1313: Dungeon Master 三维的迷宫问题

本文介绍了一个3D迷宫逃脱问题的解决方法,利用广度优先搜索算法找到从起点到终点的最短路径。该算法在一个由立方体单元构成的三维迷宫中寻找最快逃脱路线,每个单元可能为空或被岩石填充。

 

1313: Dungeon Master


ResultTIME LimitMEMORY LimitRun TimesAC TimesJUDGE
3s8192K249100Standard

You are trapped in a 3D dungeon and need to find the quickest way out! The dungeon is composed of unit cubes which may or may not be filled with rock. It takes one minute to move one unit north, south, east, west, up or down. You cannot move diagonally and the maze is surrounded by solid rock on all sides.

 


Is an escape possible? If yes, how long will it take?

Input Specification

The input file consists of a number of dungeons. Each dungeon description starts with a line containing three integers L, R and C (all limited to 30 in size).

 


L is the number of levels making up the dungeon.

R and C are the number of rows and columns making up the plan of each level.

 


Then there will follow L blocks of R lines each containing C characters. Each character describes one cell of the dungeon. A cell full of rock is indicated by a `#' and empty cells are represented by a `.'. Your starting position is indicated by `S' and the exit by the letter 'E'. There's a single blank line after each level. Input is terminated by three zeroes for L, R and C.

Output Specification

Each maze generates one line of output. If it is possible to reach the exit, print a line of the form

 


Escaped in x minute(s).

 


where x is replaced by the shortest time it takes to escape.

If it is not possible to escape, print the line

 


Trapped!

Sample Input

3 4 5
S....
.###.
.##..
###.#

#####
#####
##.##
##...

#####
#####
#.###
####E

1 3 3
S##
#E#
###

0 0 0

Sample Output

Escaped in 11 minute(s).
Trapped!

 

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
int l,r,c;
struct node
{
    int x,y,z,l;
};
node begin,end;
int flag[40][40][40]; 
char map[40][40][40];
int xx[6]={0, 0,0, 0,1,-1};
int yy[6]={0, 0,1,-1,0, 0};
int zz[6]={1,-1,0, 0,0, 0};
int bfs()
{
    queue<node> q;
    q.push(begin);
    while(!q.empty())
    {
        node t=q.front();q.pop();
        for(int i=0;i<6;i++)
        {
            int x=t.x+xx[i],y=t.y+yy[i],z=t.z+zz[i];
            if(x>=0&&x<l&&y>=0&&y<r&&z>=0&&z<c&&flag[x][y][z]==0)
            {
                if(x==end.x&&y==end.y&&z==end.z)
                {
                    end.l=t.l+1;
                    return end.l;
                }
                else
                {
                    flag[x][y][z]=1;
                    node temp;
                    temp.x=x,temp.y=y,temp.z=z,temp.l=t.l+1;
                    q.push(temp);
                }
            }
        }
    }
    return -1;
}                       
int main()
{
    while(cin>>l>>r>>c&&l)
    {
        memset(flag,0,sizeof(flag));
        for(int i=0;i<l;i++)
        {
            for(int j=0;j<r;j++)
            {
                string str;
                cin>>str;
                for(int k=0;k<c;k++)
                {
                    if(str[k]=='#') flag[i][j][k]=1;
                    else if(str[k]=='.') ;
                    else if(str[k]=='S') begin.x=i,begin.y=j,begin.z=k,begin.l=0,flag[i][j][k]=1;
                    else end.x=i,end.y=j,end.z=k;
                }
            }
        }
        int cnt=bfs();
        if(cnt==-1) cout<<"Trapped!"<<endl;
        else cout<<"Escaped in "<<cnt<<" minute(s)."<<endl;
    }
    return 0;
}       
                   

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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