CCF CSP 游戏 BFS

本文介绍了一种基于广度优先搜索(BFS)的游戏地图寻路算法实现,该算法用于帮助游戏角色避开危险区域并找到从起点到终点的最短路径。通过设定三维路径搜索空间,并利用时间作为状态之一,确保搜索过程的高效性和正确性。

问题描述
  小明在玩一个电脑游戏,游戏在一个n×m的方格图上进行,小明控制的角色开始的时候站在第一行第一列,目标是前往第n行第m列。
  方格图上有一些方格是始终安全的,有一些在一段时间是危险的,如果小明控制的角色到达一个方格的时候方格是危险的,则小明输掉了游戏,如果小明的角色到达了第n行第m列,则小明过关。第一行第一列和第n行第m列永远都是安全的。
  每个单位时间,小明的角色必须向上下左右四个方向相邻的方格中的一个移动一格。
  经过很多次尝试,小明掌握了方格图的安全和危险的规律:每一个方格出现危险的时间一定是连续的。并且,小明还掌握了每个方格在哪段时间是危险的。
  现在,小明想知道,自己最快经过几个时间单位可以达到第n行第m列过关。
输入格式
  输入的第一行包含三个整数n, m, t,用一个空格分隔,表示方格图的行数n、列数m,以及方格图中有危险的方格数量。
  接下来t行,每行4个整数r, c, a, b,表示第r行第c列的方格在第a个时刻到第b个时刻之间是危险的,包括a和b。游戏开始时的时刻为0。输入数据保证r和c不同时为1,而且当r为n时c不为m。一个方格只有一段时间是危险的(或者说不会出现两行拥有相同的r和c)。
输出格式
  输出一个整数,表示小明最快经过几个时间单位可以过关。输入数据保证小明一定可以过关。
样例输入
3 3 3
2 1 1 1
1 3 2 10
2 2 2 10
样例输出
6
样例说明
  第2行第1列时刻1是危险的,因此第一步必须走到第1行第2列。
  第二步可以走到第1行第1列,第三步走到第2行第1列,后面经过第3行第1列、第3行第2列到达第3行第3列。
评测用例规模与约定
  前30%的评测用例满足:0 < n, m ≤ 10,0 ≤ t < 99。
  所有评测用例满足:0 < n, m ≤ 100,0 ≤ t < 9999,1 ≤ r ≤ n,1 ≤ c ≤ m,0 ≤ a ≤ b ≤ 100。
__________________________________________________________________________

我又来重复一遍,看到找“最短”,包括最短时间还是最短距离什么的,同时各路径权限还都是1,那么就要想下有没有用广度搜索做的可能性。这题又验证了这个道理。

这题用BFS和平时的又有一些不一样,往常做的题目大多搜索过的路径都不允许再走一次,但是这题就不一样了,测试样例就允许“走回头路”。但是路过不设置一些条件让程序毫无限制的上下左右随意的来回走,很容易控制不足路径的规模,时间一下就超过了。我第一遍用BFS做这题就是这样超时了,才20分,还不如我考试时用深搜做的。那么。换句话来说,程序还是需要设置条件使之每步都是唯一的,即“不走回头路”,但是这每一步不是仅仅指坐标,还包括另一个状态信息。

这个状态信息就是时间,把路径设置成三维的,横坐标、纵坐标、时间三个决定了每次搜索的一步。相同时刻下,只能一次到达相同坐标。因为相同时刻即使有多条路径可以到达同一坐标,但是在下一时刻,他们的路径选择都是相同的,那么这个时刻只需要一次到达就行,其余的都是重复。

程序中使用get[i][j][t]表示表示在时间t下,是否已经到达过坐标(i,j),如果到达过则为true,否则为false。程序代码如下:

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAXX 110
struct Time{
	int beg;
	int end;
};
struct node{
	int x;
	int y;
	int time;
};
queue<struct node> q;
struct Time T[MAXX][MAXX];
bool get[MAXX][MAXX][10100]; 
int n,m,t; 
int BFS()
{
	int x,y,time;
	struct node N,now;
	N.x = N.y =1;
	N.time = 0;
	q.push(N);
	while(!q.empty())
	{
		now = q.front();
		q.pop();
		x = now.x;
		y = now.y;
		time = now.time;
		if(x==n && y==m)
		{
			return now.time;
		}
		if(x+1<=n && !get[x+1][y][time+1])
		{
			if(time+1>T[x+1][y].end || time+1<T[x+1][y].beg)
			{
				N.x = x+1;
				N.y = y;
				N.time = time+1;
				q.push(N);
				get[x+1][y][time+1] = true;
			}
		}
		
		if(y+1<=m && !get[x][y+1][time+1])
		{
			if(time+1>T[x][y+1].end || time+1<T[x][y+1].beg)
			{
				N.x = x;
				N.y = y+1;
				N.time = time+1;
				q.push(N);
				get[x][y+1][time+1] = true;
			}
		}
		if(x-1>0 && !get[x-1][y][time+1])
		{
			if(time+1>T[x-1][y].end || time+1<T[x-1][y].beg)
			{
				N.x = x-1;
				N.y = y;
				N.time = time+1;
				q.push(N);
				get[x-1][y][time+1] = true;
			}
		}
		if(y-1>0 && !get[x][y-1][time+1])
		{
			if(time+1>T[x][y-1].end || time+1<T[x][y-1].beg)
			{
				N.x = x;
				N.y = y-1;
				N.time = time+1;
				q.push(N);
				get[x][y-1][time+1] = true;
			}
		}
	} 
}
int main()
{
	int x,y,beg,end;
	cin >> n >> m >> t;
	for(int i=0;i<t;i++)
	{
		cin >> x >> y >> beg >> end;
		T[x][y].beg = beg;
		T[x][y].end = end;
	}
	cout << BFS();
	return 0;
}


