【蓝桥杯】2015决赛 穿越雷区(bfs)

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法解决X星坦克战车在正负能量交替区域中寻找最短路径的问题。坦克必须从A区到B区,且路径需经过正负能量辐射区的交替,确保坦克正常运行。

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

题目描述

X星的坦克战车很奇怪,它必须交替地穿越正能量辐射区和负能量辐射区才能保持正常运转,否则将报废。
某坦克需要从A区到B区去(A,B区本身是安全区,没有正能量或负能量特征),怎样走才能路径最短?
已知的地图是一个方阵,上面用字母标出了A,B区,其它区都标了正号或负号分别表示正负能量辐射区。
例如:

坦克车只能水平或垂直方向上移动到相邻的区。

输入

输入第一行是一个整数n,表示方阵的大小, 4<=n<100
接下来是n行,每行有n个数据,可能是A,B,+,-中的某一个,中间用空格分开。
输入保证A,B都只出现一次。

输出

要求输出一个整数,表示坦克从A区到B区的最少移动步数。
如果没有方案,则输出-1

样例输入

在这里插入图片描述

样例输出

10

【想说的】这种最小的路径一般都是bfs,刚好回忆一下bfs写法。

题解

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long

using namespace std;
typedef pair<int,int> p;

const int inf=1000000;
char mp[102][102];
int d[102][102];
int sx,sy;
int ex,ey;
int dx[4]={0,0,1,-1};
int dy[4]={1,-1,0,0};
int n;

int bfs()
{
    queue<p> que;
    que.push(p(sx,sy));
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            d[i][j]=inf;
        }
    }
    d[sx][sy]=0;
    while(que.size())
    {
        p pp=que.front();

        que.pop();
        if(pp.second==ey&&pp.first==ex)
        {
            break;
        }

        for(int i=0;i<4;i++)
        {

            int nx=pp.first+dx[i];
            int ny=pp.second+dy[i];

            if(nx>=0&&nx<n&&ny>=0&&ny<n&&mp[nx][ny]!=mp[pp.first][pp.second]&&d[nx][ny]==inf)
            {

                que.push(p(nx,ny));
                d[nx][ny]=d[pp.first][pp.second]+1;
            }
        }
    }
    return d[ex][ey];
}
int main()
{

    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            cin>>mp[i][j];
            if(mp[i][j]=='A')
            {
                sx=i;
                sy=j;
            }
            if(mp[i][j]=='B')
            {
                ex=i;
                ey=j;
            }
        }
    }

    int ans=bfs();
    if(ans==inf)
        ans=-1;
    cout<<ans<<endl;
}

### C++ 实现 BFS 算法用于穿越雷区问题 #### 定义节点结构体 为了表示地图上的每一个位置以及到达该位置所需的步数,可以创建如下 `Node` 结构体: ```cpp struct Node { int x, y; int step; Node(int _x, int _y, int _s): x(_x), y(_y), step(_s) {} }; ``` 此结构体包含了坐标 (x, y) 和当前已经走了多少步的信息。 #### 初始化队列并设置访问标记数组 使用 STL 中的队列来进行层次遍历操作,并准备一个二维布尔型数组记录哪些地方已经被探索过了,防止重复计算。 ```cpp queue<Node> q; bool visited[MAX_H][MAX_W]; // MAX_H 和 MAX_W 是地图的最大高度和宽度 memset(visited, false, sizeof(visited)); ``` #### 主函数逻辑 编写主处理流程,在这里读取输入数据、初始化参数并将起点压入队列开始搜索过程。 ```cpp void bfs() { while (!q.empty()) { Node now = q.front(); q.pop(); if (now.x == endX && now.y == endY) { // 到达目标条件判断 cout << "Minimum steps required: " << now.step << endl; return; } for (int i = 0; i < 4; ++i) { // 假设只允许上下左右四个方向移动 int nx = now.x + dx[i]; int ny = now.y + dy[i]; if (nx >= 0 && nx < h && ny >= 0 && ny < w && !visited[nx][ny] && maze[nx][ny] != '#') { visited[nx][ny] = true; q.push(Node(nx, ny, now.step + 1)); } } } } ``` 上述代码实现了基本的广度优先搜索算法框架。通过不断扩展边界直到找到目的地为止,从而保证了寻得最短路径[^1]。
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