UVa 11624 - Fire!

本文探讨了一种解决迷宫中人逃离策略的问题,特别关注于火的扩散与人的移动之间的互动。通过引入双队列的搜索算法,实现对火蔓延和人移动的同步处理,以确定人在不被火触及的情况下离开迷宫的最快时间。

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

题目:一个平面迷宫中有一个人,迷宫中有些点起火了,火和人每个单位时间只能向相邻的格子移动,

            其中有一些空间被墙壁占据,问这个人在不背或烧到的情况下,离开迷宫的最快时间。

分析:搜索。迷宫中的最短路,首先就会想到bfs;并且bfs利用队列会使状态空间按时间顺序分层。

            而火的扩散过程正好符合这个时间的层次。所以我们会想到,利用两个队列,一个储存人的状态,

            一个储存火的状态。按照时间顺序,先更新火蔓延的节点,再扩展人能到达的节点。

            通过分析,我们发现这两个队列可以合并,只须初始化的时候,按照火节点然后是人的顺序入队即可。

           (节点中加入一个是否是火节点的判断,就可以两种节点按不同的细节处理)

注意:时间是指走出迷宫的时间,到达边界后要加1;初始节点的判断。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>

using namespace std;

char maps[1005][1005];
int  step[1005][1005];
int  d[4][2] = {1,0,-1,0,0,1,0,-1};

typedef struct nodep {
	int x,y,s,f;
	nodep( int X, int Y, int S, int F ){x = X;y = Y;s = S;f = F;}
	nodep(){}
}point;
point Q[1000005];

void bfs( int n, int m )
{
	int move = 0,save = 0;
	point J;
	for ( int i = 0 ; i < n ; ++ i )
	for ( int j = 0 ; j < m ; ++ j ) {
		if ( maps[i][j] == 'J' ) 
			J = point( i, j, 0, 0 );
		if ( maps[i][j] == 'F' )
			Q[save ++] = point( i, j, 0, 1 );
		step[i][j] = 1000005;
	}
	
	step[J.x][J.y] = 0;
	Q[save ++] = J;
	while ( move < save ) {
		point New,now = Q[move ++];
		if ( !now.f )
		if ( now.x == 0 || now.x == n-1 || now.y == 0 || now.y == m-1 ) {
			printf("%d\n",now.s+1);
			return;
		}
		for ( int i = 0 ; i < 4 ; ++ i ) {
			New.x = now.x + d[i][0];
			New.y = now.y + d[i][1];
			New.s = now.s + 1;
			New.f = now.f;
			if ( New.x >= 0 && New.x < n && New.y >= 0 && New.y < m )
			if ( maps[New.x][New.y] == '.' )
				if ( New.f ) {
					maps[New.x][New.y] = 'F';
					Q[save ++] = New;
				}else if ( step[New.x][New.y] > step[now.x][now.y] + 1 ) {
					step[New.x][New.y] = step[now.x][now.y] + 1;
					Q[save ++] = New;
				}
		}
	}
	printf("IMPOSSIBLE\n");
}

int main()
{
	int c,n,m;
	while ( scanf("%d",&c) != EOF )
	while ( c -- ) {
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for ( int i = 0 ; i < n ; ++ i )
			scanf("%s",maps[i]);
		bfs( n, m );
	}
	return 0;
}

### 算法竞赛平台 当前主流的算法竞赛平台包括 Codeforces、AtCoder、TopCoder 和 LeetCode。这些平台不仅提供在线比赛,还拥有丰富的练习题库供选手提升技能[^1]。 Codeforces 是全球范围内最受欢迎的比赛平台之一,定期举办 Div. 1 至 Div. 3 的比赛,并支持多种语言提交代码。 LeetCode 则更注重实际应用能力,适合准备技术面试的同时提高算法水平。它提供了详细的分类标签和企业真题解析功能[^2]。 --- ### 常见题目解析 以下是部分经典题目及其难度分析: #### 动态规划 - **UVA11300 Spreading the Wealth (难度: 5)**:该题涉及经典的动态规划问题,目标是最小化财富分配中的最大差值[^2]。 - **UVA11464 Even Parity (难度: 5)**:通过状态压缩 DP 解决棋盘上的翻转操作问题。 #### 数据结构 - **UVA11995 I Can Guess the Data Structure! (难度: 3)**:判断给定序列是否符合栈、队列或优先队列的行为模式[^2]。 - **UVA11997 K Smallest Sums (难度: 5)**:利用堆优化实现高效的 k 小求解[^2]。 #### 图论 - **UVA11624 Fire! (难度: 5)**:基于 BFS 或 Dijkstra 的最短路径扩展问题,需考虑火势蔓延的影响[^2]。 - **UVA10816 Travel in Desert (难度: 6)**:结合最小生成树与双关键字贪心策略解决复杂图模型下的旅行路线选择[^2]。 --- ### 训练方法建议 1. **制定计划**:按照章节顺序逐步学习《算法竞赛入门经典》等书籍的内容,完成对应章节推荐的经典例题。 2. **专项突破**:针对薄弱环节集中刷题,比如动态规划可以先从简单的一维/二维 DP 开始,再过渡到区间 DP 和状压 DP[^1]。 3. **模拟实战**:参加虚拟比赛(Virtual Contests),严格按照正式比赛时间限制答题,锻炼抗压能力和快速编码技巧。 4. **总结反思**:每次赛后认真阅读官方题解或其他高排名选手分享的经验帖,记录下自己容易忽略的知识点或者错误思路。 ```python def simulate_training(days=30): """ 模拟一个月内的训练安排 """ topics = ["DP", "Graph Theory", "Data Structures"]
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