POJ-2251 Dungeon Master(BFS+queue)

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)解决三维迷宫寻路问题的方法,并提供了详细的C++实现代码。文章强调了BFS算法相较于深度优先搜索(DFS)的优势,即能够找到从起点到终点的最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目通道

题解分析

绝对不能用dfs,否则会超时,逐层深入,一旦找到立刻退出,能使用时期望最小。

必备vis入队判重。queue存储队列。
判断continue: 1、已经入队。2、下个方块为rock。3、越界。
判断队列退出:1、队列为空(无解)。2、到达E点(得出解)。

AC代码
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
 
char ma[35][35][35];
int vis[35][35][35];
int k,n,m,sx,sy,sz,ex,ey,ez;
int to[6][3] = {{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0},{1,0,0},{-1,0,0}};
 
struct node
{
	int x,y,z,step; 
};
 
int check(int x,int y,int z)
{
	if ( x < 0 || y < 0 || z < 0 || x >= k || y >= n || z >= m )
		return 1; 
	if ( ma[x][y][z] == '#' )
		return 1; 
	if ( vis[x][y][z] )
		return 1; 
	return 0; 			
}
 
int bfs()
{
	node a,nex; 
	a.x = sx; a.y = sy; a.z = sz; a.step = 0; 
	queue<node> q; 
	q.push(a);
	memset(vis,0,sizeof(0));
	vis[sx][sy][sz] = 1; 
	while ( q.empty() == 0 ){
		a = q.front() ; 
		q.pop(); 
		if ( a.x == ex && a.y == ey && a.z == ez )
			return a.step; 
		for (int i = 0; i < 6; i++ ){
			nex.x = a.x + to[i][0];
			nex.y = a.y + to[i][1];
			nex.z = a.z + to[i][2];
			nex.step = a.step + 1; 
            if(check(nex.x,nex.y,nex.z))
                continue;
            vis[nex.x][nex.y][nex.z] = 1;
            q.push(nex); 
		}
	}
	return 0; 
}
 
int main()
{
    int i,j,r;
    while(scanf("%d%d%d",&k,&n,&m),n+m+k)
    {
        for(i = 0; i<k; i++)
        {
            for(j = 0; j<n; j++)
            {
                scanf("%s",ma[i][j]);
                for(r = 0; r<m; r++)
                {
                    if(ma[i][j][r] == 'S')
                    {
                        sx = i,sy = j,sz = r;
                    }
                    else if(ma[i][j][r] == 'E')
                    {
                        ex = i,ey = j,ez = r;
                    }
                }
            }
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        int ans;
        ans = bfs();
        if(ans)
            printf("Escaped in %d minute(s).\n",ans);
        else
            printf("Trapped!\n");
    }
 
    return 0;
}

不同写法(输出处理)
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
char ma[35][35][35];
int vis[35][35][35];
int k,n,m,sx,sy,sz,ex,ey,ez;
int to[6][3] = {{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0},{1,0,0},{-1,0,0}};
struct node
{
	int x,y,z,step; 
};
int check(int x,int y,int z)
{
	if ( x < 0 || y < 0 || z < 0 || x >= k || y >= n || z >= m )
		return 1; 
	if ( ma[x][y][z] == '#' )
		return 1; 
	if ( vis[x][y][z] )
		return 1; 
	return 0; 			
}
void bfs()
{
	node a,nex; 
	a.x = sx; a.y = sy; a.z = sz; a.step = 0; 
	queue<node> q; 
	q.push(a);
	memset(vis,0,sizeof(0));
	vis[sx][sy][sz] = 1; 
	while ( q.empty() == 0 ){
		a = q.front() ; 
		q.pop(); 
		if ( a.x == ex && a.y == ey && a.z == ez ){
            printf("Escaped in %d minute(s).\n",a.step);		
			return;			
		}
		for (int i = 0; i < 6; i++ ){
			nex.x = a.x + to[i][0];
			nex.y = a.y + to[i][1];
			nex.z = a.z + to[i][2];
			nex.step = a.step + 1; 
            if(check(nex.x,nex.y,nex.z))
                continue;
            vis[nex.x][nex.y][nex.z] = 1;
            q.push(nex); 
		}
	}
    printf("Trapped!\n");	 
}
 
int main()
{
    int i,j,r;
    while(scanf("%d%d%d",&k,&n,&m),n+m+k)
    {
        for(i = 0; i<k; i++)
        {
            for(j = 0; j<n; j++)
            {
                scanf("%s",ma[i][j]);
                for(r = 0; r<m; r++)
                {
                    if(ma[i][j][r] == 'S')
                    {
                        sx = i,sy = j,sz = r;
                    }
                    else if(ma[i][j][r] == 'E')
                    {
                        ex = i,ey = j,ez = r;
                    }
                }
            }
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        bfs();
    }
    return 0;
}

不同写法( 【0,l )与 【1,l 】)
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
 
char ma[35][35][35];
int vis[35][35][35];
int k,n,m,sx,sy,sz,ex,ey,ez;
int to[6][3] = {{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0},{1,0,0},{-1,0,0}};
 
struct node
{
	int x,y,z,step; 
};
 
int check(int x,int y,int z)
{
	if ( x <= 0 || y <= 0 || z <= 0 || x > k || y > n || z > m )
		return 1; 
	if ( ma[x][y][z] == '#' )
		return 1; 
	if ( vis[x][y][z] )
		return 1; 
	return 0; 			
}
 
void bfs()
{
	node a,nex; 
	a.x = sx; a.y = sy; a.z = sz; a.step = 0; 
	queue<node> q; 
	q.push(a);
	memset(vis,0,sizeof(0));
	vis[sx][sy][sz] = 1; 
	while ( q.empty() == 0 ){
		a = q.front() ; 
		q.pop(); 
		if ( a.x == ex && a.y == ey && a.z == ez ){
            printf("Escaped in %d minute(s).\n",a.step);		
			return;			
		}
		for (int i = 0; i < 6; i++ ){
			nex.x = a.x + to[i][0];
			nex.y = a.y + to[i][1];
			nex.z = a.z + to[i][2];
			nex.step = a.step + 1; 
            if(check(nex.x,nex.y,nex.z))
                continue;
            vis[nex.x][nex.y][nex.z] = 1;
            q.push(nex); 
		}
	}
    printf("Trapped!\n");	 
}
 
int main()
{
    int i,j,r;
    while(scanf("%d%d%d",&k,&n,&m),n+m+k)
    {
        for(i = 1; i<=k; i++)
        {
            for(j = 1; j<=n; j++)
            {
                scanf("%s",ma[i][j]+1);
                for(r = 1; r<=m; r++)
                {
                    if(ma[i][j][r] == 'S')
                    {
                        sx = i,sy = j,sz = r;
                    }
                    else if(ma[i][j][r] == 'E')
                    {
                        ex = i,ey = j,ez = r;
                    }
                }
            }
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        bfs();
    }
    return 0;
}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值