LeetCode-Escape The Ghosts

本文探讨了一款简化版的吃豆豆游戏算法,玩家从起点出发,避开地图上的幽灵,目标是在幽灵抓到你之前到达终点。文章通过实例解析了如何判断能否在幽灵之前到达目的地,提供了一种简洁高效的解决方案。

Description:
You are playing a simplified Pacman game. You start at the point (0, 0), and your destination is (target[0], target[1]). There are several ghosts on the map, the i-th ghost starts at (ghosts[i][0], ghosts[i][1]).

Each turn, you and all ghosts simultaneously may move in one of 4 cardinal directions: north, east, west, or south, going from the previous point to a new point 1 unit of distance away.

You escape if and only if you can reach the target before any ghost reaches you (for any given moves the ghosts may take.) If you reach any square (including the target) at the same time as a ghost, it doesn’t count as an escape.

Return True if and only if it is possible to escape.

Example 1:

Input: 
ghosts = [[1, 0], [0, 3]]
target = [0, 1]
Output: true
Explanation: 
You can directly reach the destination (0, 1) at time 1, while the ghosts located at (1, 0) or (0, 3) have no way to catch up with you.

Example 2:

Input: 
ghosts = [[1, 0]]
target = [2, 0]
Output: false
Explanation: 
You need to reach the destination (2, 0), but the ghost at (1, 0) lies between you and the destination.

Example 3:

Input: 
ghosts = [[2, 0]]
target = [1, 0]
Output: false
Explanation: 
The ghost can reach the target at the same time as you.

Note:

  • All points have coordinates with absolute value <= 10000.
  • The number of ghosts will not exceed 100.

题意:模拟一个吃豆豆的游戏,初始位置在(0, 0)点,需要到达目标位置(target[0], target[1]);在位置(ghosts[i][0], ghosts[i][1])上有幽灵;现在,需要计算我们是否可以在碰到幽灵之前到达目的地(需要注意一点的是,如果我们和幽灵同时达到目的地,游戏有相当于失败);

解法:如果我们模拟自己的轨迹和幽灵的轨迹,那么计算量会非常的大,但是这道题目只需要我们判断是否可以在幽灵之前到达目的地,那么我们只需要判断我们到达目的地的最大距离是否比任何一个幽灵到达目的地的距离来的小即可;

Java
class Solution {
    public boolean escapeGhosts(int[][] ghosts, int[] target) {
        int maxDistance = Math.abs(target[0]) + Math.abs(target[1]);
        for (int[] ghost: ghosts) {
            if (Math.abs(ghost[0] - target[0]) + 
                Math.abs(ghost[1] - target[1]) <= maxDistance) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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