<think>好的,我现在需要帮用户解决关于CCF CSP考试第34题的解决方案。首先,用户提到了参考内容中的两个引用,一个是关于线性分类器的C++解析,另一个是2014年秋季的相邻数对问题。不过,用户现在想查找的是第34题的解决方案,但给出的引用似乎没有直接提到34题的具体内容。这可能意味着用户希望得到一般性的解题策略,或者需要更具体的指导。 首先,我需要确认CCF CSP考试的结构。通常,第34题属于较难的编程题,可能涉及复杂算法或数据结构。根据以往经验,这类题目常考动态规划、论、贪心算法或高级数据结构如并查集、线段树等。例如,引用[2]中的相邻数对问题虽然属于简单模拟题,但34题可能难度更高。 接下来,用户提供的引用中,引用[1]提到CSP认证的含金量和备考建议,强调刷题积累经验。因此,在回答时应该结合备考策略,强调练习和算法掌握的重要性。引用[2]中的题解提到处理输入时的技巧,比如整体加1避免数组越界,这可能提示在解题时需要注意数据范围和边界条件,这对解决34题同样适用。 用户的需求可能包括:34题的常见题型、解题思路、代码结构以及备考建议。因此,我需要整理这些方面的信息。可能的步骤包括: 1. **分析题目类型**:34题通常属于第四题,难度较高,可能涉及复杂算法。例如,动态规划解决最长路径问题,论中的最短路径,或者高级数据结构应用。 2. **解题思路**:分步骤拆解问题,例如确定问题类型(动态规划、论等),设计算法步骤,处理输入输出,考虑时间空间复杂度。 3. **代码结构**:根据问题类型,给出示例代码框架,比如使用邻接表存储结构,或动态规划的状态转移方程。 4. **注意事项**:强调数据范围、边界条件、测试用例覆盖,如引用[2]中提到的输入处理技巧。 5. **备考建议**:参考引用[1]中的建议,多练习历年真题,熟悉常见算法和数据结构,注意代码的鲁棒性。 例如,假设34题是一个论问题,比如最短路径,那么解题步骤可能包括: - 使用Dijkstra算法或BFS,根据具体问题选择合适的算法。 - 构建邻接表或邻接矩阵表示。 - 处理输入数据,注意节点编号是否从0或1开始。 - 处理可能的特殊情况,如不连通的情况,输出-1或其他指定值。 如果题目类似于动态规划问题,如背包变种,则需要设计状态和转移方程,优化空间复杂度等。 另外,需要提醒用户,由于具体题目内容未知,以上是一般性策略。建议用户提供更多题目细节或参考历年真题中的类似题目,以便更准确地解答。 最后,根据用户提供的引用,引用[1]和[2]中的内容可以作为备考建议和输入处理技巧的示例,增强回答的可信度。例如,在注意事项部分提到输入处理技巧,引用[2]中的例子说明如何避免数组越界,这在其他问题中同样重要。</think>### CCF CSP 第34题解题策略 CCF CSP认证的第34题通常为难度较高的编程题,涉及复杂算法或数据结构。以下是针对此类问题的通用解决方案框架及备考建议: --- #### **1. 题型分析** - **常见类型**:动态规划、论(最短路径/连通性)、贪心算法、高级数据结构(并查集/线段树) - **示例问题**: - 带约束条件的最长递增子序列(动态规划) - 多源最短路径(Floyd算法) - 拓扑排序判定有向无环论) --- #### **2. 解题步骤** 1. **问题抽象** 将输入数据转化为数学模型。例如,论问题需定义节点和边的结构,动态规划需明确状态和转移方程。 2. **算法设计** - **动态规划**:定义状态$dp[i][j]$,推导转移方程,优化空间复杂度。 *示例*:若求最长路径,状态可设计为$dp[u]$表示以节点$u$为终点的最长路径长度。 - **论**:选择合适算法(如Dijkstra、BFS、DFS),处理权值与连通性。 *示例*:多源最短路径问题可使用Floyd算法,时间复杂度为$O(n^3)$[^1]。 3. **代码实现** - **输入处理**:注意数据范围(如节点数$n \leq 10^5$时需用邻接表而非邻接矩阵)[^2]。 - **边界条件**:如节点编号是否从0开始、输入含负数时的偏移处理(参考引用[2]中的+1技巧)。 4. **复杂度优化** - 减少冗余计算(如记忆化搜索)。 - 使用快速IO方法(如C++的`ios::sync_with_stdio(false)`)。 --- #### **3. 代码示例(动态规划类问题)** ```python # 最长递增子序列变种(带约束条件) def solve(): n = int(input()) nums = list(map(int, input().split())) dp = [1] * n # dp[i]表示以nums[i]结尾的最长子序列长度 for i in range(n): for j in range(i): if nums[i] > nums[j] and (nums[i] - nums[j]) % 2 == 0: # 约束条件 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) print(max(dp)) ``` --- #### **4. 注意事项** - **数据范围**:若$n \leq 10^5$,需使用$O(n \log n)$算法(如贪心+二分优化LIS问题)。 - **特殊输入**:如输入含0时,避免数组越界(参考引用[2]的+1偏移技巧)。 - **测试用例**:覆盖边界情况(如空输入、全递增/递减序列)。 --- #### **5. 备考建议** - **刷题重点**:历年CSP真题(如引用[1][2]中的题型)、LeetCode动态规划/论标签题目。 - **代码规范**:使用快速IO、避免全局变量,提升代码鲁棒性[^1]。 - **模拟考试**:限时训练,熟悉考场环境。 ---
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