cocktail with pony

该博客讨论了一个在一维数轴上狼与马的追逐问题。狼和马分别从不同位置开始,按照一定的步长交替移动。目标是判断马是否会被狼抓住,即两者位置相同。代码中给出了模拟这个过程的算法,包括边界情况处理和移动策略。

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题目大意

在一维数轴上,狼的起始位置是x1x_1x1,马的起始位置的x2x_2x2

每轮狼移动v1v_1v1步,小马移动v2v_2v2 步,每一步都可以向左或者向右移动。

狼和马轮流先移动,第一轮狼先动,第二轮马先动。

如果两个动物位置相同,那么马被抓住。

移动不能超过数轴n的长度


代码

#include <iostream>
using namespace std;
int n,v1,v2,x1,x2;
// 模拟
int main()
{
	int t; cin >> t;
	while(t--)
	{
		cin >> n >> v1 >> v2 >> x1 >> x2;
		// x1 v1 狼
		// x2 v2 马
		if(x1 < x2){
            x1 = n - x1 + 1;
            x2 = n - x2 + 1;
        }
        int ans = 1;
        while(1)
        {
            if(ans & 1){ // 马先动
                if(x2 == 1 && x1 == 2) break; // 终止条件
                if(x2 - v2 >= 1) // 还能左移,则尽量左移
                    x2 -= v2; 
                else if((v2 - x2)%2==0){ // 判断停在1还是停在2
                    x2 = 2;
                }else
                    x2 = 1;
            } else {
                if(x1-x2 <= v1) break; // 这也是一个终止条件
                x1 -= v1;
            }
            ans++;
        }
        cout << ans;
    }
	return 0;
}
<think>好的,用户想了解关于“D. cocktail with swap”的信息,但根据提供的引用内容,所有参考资料都集中在Dijkstra算法及其在最短路径中的应用。首先,我需要确认用户提到的“Dijkstra's cocktail algorithm with swapping”是否真实存在,或者是否存在误解或拼写错误。 首先,检查已有的引用内容。引用[1]到[5]都详细描述了Dijkstra的最短路径算法,没有提到任何与“cocktail”或“swap”相关的算法。可能的解释是用户可能混淆了不同的算法名称,比如将“Dijkstra”与其他算法如“Cocktail Shaker Sort”(一种排序算法)结合起来,或者可能是指某种改进或变种算法。 接下来,考虑可能的拼写错误或术语混淆。例如,“cocktail”可能指代“双向”算法,类似于双向Dijkstra,而“swap”可能涉及节点交换的优化策略。需要进一步验证是否存在这样的组合算法。 查阅学术资料,Dijkstra算法的主要变种包括双向Dijkstra、A*算法等,但“cocktail with swap”并不是标准术语。可能用户指的是某种特定的实现方式,例如在优先级队列中使用交换操作来优化性能,或者在路径查找过程中进行节点交换以处理动态图的情况。 此外,考虑到引用[4]提到Dijkstra算法应用于每个顶点可以得到所有顶点对的最短路径,而引用[5]提到了使用优先级队列的机制,或许“swap”指的是在队列中调整节点顺序的操作。但需要明确这是否有特定的名称。 由于没有直接相关的资料,可能需要向用户澄清,指出可能存在的混淆,并提供相关的变种算法信息,如双向搜索或动态图算法中的交换策略。同时,建议用户核实术语的正确性,或提供更多上下文以便更准确地解答。</think>关于“Dijkstra's cocktail algorithm with swapping”,目前公开的计算机科学文献和标准算法教材中并未收录这一名称的算法。从您提供的参考资料来看,所有引用均围绕**Dijkstra最短路径算法**展开,未提及与“cocktail”或“swap”相关的变体。以下是可能存在的几种解释和延伸信息: --- ### 1. **术语混淆的可能性** - **Cocktail Shaker Sort**:一种双向冒泡排序算法,与“swap”(交换)操作相关,但与Dijkstra算法无关。用户可能混淆了排序算法与图算法。 - **双向Dijkstra算法**:一种优化版本,同时从起点和终点出发进行搜索,可能被非正式地称为“cocktail”式双向搜索。但标准术语为**Bidirectional Dijkstra**[^1]。 - **动态图中的交换操作**:若图结构动态变化,可能需要通过“swap”调整节点权重或拓扑结构,但这是特定场景的优化,并非独立算法[^4]。 --- ### 2. **Dijkstra算法相关变种** 若您对Dijkstra算法的优化或扩展感兴趣,可参考以下方向: 1. **双向Dijkstra算法** 同时从起点和终点启动搜索,减少搜索范围,时间复杂度优化为$O(b^{d/2})$($b$为分支因子,$d$为路径深度)[^2]。 2. **A*算法** 结合启发式函数优化搜索方向,公式为: $$f(n) = g(n) + h(n)$$ 其中$g(n)$为实际成本,$h(n)$为启发式估计[^3]。 3. **动态Dijkstra算法** 适用于图结构动态变化的场景(如交通网络),通过增量更新避免全量重新计算[^4]。 --- ### 3. 代码示例:双向Dijkstra的核心逻辑(Python伪代码) ```python def bidirectional_dijkstra(graph, start, end): # 初始化前向和后向的优先队列 forward_queue = PriorityQueue() backward_queue = PriorityQueue() forward_queue.put((0, start)) backward_queue.put((0, end)) # 记录前向和后向的最短距离 forward_dist = {node: float('inf') for node in graph} backward_dist = {node: float('inf') for node in graph} forward_dist[start] = 0 backward_dist[end] = 0 best_path_length = float('inf') while not forward_queue.empty() and not backward_queue.empty(): # 前向搜索一步 f_dist, f_node = forward_queue.get() if f_dist > forward_dist[f_node]: continue for neighbor in graph[f_node]: new_dist = f_dist + graph[f_node][neighbor] if new_dist < forward_dist[neighbor]: forward_dist[neighbor] = new_dist forward_queue.put((new_dist, neighbor)) # 检查是否有交集节点 if f_node in backward_dist and forward_dist[f_node] + backward_dist[f_node] < best_path_length: best_path_length = forward_dist[f_node] + backward_dist[f_node] # 类似处理后向搜索... return best_path_length ``` --- ###
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