[ACM]A Knight's Journey DFS应用

本文探讨了一个经典的计算机科学问题——骑士周游问题。该问题要求在指定大小的国际象棋棋盘上找出一条路径,使得骑士能够恰好访问每个方格一次。文章提供了一种通过深度优先搜索来解决这一问题的方法,并给出了具体的实现代码。

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

Background
The knight is getting bored of seeing the same black and white squares again and again and has decided to make a journey around the world. Whenever a knight moves, it is two squares in one direction and one square perpendicular to this. The world of a knight is the chessboard he is living on. Our knight lives on a chessboard that has a smaller area than a regular 8 * 8 board, but it is still rectangular. Can you help this adventurous knight to make travel plans?

Problem
Find a path such that the knight visits every square once. The knight can start and end on any square of the board.

Input

The input begins with a positive integer n in the first line. The following lines contain n test cases. Each test case consists of a single line with two positive integers p and q, such that 1 <= p * q <= 26. This represents a p * q chessboard, where p describes how many different square numbers 1, . . . , p exist, q describes how many different square letters exist. These are the first q letters of the Latin alphabet: A, . . .
Output

The output for every scenario begins with a line containing "Scenario #i:", where i is the number of the scenario starting at 1. Then print a single line containing the lexicographically first path that visits all squares of the chessboard with knight moves followed by an empty line. The path should be given on a single line by concatenating the names of the visited squares. Each square name consists of a capital letter followed by a number.
If no such path exist, you should output impossible on a single line.
Sample Input

3
1 1
2 3
4 3Sample Output

Scenario #1:
A1

Scenario #2:
impossible

Scenario #3:
A1B3C1A2B4C2A3B1C3A4B2C4

        很囧的一道题目,其实就是判断在制定的棋盘大小内是否会出现汉密尔顿回路,由于棋盘最大也才26格,DFS就行了,找到第一个解救输出答案,一直找不到就输出不可能.网上有的做法是从每个点都试一遍,其实完全没有必要,因为只要有的话就需要遍历每个点,此时每个点作为起点都能成功.唯一需要注意的是要记录路径,并且一个是'A'开头,一个是1开头,有点相应转换,最关键的还是需要注意尝试路径的顺序,不对的话会WA的....我反正试了几个顺序才对,莫非是题目理解错了?

  1. #include "iostream"
  2. using namespace std;
  3. //1,1肯定在回路中,所以只需要判断从1,1出发即可
  4. int p,q;
  5. int str[60];
  6. bool find1;
  7. bool a[30][30];
  8. const int xShift[8]={-2,-2,-1,-1,1,1,2,2};//顺序很重要....没有special judge
  9. const int yShift[8]={-1,1,-2,2,-2,2,-1,1};
  10. void Dfs(const int x,const int y,const int n){
  11.     //cout<<x<<" "<<y<<"...."<<n<<"......."<<endl;
  12.     if(n==p*q-1){
  13.         //puts("if");
  14.         for(int i=0;i<2*p*q-2;i+=2){
  15.             printf("%c%d",'A'+str[i]-1,str[i+1]);
  16.         }
  17.         printf("%c%d/n",'A'+x-1,y);
  18.         find1=true;
  19.     }else if(!find1){
  20.         //puts("else");
  21.         str[n*2]=x;str[n*2+1]=y;//record;
  22.         a[x][y]=false;
  23.         for(int i=0;i<8;i++){
  24.             int X=x+xShift[i],Y=y+yShift[i];
  25.             //cout<<X<<" .............. "<<Y<<endl;
  26.             if(0<X && X<=p && 0<Y && Y<=q && a[X][Y]){
  27.                 Dfs(X,Y,n+1);
  28.                 //cout<<X<<" .. "<<Y<<endl;
  29.             }
  30.         }
  31.         a[x][y]=true;
  32.     }
  33. }
  34. int main(){
  35.     int t,i,j,k;
  36.     scanf("%d",&t);
  37.     for(i=0;i<t;i++){
  38.         scanf("%d%d",&q,&p);
  39.         printf("Scenario #%d:/n",i+1);
  40.         find1=false;
  41.         memset(a,true,sizeof(a));
  42.         str[0]=str[1]=1;
  43.         Dfs(1,1,0);
  44.         if(!find1){
  45.             printf("impossible/n",i+1);
  46.         }
  47.         puts("");
  48.     }
  49.     return 0;
  50. }
内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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