hoj 1440 - Knight Moves

本文分享了使用广度优先搜索(BFS)解决骑士在棋盘上行走问题的经验。通过预处理起点和终点坐标,利用队列进行逐层搜索,最终找到从起点到达终点所需的最少步数。

http://acm.hit.edu.cn/ojs/show.php?Proid=1440&Contestid=0 

        这是我第一次写BFS的题,现在感觉还是很简单的。

        初看此题是在N久之前,当时觉得无从下手,感觉可以用搜索解本题,想了一会

不知道怎么写,pass。最近做了poj 1088 - 滑雪,受到了些启发,稍加思索,终于

把这道题A掉了。

       解题过程:

  1. 先做一些预处理,将起点和终点转化为相应的坐标
  2. 从起点开始进行BFS,直到跳到终点为止。具体做法是先建立一

个队列,把起点压进队。每次搜索时取队首元素,对于队首元素可跳到

的八个点,判断是否为终点,是则停止搜索,不是则把该点压进队;若

判断完这八个点后没跳到终点,则取队首重复上述方法继续搜索。

      解题时需要注意几点:

  1. 从一点可以跳向周围的八个点,跳之前需要判断是否跳出界
  2. 建立一个标记数组检测一个点是否搜索过,如搜索过则不再搜索

附代码

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
#include <queue>
 
using namespace std;
struct point
{
    int x, y, step;
}
p, a, b, temp;
int dic[8][2] = {{-1, -2}, {-1, 2}, {1, 2}, {1, -2}, {-2, -1}, {-2, 1}, {2, 1}, {2, -1}};
int find();
bool flag[8][8];
int main()
{
    char start[3], end[3];
 
    while (scanf("%s%s", start, end) != EOF)
    {
        a.x = start[0] - 'a';
        a.y = start[1] - '1';
        b.x = end[0] - 'a';
        b.y = end[1] - '1';
        memset(flag, 0, sizeof(flag));
 
        printf("To get from %s to %s takes %d knight moves./n", start, end, find());
 
    }
 
    return 0;
}
int find()
{
    int ans = 0, i;
    bool mark = true;
    queue <point> q;
 
    if (a.x == b.x && a.y == b.y)
    {
        mark = false;
    }
    else
    {
        a.step = 0;
        q.empty();
        q.push(a);
        flag[a.x][a.y] = true;
    }
 
    while (mark)
    {
        p = q.front();
        q.pop();
        for (i = 0; i < 8; i++)
        {
            temp.x = p.x + dic[i][0];
            temp.y = p.y + dic[i][1];
            if (temp.x == b.x && temp.y == b.y)
            {
                ans = p.step + 1;
                mark = false;
                break;
            }
            else if (temp.x >= 0 && temp.x < 8 && temp.y >= 0 && temp.y < 8 && flag[temp.x][temp.y] == false)
            {
                flag[temp.x][temp.y] = true;
                temp.step = p.step + 1;
                q.push(temp);
            }
        }
    }
 
    return ans;
}

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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