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本文介绍了一个基于深度优先搜索算法的解决方案,帮助坦克在交错的能量辐射区中找到从A到B的最短路径。坦克需要在正负能量区域之间交替行进以保持运行状态。

深度优先搜索的应用

import java.util.Scanner;

/**
 * @author Administrator
 *穿越雷区
X星的坦克战车很奇怪,它必须交替地穿越正能量辐射区和负能量辐射区才能保持正常运转,否则将报废。
某坦克需要从A区到B区去(A,B区本身是安全区,没有正能量或负能量特征),怎样走才能路径最短?

已知的地图是一个方阵,上面用字母标出了A,B区,其它区都标了正号或负号分别表示正负能量辐射区。
例如:
A + - + -
- + - - +
- + + + -
+ - + - +
B + - + -
坦克车只能水平或垂直方向上移动到相邻的区。

数据格式要求:
输入第一行是一个整数n,表示方阵的大小, 4<=n<100
接下来是n行,每行有n个数据,可能是A,B,+,-中的某一个,中间用空格分开。
A,B都只出现一次。
要求输出一个整数,表示坦克从A区到B区的最少移动步数。
如果没有方案,则输出-1

例如:
用户输入:
5
A + - + -
- + - - +
- + + + -
+ - + - +
B + - + -
则程序应该输出:
10

资源约定:
峰值内存消耗(含虚拟机) < 512M
CPU消耗  < 2000ms

请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。
所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
注意:不要使用package语句。不要使用jdk1.7及以上版本的特性。
注意:主类的名字必须是:Main,否则按无效代码处理。

 */
public class tangKeLeiQu1 {
    private static int [][] dir={{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};
    private static int min=Integer.MAX_VALUE;
    private static int count=0;
    private static char[][] modelArray=null;
    private static boolean flag=false;//设置标志判断是否有结果
    public static Boolean ISwalk(char[][] Array,int x,int y,int mx,int my){
        if(Array[x][y]!=Array[mx][my]&&Array[mx][my]!='0'){
            return true;
        }
        return false;
    }
    public static void dfs(char[][] Array,int x,int y){
        for(int i=0;i<dir.length;i++){
            int mx=x+dir[i][0];
            int my=y+dir[i][1];
            if(mx>=0&&my>=0&&mx<Array[0].length&&my<Array.length){
                if(Array[x][y]=='B'){
                    if(count<min){
                        min=count;
                    }count--;
                    flag=true;
                    return;
                }
                if(ISwalk(Array,x,y,mx,my)){
                    Array[x][y]='0';
                    count++;
                    dfs(Array,mx,my);
                    Array[x][y]=modelArray[x][y];
                }
            }
        }count--;
    }
    public static void main(String[] args) {
        int x = 0,y=0;
      Scanner scanner=new Scanner(System.in);
     int line= Integer.parseInt(scanner.nextLine());
              modelArray=new char[line][line];
     char[][] newArray=new char[line][line];
     for(int i=0;i<line;i++){
         char[]  lineArray=scanner.nextLine().toCharArray();

         for(int j=0;j<lineArray.length;j+=2){
             int id=j/2;
             char tem=lineArray[j];
             modelArray[i][id]=newArray[i][id]=tem;
             if(tem=='A'){
                 x=i;
                 y=id;
             }
         }
     }
     dfs(newArray,x,y);
     if(flag){
         System.out.println(min);
     }
     System.out.println("-1");
    }

}
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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