滴滴2017校园招聘笔试题

本文介绍了一种基于深度优先搜索的迷宫路径寻找算法。该算法适用于特定类型的迷宫地图,考虑了青蛙作为角色的体力消耗限制,实现从起点到终点的路径规划。通过递归方式遍历所有可能的路径,最终找到一条有效的出口路径。

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

import java.util.*;

/**
 * 题目大意:n*m格迷宫,1代表青蛙可以通过,0不能通过
 * 青蛙体力值P,每次走一步,横向走消耗体力值1,向下走不消耗体力,
 * 向上走消耗体力值3.
 * 青蛙初始位置(0,0),迷宫出口(0,m-1)
 * 求青蛙走出迷宫的路径
 */
public class Main {

    static class Node {
        int x;
        int y;
        int p;

        Node(int x, int y,int p) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.p = p;
        }
    }

    static int[][] dir = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
    static int[] cost = {3,0,1,1};
    static List<Node> path;

    public static void main(String[] arg) {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        while (scan.hasNext()) {
            path = new ArrayList<>();
            int n = scan.nextInt();
            int m = scan.nextInt();
            int p = scan.nextInt();
            int[][] matrix = new int[n][m];
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = 0; j < m; j++) {
                    matrix[i][j] = scan.nextInt();
                }
            }
            boolean[][] isVisited = new boolean[n][m];
            isVisited[0][0] = true;
            path.add(new Node(0,0,p));
            boolean hasPath = dfs(matrix,isVisited,0,0,p);
            if (!hasPath) {
                System.out.println("Can not escape!");
            }else {
                int size = path.size() - 1;
                Node node;
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    node = path.get(i);
                    System.out.print("[" + node.x + "," +node.y +"],");
                }
                node = path.get(size);
                System.out.println("[" + node.x + "," +node.y +"]");
            }

        }
        scan.close();
    }

    private static boolean dfs(int[][] matrix,boolean[][] isVisited,
                            int x, int y, int p) {
        int n = matrix.length;
        int m = matrix[0].length;
        if (p <= 0 && x != 0 && y != m - 1) {
            return false;
        }
        if (x == 0 && y == m - 1 && p >= 0) {
            return true;
        }
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int nx = x + dir[i][0];
            int ny = y + dir[i][1];
            if (!isInside(n,m,nx,ny)) {
                continue;
            }
            if (matrix[nx][ny] == 1 && !isVisited[nx][ny]) {
                isVisited[nx][ny] = true;
               // System.out.println("push nx="+nx+" ny="+ny+" p="+(p-cost[i]));
                Node node = new Node(nx,ny,p-cost[i]);
                path.add(node);
                if (dfs(matrix,isVisited,nx,ny,p-cost[i])){
                    return true;
                }
                isVisited[nx][ny] = false;
               // System.out.println("pop nx="+nx+" ny="+ny+" p="+(p-cost[i]));
                path.remove(node);
            }

        }
        return false;
    }

    private static boolean isInside(int n,int m,int x,int y) {
        return x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < m;
    }
}
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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