C - 胜利大逃亡(续) HDU - 1429

本文详细介绍了HDU-1429竞赛题目的解决方案,采用广度优先搜索算法解决迷宫问题,考虑了钥匙和门的约束条件。通过状态压缩记录访问过的状态避免重复搜索,实现高效的路径寻找。

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

C - 胜利大逃亡(续) HDU - 1429

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>

using namespace std;



int n,m,t;
char mp[100][100];
struct data
{
    int x,y;
    int cost;
    int sta;

}st,en;


int dx[]={-1,0,1,0};
int dy[]={0,1,0,-1};
queue<data>que;
int vis[27][27][1077];


bool ok(int x,int y)
{
    if(x<0||x>=n||y<0||y>=m||mp[x][y]=='*')
        return 0;
    return 1;

}
int bfs()
{
    memset(vis,0,sizeof vis);
    while(!que.empty())
        que.pop();

    vis[st.x][st.y][st.sta]=1;
    que.push(st);

    while(!que.empty())
    {
        data now=que.front();
        que.pop();


        if(now.x==en.x&&now.y==en.y)
        {

            return now.cost;
        }
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            data ne=now;
            ne.x+=dx[i];
            ne.y+=dy[i];
            ne.cost++;

            if(ok(ne.x,ne.y))
            {
                char c=mp[ne.x][ne.y];
                if(c>='a'&&c<='z')
                {
                    ne.sta|=(1<<(c-'a'));

                }

                int flag=1;
                char C=mp[ne.x][ne.y];
                if(C>='A'&&C<='Z')
                {
                    if(ne.sta&(1<<(C-'A')))
                    {

                    }
                    else
                        flag=0;

                }
                if(flag&&vis[ne.x][ne.y][ne.sta]==0)
                {
                    vis[ne.x][ne.y][ne.sta]=1;
                    que.push(ne);

                }
            }
        }

    }

    return 0x3f3f3f3f;

}
int main()
{
    while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&t)!=EOF)
    {

        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",mp[i]);
            for(int j=0;j<m;j++)
            {

                if(mp[i][j]=='@')
                {
                    st.x=i;
                    st.y=j;
                    st.cost=0;
                    st.sta=0;
                }
                if(mp[i][j]=='^')
                {
                    en.x=i;
                    en.y=j;
                    en.cost=0;
                    st.sta=0;

                }
            }
        }
        int tmp=bfs();
        if(tmp>=t)
            puts("-1");
        else
        printf("%d\n",tmp);
    }

    return 0;
}
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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