Hdu 1429(状态压缩)

BFS与状态压缩实战
本文介绍了一种结合广度优先搜索(BFS)与状态压缩技术解决迷宫问题的方法。通过状态压缩记录不同钥匙的状态,实现寻找最短路径的目标。文章详细展示了如何使用C++实现这一算法。

有钥匙和门的 bfs +  状态压缩 

一个十把钥匙和锁,分别为a,b......j。当所用的步数小于t即可。


和上一篇对应着来看,加强状态压缩的理解。


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;

int n,m,t,ans;
char map[21][21];
int dir[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
int vis[21][21][1<<10];
//visit第三维是存放钥匙的,十种不同的钥匙用十个不同的二进制来存放
//0000000000,所以是1<<10(1024),相应的位置上是0代表没有该种钥匙

struct node
{
    int x,y,dis,key;
    //一般这里面除了step之外有几个参数,visit数组就有几维
    node(int _x=0,int _y=0,int _dis=0,int _key=0):x(_x),y(_y),dis(_dis),key(_key){};
};

node s;

void BFS()
{
    ans=-1;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    vis[s.x][s.y][s.key]=1;
    queue <node> q;
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        node tt=q.front();
        q.pop();
        for(int k=0;k<4;k++)
        {
            int x=tt.x+dir[k][0];
            int y=tt.y+dir[k][1];
            if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&map[x][y]!='*'&&!vis[x][y][tt.key])
            {
                if(map[x][y]=='.'||map[x][y]=='@')
                {
                    //起点或者普通的可通过的路
                    vis[x][y][tt.key]=1;
                    q.push(node(x,y,tt.dis+1,tt.key));
                }
                if(map[x][y]=='^')
                {
                    //出口
                    if(tt.dis+1<t)ans=tt.dis+1;
                    return;
                }
                if(map[x][y]>='A'&&map[x][y]<='J')
                {
                    //有锁的地方,查找是否有该锁的钥匙
                    int key=1<<(map[x][y]-'A');
                    //对应钥匙应该在的位
                    if(tt.key&key)
                    {
                        //tt.key的该位是否是一个1(钥匙)
                        vis[x][y][tt.key]=1;
                        q.push(node(x,y,tt.dis+1,tt.key));
                    }
                }
                if(map[x][y]>='a'&&map[x][y]<='j')
                {
                    //有钥匙的地方
                    int key=1<<(map[x][y]-'a');
                    if(!vis[x][y][tt.key|key])
                    {
                        //tt.key|key,将钥匙所在的位加进去
                        vis[x][y][tt.key|key]=1;
                        q.push(node(x,y,tt.dis+1,tt.key|key));
                    }
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&t)==3)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",map[i]);
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(map[i][j]=='@')
                {
                    s.x=i;s.y=j;s.dis=0,s.key=0;
                }
            }
        }
        BFS();
        printf("%d\n",ans);
    }
}


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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