1.过河卒

题目描述

棋盘上 AA 点有一个过河卒,需要走到目标 BB 点。卒行走的规则:可以向下、或者向右。同时在棋盘上 CC 点有一个对方的马,该马所在的点和所有跳跃一步可达的点称为对方马的控制点。因此称之为“马拦过河卒”。

棋盘用坐标表示,AA 点 (0, 0)(0,0)、BB 点 (n, m)(n,m),同样马的位置坐标是需要给出的。

现在要求你计算出卒从 AA 点能够到达 BB 点的路径的条数,假设马的位置是固定不动的,并不是卒走一步马走一步。

输入格式

一行四个正整数,分别表示 BB 点坐标和马的坐标。

输出格式

一个整数,表示所有的路径条数。

输入输出样例

输入 #1复制

6 6 3 3

输出 #1复制

6

说明/提示

对于 100 \%100% 的数据,1 \le n, m \le 201≤n,m≤20,0 \le0≤ 马的坐标 \le 20≤20。

#include<cstdio>
using namespace std;
long long f[25][25];
bool g[25][25];
//用long long就可以了,爆不掉,不需要高精
//x1为棋盘长度 y1为棋盘宽度
//x2为马的横坐标 y2为马的纵坐标
//g数组记录该点是否可走 f数组记录路线
int main() {
	int x1, y1, x2, y2; 
	scanf("%d %d", &x1, &y1);
	scanf("%d %d", &x2, &y2);
	g[x2][y2] = 1;
	//记录马的控制点
	if(x2 > 1 and y2 != 0)   g[x2 - 2][y2 - 1] = 1;//这里>1与>=2是等效的,下同
	if(x2 < 19 and y2 != 0)  g[x2 + 2][y2 - 1] = 1;//这里<19与<=18是等效的,下同
	if(x2 > 1 and y2 != 20)  g[x2 - 2][y2 + 1] = 1;
	if(x2 < 19 and y2 != 20) g[x2 + 2][y2 + 1] = 1;
	if(x2 != 0 and y2 > 1)   g[x2 - 1][y2 - 2] = 1;
	if(x2 != 0 and y2 < 19)  g[x2 - 1][y2 + 2] = 1;
	if(x2 != 20 and y2 > 1)  g[x2 + 1][y2 - 2] = 1;
	if(x2 != 20 and y2 < 19) g[x2 + 1][y2 + 2] = 1;
	//递推过程
	for(int i = 0; i <= x1; ++i) 
		for(int j = 0; j <= y1; ++j) 
			if(!g[i][j]) { //该点没被马控制
				if(i == 0 and j == 0) //递推边界1 f[0][0]=1
					f[0][0] = 1;
				else if(i == 0 and j > 0)//递推边界2,x=0时;
					f[0][j] = f[0][j - 1];
				else if(i > 0 and j == 0)//递推边界3,y=0时;
					f[i][0] = f[i - 1][0];
				else
					f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i][j - 1];//递推核心
			}
	
	//最终i循环到x1位置,j循环到y1位置(x1,y1)即为目标点)则f[x1][y1]就是答案
	printf("%lld\n", f[x1][y1]);//格式化输出(lld不要写成d)
	return 0;//返回值return 0一定要写,不然比赛会出错(windows自动返回0)
}

题目思路

这里总共 33 种走法; 在第一列 (x=0)(x=0) 的走法有两种,分别是:

这里总共有 33 种走法;加上前面的3种,共有6种!

看到这里,大家应该明白了题意,现在我们看输入输出:

  • 棋盘上 AA 点有一个过河卒,需要走到目标 BB 点。卒行走的规则:可以向下、或者向右。同时在棋盘上 CC 点有一个对方的马,该马所在的点和所有跳跃一步可达的点称为对方马的控制点。因此称之为“马拦过河卒”。棋盘用坐标表示,AA 点 (0,0)(0,0)、BB 点 (n,m)(n,m)(nn, mm 为不超过 2020 的整数),同样马的位置坐标是需要给出的。现在要求你计算出卒从 AA 点能够到达 BB 点的路径的条数,假设马的位置是固定不动的,并不是卒走一步马走一步。
  • 我们都清楚象棋中的马是如何跳的,跳的是“日”字形。看下表:以输入样例 6×66×6,马在 (3,3)(3,3) 为例,左至右分别为 xx ,上至下分别为 yy。
  • 其中 PP 点为马的控制点。我们不妨把马的控制点 g[x][y]g[x][y] 标记为 11。
  • 样例共有 66 条路径

