广搜队列(模板)

本文介绍了一种解决四维空间迷宫问题的方法,通过BFS算法实现从起点到终点的最短路径寻找。该算法适用于四维空间,并考虑了障碍物的影响。

D - D

Time Limit:1000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%lld & %llu

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Description

蓝色空间号和万有引力号进入了四维水洼,发现了四维物体--魔戒。

这里我们把飞船和魔戒都抽象为四维空间中的一个点,分别标为 "S" 和 "E"。空间中可能存在障碍物,标为 "#",其他为可以通过的位置。

现在他们想要尽快到达魔戒进行探索,你能帮他们算出最小时间是最少吗?我们认为飞船每秒只能沿某个坐标轴方向移动一个单位,且不能越出四维空间。

Input

输入数据有多组(数据组数不超过 30),到 EOF 结束。

每组输入 4 个数 x, y, z, w 代表四维空间的尺寸(1 <= x, y, z, w <= 30)。

接下来的空间地图输入按照 x, y, z, w 轴的顺序依次给出,你只要按照下面的坐标关系循环读入即可。

for 0, x-1

    for 0, y-1

        for 0, z-1

            for 0, w-1

保证 "S" 和 "E" 唯一。

Output

对于每组数据,输出一行,到达魔戒所需的最短时间。

如果无法到达,输出 "WTF"(不包括引号)。

Sample Input

2 2 2 2
..
.S
..
#.
#.
.E
.#
..
2 2 2 2
..
.S
#.
##
E.
.#
#.
..

Sample Output

1
3

四维模板 套模板  当模板记

 

#include <stdio.h>  
#include <queue>  
#include <string.h>  
using namespace std;     
int A,B,C,D;  
char map[55][55][55][55];  
int vis[55][55][55][55];  
int dirx[]={0,0,0,0,0,0,1,-1};  
int diry[]={0,0,0,0,1,-1,0,0};  
int dirz[]={0,0,1,-1,0,0,0,0};
int dirw[]={1,-1,0,0,0,0,0,0};
int flag;  
int aa,bb,cc,dd;  
struct node{  
    int x;  
    int y;  
    int z;
    int w;  
    int step;   
};   
int judge(int x,int y,int z,int w){  
    if (x>=0&&x<A&&y>=0&&y<B&&z>=0&&z<C&&w>=0&&w<D&&vis[x][y][z][w]==0&&map[x][y][z][w]!='#')  
        return 1;  
    return 0;  
}    
void bfs(int aa,int bb,int cc,int dd){  
    queue<node>Q;  
    node a;  
    a.x=aa;  
    a.y=bb;  
    a.z=cc;  
    a.w=dd;
    a.step=0;  
    vis[aa][bb][cc][dd]=1;  
    Q.push(a);     
    flag=1;   
    while (!Q.empty()){  
        a=Q.front();  
        Q.pop();  
      
        if (map[a.x][a.y][a.z][a.w]=='E'){  
            printf ("%d\n",a.step);  
            flag=0;  
            break;  
              
        }       
        for (int i=0;i<8;i++){  
            node b;  
            b=a;  
            b.x+=dirx[i];  
            b.y+=diry[i];  
            b.z+=dirz[i];  
            b.w+=dirw[i];
            if (judge(b.x,b.y,b.z,b.w)){  
                b.step++;  
                vis[b.x][b.y][b.z][b.w]=1;  
                Q.push(b);  
            }     
        }       
    }
    if (flag)
        printf ("WTF\n");  
}    
int main (){   
       while(scanf ("%d%d%d%d",&A,&B,&C,&D)!=EOF){
               getchar();
               for (int i=0;i<A;i++){  
                for (int j=0;j<B;j++){  
                    for (int k=0;k<C;k++){  
                        for(int l=0;l<D;l++){
                            scanf ("%c",&map[i][j][k][l]);  
                            if (map[i][j][k][l]=='S'){
                                aa=i;
                                bb=j;
                                cc=k;
                                dd=l;
                            }
                        }
                        getchar();
                    }  
                }  
            }   
            memset(vis,0,sizeof(vis));  
            bfs(aa,bb,cc,dd);  
        }
        
    return 0;  
}  

 

### 广 (BFS) 算法模板与实现 广(BFS)是一种基于图的索算法,通常采用队列来实现逐层扩展节点的过程。以下是几种常见的 BFS 模板及其应用场景。 #### 图结构下的 BFS 实现 对于图结构,可以使用邻接表表示图,并通过队列完成 BFS 遍历过程。以下是一个 Python 的实现示例: ```python from collections import deque, defaultdict class Graph: def __init__(self): self.graph = defaultdict(list) def add_edge(self, u, v): self.graph[u].append(v) def bfs(self, start_node): visited = set() queue = deque([start_node]) result = [] while queue: node = queue.popleft() # 取出队首元素 if node not in visited: # 如果未访问过,则标记为已访问 visited.add(node) result.append(node) for neighbor in self.graph[node]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) # 将邻居节点加入队列 return result ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的无向图并通过 BFS 进行遍历[^2]。 --- #### 树结构下的 BFS 层次遍历 在二叉树场景下,可以通过队列实现层次遍历(即按层输出节点值)。下面提供了一个 C++ 和 Python 版本的例子: ##### **C++ 实现** ```cpp #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { vector<vector<int>> res; if (!root) return res; // 若根节点为空,直接返回空结果 queue<TreeNode*> q; q.push(root); while (!q.empty()) { int size = q.size(); vector<int> currentLevel; for (int i = 0; i < size; ++i) { // 处理当前层的所有节点 TreeNode* node = q.front(); q.pop(); currentLevel.push_back(node->val); // 记录当前节点值 if (node->left) q.push(node->left); // 左子节点入队 if (node->right) q.push(node->right); // 右子节点入队 } res.push_back(currentLevel); // 当前层的结果存入最终结果集 } return res; } ``` ##### **Python 实现** ```python from collections import deque class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def level_order_traversal(root): if not root: return [] result = [] queue = deque([root]) while queue: level_size = len(queue) current_level = [] for _ in range(level_size): # 遍历当前层的所有节点 node = queue.popleft() current_level.append(node.val) if node.left: queue.append(node.left) # 左子节点入队 if node.right: queue.append(node.right) # 右子节点入队 result.append(current_level) # 存储当前层的结果 return result ``` 此部分实现了针对二叉树的层序遍历功能[^4]。 --- #### 表格类型的 BFS 应用 当面对网格或矩阵问题时,BFS 常被用来解决最短路径等问题。例如在一个二维数组中寻找从起点到终点的最短距离。 ```python from collections import deque def shortest_path(grid, start, end): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] # 上下左右四个方向移动 queue = deque([(start, 0)]) # 起点坐标以及步数初始化 visited = set([start]) # 使用集合记录已经访问过的点 while queue: (x, y), steps = queue.popleft() if (x, y) == end: # 找到目标点 return steps for dx, dy in directions: # 枚举四个方向 nx, ny = x + dx, y + dy if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and grid[nx][ny] != '#' and (nx, ny) not in visited: visited.add((nx, ny)) queue.append(((nx, ny), steps + 1)) # 下一状态入队 return -1 # 如果无法到达终点,返回 -1 ``` 这段代码适用于迷宫类问题中的最短路径求解[^1]。 --- ### 总结 广(BFS)的核心在于利用队列逐步探索每一层相邻节点,适合于解决诸如连通性检测、最短路径计算等经典问题。不同数据结构(如图、树、表格)都可以灵活应用 BFS 来解决问题。
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