扩散(蓝桥杯)

扩散

题目描述

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解题:计算曼哈顿距离

我们直接假设时间过去了2020分钟,则场上的黑点为距离给定四个点的曼哈顿距离小于等于2020的点。我们的所求便是对这样的点计数。

res = 0
# 先限定一下图画的范围是以(0,0)(2020,2020)[图中存在点(2020,11),最大范围不是2000]为对角顶点,边与坐标轴平行的正方形
for x in range(-2050, 4050):
    for y in
### 蓝桥杯 Java B组 扩散问题 解题思路 扩散问题是蓝桥杯竞赛中的常见题目之一,通常涉及到广度优先搜索(BFS)或者动态规划的思想。以下是针对该类问题的一种通用解法。 #### 广度优先搜索(BFS) 在处理扩散问题时,BFS是一种非常有效的工具。它能够逐层遍历节点,适用于寻找最短路径或模拟传播的过程。通过维护队列来存储当前状态,并逐步扩展到下一层次的状态[^2]。 下面是一个基于 BFS 的扩散问题模板代码: ```java import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; class Solution { static final int MAX_N = 100; // 假设最大网格大小为100*100 static boolean[][] visited = new boolean[MAX_N][MAX_N]; static Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); public static void bfs(int startX, int startY) { queue.offer(new int[]{startX, startY}); visited[startX][startY] = true; int[] dx = {-1, 1, 0, 0}; // 上下左右四个方向的偏移量 int[] dy = {0, 0, -1, 1}; while (!queue.isEmpty()) { int[] current = queue.poll(); int x = current[0], y = current[1]; for (int i = 0; i < 4; ++i) { int newX = x + dx[i]; int newY = y + dy[i]; if (newX >= 0 && newX < MAX_N && newY >= 0 && newY < MAX_N && !visited[newX][newY]) { visited[newX][newY] = true; queue.offer(new int[]{newX, newY}); } } } } public static void main(String[] args) { bfs(0, 0); // 从起点(0, 0)开始扩散 } } ``` 上述代码实现了在一个二维平面上的简单扩散逻辑。`bfs` 函数接受起始位置作为参数,并利用队列完成逐层扩展操作。注意边界条件以及访问标记 `visited` 数组的作用,防止重复计算某些格子。 #### 结合实际场景调整算法 如果遇到更复杂的扩散情况,比如带权值的地图、障碍物或者其他特殊规则,则需要进一步修改基础框架。例如引入额外的数据结构记录距离信息,或是改变移动方式以适应不同类型的输入数据[^3]。 --- ###
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