Find a way(bfs)HDU - 2612

本文介绍了一种利用BFS解决两人从不同起点到达目的地KFC的最短时间问题的方法。通过两次BFS遍历地图并计算每个位置的总时间,最终找出最短路径。

题目大意:有Y和M两个人要去kfc也就是@吃饭,问最短路是多少

思路:dfs和bfs应该都可以 需要走所有的点,开一个time数组计算两个人到@的时间之和,最后求最小的就可以了

不过我当时一看最短就直接上bfs了


#include<stdio.h>
#include<string.h>
char map[205][205];//存储地图
int time[205][205];//存储时间
int n,m;
int min=0;
int x1,y3,x2,y2;
int book[205][205];
int dir[4][2]={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向
void bfs(int a,int b);
int check(int a,int b){//判断可不可以走
	if(a>=0&&a<n&&b>=0&&b<m&&book[a][b]==0&&map[a][b]!='#'){
		return 1;
	}
	return 0;
}
int main(void){
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
		int i,j;
		memset(time,0,sizeof(time));//初始化
		min=999999;
		getchar();
		for(i=0;i<n;i++){
			gets(map[i]);
		for(j=0;j<m;j++){
			if(map[i][j]=='Y'){
				x1=i;y3=j;
			}
			 if(map[i][j]=='M'){
				x2=i;y2=j;
			}
		}
		}
		bfs(x1,y3);//bfs两个点
		bfs(x2,y2);
		for(i=0;i<n;i++){
			for(j=0;j<m;j++){
				if(map[i][j]=='@'&&time[i][j]!=0){
					min=min>time[i][j]?time[i][j]:min;//求最短时间
				}
			}
		}
		printf("%d\n",min*11);
	}
	return 0;
} 
void bfs(int a,int b){
		memset(book,0,sizeof(book));
		book[a][b]=1;
	struct node{
		int x;
		int y;
		int step;
	}q[50000];
	int head=0;
	int tail=1;
	q[head].x=a;
	q[head].y=b;
	q[head].step=0;
	while(head<tail){
		time[q[head].x][q[head].y]+=q[head].step;//把时间加到time数组中 其实time就相当于step
		int i;
		for(i=0;i<4;i++){
			int tx=q[head].x+dir[i][0];
			int ty=q[head].y+dir[i][1];
			if(check(tx,ty)){
				q[tail].x=tx;
				q[tail].y=ty;
				q[tail].step=q[head].step+1;
				tail++;
				book[tx][ty]=1;
			}
		}
		head++;
	}
}



基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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