y] = a;
						now[newp.x][newp.y] = b;
					}
				}
			}
		}
		cout << ansi << endl;
		cout << ansj << endl;
		cout << ans << endl;
	}
	return 0;
}


 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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