洛谷 P4554 小明的游戏 (c++版)双端队列

本文介绍了一种计算在给定棋盘游戏中,从特定起始位置到目标位置的最小移动成本的方法,利用双端队列进行广度优先搜索,并强调了由于边权差异,不能使用常规DFS。代码展示了如何通过动态更新花费来找到最优路径。

题目描述

小明最近喜欢玩一个游戏。给定一个n×m的棋盘,上面有两种格子#@。游戏的规则很简单:给定一个起始位置和一个目标位置,小明每一步能向上,下,左,右四个方向移动一格。如果移动到同一类型的格子,则费用是00,否则费用是11。请编程计算从起始位置移动到目标位置的最小花费。

输入格式

输入文件有多组数据。
输入第一行包含两个整数n,m,分别表示棋盘的行数和列数。
输入接下来的n行,每一行有m个格子(使用#或者@表示)。
输入接下来一行有四个整数x1​,y1​,x2​,y2​,分别为起始位置和目标位置。
当输入n,m均为0 0时,表示输入结束。

输出格式

对于每组数据,输出从起始位置到目标位置的最小花费。每一组数据独占一行。

输入输出样例

输入 

2 2
@#
#@
0 0 1 1
2 2
@@
@#
0 1 1 0
0 0

输出 

2
0

思路:双端队列,把所有得分相比上一个不增加的点丢队头,相比于上个点增加的点丢队尾,这样就能找到到终点的最小值,不能使用正常的dfs,因为每条路的边权是不同的。

AC code

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <deque>
using namespace std;
typedef pair<int,int>PII;
char g[501][501];
int spend[501][501];
int n,m,s1,s2,e1,e2; 
deque <PII>q;

int bfs(int x,int y)
{
	memset
### 使用双端队列实现 BFS 解决小明游戏问题 #### 小明游戏问题描述 在一个 n × m 的棋盘上,'S' 表示起点,'E' 表示终点,'#' 表示障碍物,'.' 表示可以通行的位置。目标是从 'S' 移动到 'E',每次移动只能上下左右四个方向之一,并且不能穿过障碍物。 为了高效地解决问题并记录路径,使用双端队列 (Deque) 来优化广度优先搜索(BFS)[^1]。 #### 双端队列简介 双端队列是一种可以在两端进行插入和删除操作的数据结构,在某些情况下能提供更高效的性能表现。对于BFS来说,当需要扩展节点时可以从一端加入新状态;而另一端则用于取出当前要处理的状态。 #### Python代码实现 下面是一个基于Python语言的小明游戏解决方案: ```python from collections import deque, namedtuple # 定义一个元组来存储位置坐标以及到达该位置所需的步数 Position = namedtuple('Position', ['row', 'col', 'steps']) def bfs_ming_game(board): rows, cols = len(board), len(board[0]) # 查找起始点'S' start_pos = None for r in range(rows): for c in range(cols): if board[r][c] == "S": start_pos = Position(r, c, 0) queue = deque([start_pos]) # 初始化队列为只含有起始点 visited = set() # 记录已访问过的格子防止重复遍历 directions = [(0,-1),(0,1),(-1,0),(1,0)] # 上下左右四个可能的方向向量 while queue: pos = queue.popleft() # 如果当前位置是终点,则返回所需最小步数 if board[pos.row][pos.col] == "E": return pos.steps # 对于每一个可行的方向尝试前进一步 for dr, dc in directions: new_row, new_col = pos.row + dr, pos.col + dc # 检查新的位置是否越界或遇到障碍物 if not(0 <= new_row < rows and 0 <= new_col < cols): continue if board[new_row][new_col] == "#": continue next_pos = Position(new_row, new_col, pos.steps + 1) # 若未被访问过,则将其标记为已访问并将它加入待探索列表中 if (next_pos.row, next_pos.col) not in visited: visited.add((next_pos.row, next_pos.col)) queue.append(next_pos) return -1 # 当无法找到通路时返回-1表示无解 ``` 此段程序实现了利用双端队列来进行广度优先搜索的过程,通过不断从左端弹出元素并向右端添加相邻的新元素直到发现目的地为止。如果在整个过程中都没有触及到结束条件即找到了'E'字符所在的位置,则说明不存在合法路径可走。
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