    大家仔细观察一下,马在第一排 (y=0)(y=0) 的走法有三种

  • 第一排走到底,再走到目标点;
  • 第一排走到第四个 00 的位置,这里大家可以看出有一种路径;
  • 第一排走到倒数第二个 00 的位置,拐个弯到达目标位置;
  • 第一列走到倒数第二个 00 的位置,拐个弯到达目标位置;
  • 第一列走到第四个 00 的位置,大家可以看出有一种路径;
  • 第一列走到底,再走到目标点;
  • 输入前两个数,为棋盘的长宽;
  • 输入后两个数,为马的坐标(x,y)(x,y);
<think>好的,我需要解决用户关于洛谷“过河”问题的疑问。首先,用户希望了解解题思路或算法实现。根据提供的引用内容,问题涉及动态规划,特别是递推关系。 首先,问题描述是过河从A(0,0)到B,只能向右向下走,同时避开马的控制。马的位置和其跳跃可达的是障碍。需要计算路径数量。 接下来,我需要整理引用中的信息。引用[3]提到棋盘和马的控制,引用[4]指出状态转移方程是dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1],但要注意马的控制。引用[1]和[2]提到递归方法效率低,动态规划是正解。 我需要考虑边界条件,比如起被马控制时直接返回0。然后初始化dp数组,处理马的控制,标记这些位置不可达。对于动态规划遍历,每个如果没有被控制,就累加上面和左边的路径数。 另外,要注意数组越界的问题,比如当i或j为0时,只能从一个方向来。可能需要将坐标整体偏移,避免负数索引。例如,将起设为(0,0),但实际处理时可能需要从1开始,这样i-1和j-1不会越界。 最后,代码实现部分需要处理输入,标记马的位置及其控制,初始化dp数组,然后逐行计算。测试案例验证正确性,比如题目中的示例输入。 用户可能需要进一步的优化方法,比如空间压缩,或者处理大数时的溢出问题。但根据引用内容,当前方法已经足够解决题目。需要确保代码正确处理所有边界情况,比如马在边界时的控制判断。</think>### 洛谷 P1002 过河 解题思路与算法实现 #### 问题描述 棋盘上,从 $A(0,0)$ 走到 $B(n,m)$,只能向右向下移动。棋盘上有一个敌方马,其位置为 $(x,y)$,马的控制包括自身位置和一步可达的8个。求所有合法路径的数量(需避开马的控制)[^3]。 --- #### 算法思路 1. **动态规划(DP)** 使用二维数组 $dp[i][j]$ 表示从起 $(i,j)$ 的路径总数,状态转移方程为: $$dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]$$ 需排除马的控制[^4]。 2. **边界条件** - 若起 $A(0,0)$ 或终 $B(n,m)$ 被马控制,直接输出0。 - 初始化第一行和第一列时,若路径被马控制阻断,后续均不可达。 3. **标记马的控制** 通过预计算标记所有马的控制,遍历时跳过这些。 --- #### 代码实现(Python) ```python def count_paths(n, m, horse_x, horse_y): # 标记马的控制 blocked = set() directions = [(-1, -2), (-2, -1), (-1, 2), (-2, 1), (1, -2), (2, -1), (1, 2), (2, 1), (0, 0)] for dx, dy in directions: x = horse_x + dx y = horse_y + dy if 0 <= x <= n and 0 <= y <= m: blocked.add((x, y)) # 初始化DP数组 dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 0 if (0, 0) in blocked else 1 # 动态规划遍历 for i in range(n + 1): for j in range(m + 1): if (i, j) in blocked: continue if i == 0 and j == 0: continue top = dp[i-1][j] if i > 0 else 0 left = dp[i][j-1] if j > 0 else 0 dp[i][j] = top + left return dp[n][m] # 示例输入:B(6,6),马在(3,3) print(count_paths(6, 6, 3, 3)) # 输出应为6 ``` --- #### 关键说明 1. **坐标偏移处理** 实际代码中可将棋盘坐标整体偏移,避免负数索引(如将起设为 $(1,1)$)。 2. **空间优化** 可将二维DP数组压缩为一维数组,仅保留当前行状态,降低空间复杂度至 $O(m)$。 3. **大数问题** 路径数可能极大,需根据题目要求使用高精度计算或取模操作。 ---
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