Abbott的复仇(Abbott‘s Revenge,ACM/ICPC World Finals 2000,UVa 816)

这题算是bfs里比较复杂的一个题目了,一开始有点晕,还是看了紫书的解才写出的代码。

#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
struct Node {
	int r, c, d;
	string route;
	Node(int _r, int _c, int _d) {
		r = _r;
		c = _c;
		d = _d;
		route = "";
	}
};//行列面
const int dr[4] = { 0,-1,0,1 };
const int dc[4] = { 1,0,-1,0 };
const char *dct = "ENWS";
const char *turn = "LFR";
int pos[10][10][4][3];//r c d-t
bool jud[10][10][4];//判断结点某个值是否已经被加入队列
int fstr, fstc, lstr, lstc; char fstd;
int get_dctID(char c) {return strchr(dct, c)-dct;}
int get_turnID(char c) {return strchr(turn, c) - turn;}
Node walk(Node pos, char tn) {
	int dct=pos.d;
	if (get_turnID(tn) == 2)dct = (dct + 3) % 4;//turn right
	if (get_turnID(tn) == 0)dct = (dct + 1) % 4;
	return Node(pos.r+dr[dct],pos.c+dc[dct],dct);
}
void bfs() {
	Node node(fstr, fstc, get_dctID(fstd));
	queue<Node> Q;
	node = walk(node, 'F');
	node.route = node.route + " (" + (char)(fstr + 48) + ',' + (char)(fstc + 48) + ')' + ' ' + '(' + (char)(node.r + 48) + ',' + (char)(node.c + 48) + ')';
	Q.push(node);
	while (!Q.empty()) {
		Node fnode = Q.front();
		while (jud[fnode.r][fnode.c][fnode.d] == 1) {
			Q.pop();
			if (Q.empty()) {
				cout << "  No Solution Possible"<<endl;
				return;
			}
			else fnode = Q.front();
		}//判断是否循环查找
		Q.pop();
		if (fnode.r == lstr && fnode.c == lstc) {
			cout << " ";
			int j = 0, i = fnode.route.length();
			for (j; j < i; j++) {
				cout << fnode.route[j];
				if (j % 59==0 && j) { 
					cout << endl << " ";
				}
			}
			cout << endl;
			return;
		}
		//如果到地方了
		for (int i = 0; i < 3; i++) {
			if (pos[fnode.r][fnode.c][fnode.d][i] == 1) {
				Node nnode = walk(fnode, turn[i]);
				nnode.route = fnode.route + " (" + (char)(nnode.r + 48) + ',' + (char)(nnode.c + 48) + ')';
				Q.push(nnode);
			}
		}
		jud[fnode.r][fnode.c][fnode.d] = 1;
	}
	cout << "  No Solution Possible"<<endl;
}
int main() {
	//row column dct 行列 方向
	memset(pos, 0, sizeof(pos));
	string ss;
	while (cin >> ss &&ss!="END") {
		cin >> fstr >> fstc >> fstd >> lstr >> lstc;
		pos[fstr][fstc][0][0] = get_dctID(fstd);//第一组第一个字母
		int r, c; char dt[5];
		while (cin >> r && r) {//保存坐标 如果不为0则继续
			cin >> c;
			while (cin >> dt && dt[0] != '*') {
				int i = 1;//dt是字符型
				while (dt[i++])
					pos[r][c][get_dctID(dt[0])][get_turnID(dt[i - 1])] = 1;
			}
		}//节点保存面朝的方向,变量保存可以移动的方向 如果有这个方向则为1 例如 第一行 第二列 面朝东如果存在向右转则 pos[1][2][0][2]=1; 缺点是时间复杂度增加到最大值,优点是比较直观。
		cout << ss << endl;
		bfs();
	}
	return 0;
}
### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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