hdu 4308 Saving Princess claire_

本文使用C++编程语言,通过广度优先搜索(BFS)算法解决迷宫问题,详细介绍了算法实现过程和代码解析。

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

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<cmath>
#include<cassert>
#include<cstring>
#include<iomanip>
using namespace std;

#ifdef _WIN32
#define i64 __int64
#define out64 "%I64d\n"
#define in64 "%I64d"
#else
#define i64 long long
#define out64 "%lld\n"
#define in64 "%lld"
#endif
/************ for topcoder by zz1215 *******************/
#define FOR(i,a,b)      for( int i = (a) ; i <= (b) ; i ++)
#define FFF(i,a)        for( int i = 0 ; i < (a) ; i ++)
#define FFD(i,a,b)      for( int i = (a) ; i >= (b) ; i --)
#define S64(a)          scanf(in64,&a)
#define SS(a)           scanf("%d",&a)
#define LL(a)           ((a)<<1)
#define RR(a)           (((a)<<1)+1)
#define pb              push_back
#define CL(Q)           while(!Q.empty())Q.pop()
#define MM(name,what)   memset(name,what,sizeof(name))
#define read            freopen("in.txt","r",stdin)
#define write           freopen("out.txt","w",stdout)

const int inf = 0x3f3f3f3f;
const i64 inf64 = 0x3f3f3f3f3f3f3f3fLL;
const double oo = 10e9;
const double eps = 10e-9;
const double pi = acos(-1.0);
const int maxn = 5011;
const int dir[4][2] = {{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};

struct zz
{
	int x;
	int y;
}zx;

vector<zz>v;
i64 n,m,c;
string s[maxn];
vector<i64>way[maxn];
vector<bool>inq[maxn];
int sx,sy;
int ex,ey;

bool yes(int x,int y)
{
	if(x>=0 && x<n && y>=0 && y<m)
	{
		return true;
	}
	return false;
}

void spfa()
{
	deque<zz>q;
	q.clear();
	zx.x = sx;
	zx.y = sy;
	way[sx][sy] = 0;
	q.push_back(zx);
	inq[sx][sy] = true;
	zz now,to;
	i64 temp;
	while(!q.empty())
	{
		now = q.front();
		q.pop_front();
		for(int i=0;i<4;i++)
		{
			to.x = now.x + dir[i][0];
			to.y = now.y + dir[i][1];
			if(!yes(to.x,to.y) || s[to.x][to.y] == '#')
			{
				continue;
			}
			if(s[to.x][to.y]=='*')
			{
				temp = way[now.x][now.y] + c;
			}
			else
			{
				temp = way[now.x][now.y];
			}
			if(temp < way[to.x][to.y])
			{
				way[to.x][to.y] = temp;
				if(!inq[to.x][to.y])
				{
					inq[to.x][to.y] = true;
					if(!q.empty() && temp <= way[q.front().x][q.front().y])
					{
						q.push_front(to);
					}
					else
					{
						q.push_back(to);
					}
				}
			}
		}
		if(s[now.x][now.y] == 'P')
		{
			temp = way[now.x][now.y];
			for(int i=0;i<v.size();i++)
			{
				to = v[i];
				if(way[to.x][to.y] > temp)
				{
					way[to.x][to.y] = temp;
					if(!inq[to.x][to.y])
					{
						inq[to.x][to.y] = true;
                        if(!q.empty() && temp <= way[q.front().x][q.front().y])
						{
							q.push_front(to);
						}
						else
						{
							q.push_back(to);
						}
					}
				}
			}
		}
		inq[now.x][now.y] = false;
	}

	return;
}

int main()
{
	while(cin>>n>>m>>c)
	{
		v.clear();
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			way[i].clear();
			inq[i].clear();
			for(int j=0;j<m;j++)
			{
				way[i].pb(inf64);
				inq[i].pb(false);
			}
		}

		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			cin>>s[i];
		}
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			for(int j=0;j<m;j++)
			{
				if(s[i][j]=='P')
				{
					zx.x = i;
					zx.y = j;
					v.pb(zx);
				}
				if(s[i][j]=='Y')
				{
					sx = i;
					sy = j;
				}
				if(s[i][j]=='C')
				{
					ex = i;
					ey = j;
				}
			}
		}
		spfa();
		if(way[ex][ey] == inf64)
		{
			cout<<"Damn teoy!"<<endl;
		}
		else
		{
			cout<<way[ex][ey]<<endl;
		}
	}
    return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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