UVALive-7220 Dungeon Trap【最短路Bfs+思维枚举】好题~

本文探讨了一种在地图上放置障碍以阻止两点间通行的问题,旨在最大化放置障碍的价值总和。通过两次广度优先搜索确定所有可能放置位置的价值,并采用枚举方法找到最优解。

题目大意:

给你一个N*M的地图,其中A是起点B是终点,0表示障碍,其他数字表示走到这个点的花费,我们现在要将没有障碍的地方逐渐放置障碍,直到A不能走到B为止,我们放置障碍得到的价值就是那个点的权值,我们希望这个权值和尽可能的大,问这个最大值。


思路:

记录sum表示所有点都能放置障碍的权值。

一开始写的是找A-->B的最短路shrot,然后记录这条路上的最大权值maxn,那么ans=sum-shrot+maxn.

然后找到一组错误数据:

1

4 4

A142
3790
2B55
1235 
我的做法的结果是47.正解是48.

然后更改思路:


枚举一个点作为最后一个放置障碍的点,假设这个点放置完障碍之后使得A走不到B.

那么ans=max(ans,sum-(从A到这个点的距离+从B到这个点的距离-2*这个点的权值));

那么在一开始的时候跑两遍最短路再枚举即可。


Ac代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;
struct node
{
    int x,y,len;
}now,nex;
int n,m;
int kase;
int dis[150][150];
int dis2[150][150];
char a[150][150];
int fx[4]={0,0,1,-1};
int fy[4]={1,-1,0,0};
void Bfs(int sx,int sy)
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<m;j++)
        {
            dis[i][j]=0x3f3f3f3f;
        }
    }
    queue<node >s;
    dis[sx][sy]=0;
    now.x=sx;
    now.y=sy;
    now.len=0;
    s.push(now);
    while(!s.empty())
    {
        now=s.front();
        s.pop();
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            nex.x=now.x+fx[i];
            nex.y=now.y+fy[i];
            nex.len=now.len;
            if(nex.x>=0&&nex.x<n&&nex.y>=0&&nex.y<m&&a[nex.x][nex.y]!='0')
            {
                if(a[nex.x][nex.y]!='B')nex.len+=a[nex.x][nex.y]-'0';
                if(dis[nex.x][nex.y]>nex.len)
                {
                    dis[nex.x][nex.y]=nex.len;
                    s.push(nex);
                }
            }
        }
    }
}
void Bfs2(int sx,int sy)
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<m;j++)
        {
            dis2[i][j]=0x3f3f3f3f;
        }
    }
    queue<node >s;
    dis2[sx][sy]=0;
    now.x=sx;
    now.y=sy;
    now.len=0;
    s.push(now);
    while(!s.empty())
    {
        now=s.front();
        s.pop();
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            nex.x=now.x+fx[i];
            nex.y=now.y+fy[i];
            nex.len=now.len;
            if(nex.x>=0&&nex.x<n&&nex.y>=0&&nex.y<m&&a[nex.x][nex.y]!='0')
            {
                if(a[nex.x][nex.y]!='B')nex.len+=a[nex.x][nex.y]-'0';
                if(dis2[nex.x][nex.y]>nex.len)
                {
                    dis2[nex.x][nex.y]=nex.len;
                    s.push(nex);
                }
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int t;
    kase=0;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        int sx,sy,ex,ey;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",a[i]);
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(a[i][j]=='A')
                {
                    sx=i;
                    sy=j;
                }
                if(a[i][j]=='B')
                {
                    ex=i;
                    ey=j;
                }
            }
        }
        Bfs(sx,sy);
        Bfs2(ex,ey);
        int sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(a[i][j]>='0'&&a[i][j]<='9')sum+=a[i][j]-'0';
            }
        }
        int output=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(a[i][j]!='0'&&a[i][j]!='B'&&a[i][j]!='A')
                {
                    output=max(output,sum-(dis[i][j]+dis2[i][j]-2*(a[i][j]-'0')));
                }
            }
        }
        if(dis[ex][ey]==0x3f3f3f3f)printf("Case #%d: 0\n",++kase);
        else printf("Case #%d: %d\n",++kase,output);
    }
}







STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源,聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法,旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员,重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础,熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员,尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标:①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现;②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制;③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程;④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持; 阅读建议:建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证,重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑,建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
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