SNOI省选模拟赛Round5 T2 逃离迷宫escape 搜索+并查集+预处理剪枝+双联通分量?

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题目大意:有一个n*m的地图,有些地方是墙,有些地方是空地,有一个人和一个箱子还有一个终点,给出人,箱子,和终点的位置,求人把箱子推到终点,箱子的最少移动次数。

n,m<=1000。

【前言】

考场上只打出了n^4的搜索...虽然加了剪枝但用处不大,考完后发现std的代码可读性几乎为零,只好一个人磕了一下午....

【题解】

这题正解真是好难啊,能想到那么多。

n^4的搜索很好打,bfs+bfs即可。

但是每次箱子移动位置时,我们都要重新bfs一遍人的位置导致浪费大量时间,所以应该想到要预处理一些信息。

注意:前方高能讲解比较鬼畜,请耐心的看完。

我们把矩阵读在一行字符串里,因为这样标号很方便。

先来定义一些数组吧。

dir[i][j],表示在第i个点,去第j个方向是否越界,j是0~4之间的整数,表示4个方向。

u[4][2],矩阵用的方向数组。

delta[4],将矩阵转成一行后用的方向数组。

vis[i][j],表示第i个点能否去j方向的点。

check[i][j1][j2],表示在第i个点,从j1方向转移来,下一步向j2方向转移,这个方案是否能行。

那么,处理出check数组就是我们的最终目标,因为有了check数组我们就可以不用枚举很多不可行的状态。

dir数组很好处理,就不说了。那么我们先处理出dir数组。

然后就是处理check数组了。

首先要维护连通性,维护连通性我们能够想到并查集(但我考场上否定了),但存在一个问题,有可能一些本身联通的点,因为推箱子导致不连通。(就是这个原因,我否定了并查集的做法)。

那么,如果有一个图,使得没有一个点去掉会让图不连通,也就是双联通分量。

因此采用Tarjan算法,对图进行dfs,并记录每个点的dfn和low。

在定义一个数组d,表示一个点有几个方向被访问过了,如果一个点的四个方向都被访问过了,说明这个点的答案已经统计完毕了,更新答案。

根据dfn和low的定义,我们可以判断出答案是在前面的dfs时已经统计出来了,也就是被包含在已经找到的双联通分量里,还是这个双联通分量没有统计完毕,答案在后面的dfs里。

对于包含在已经统计完毕的点,我们可以枚举上一步转移来的点和下一步去的点,设这两个点为x和y,当前点为now,据此可以分成5种情况讨论:

1)x和y的dfn值都小于dfn[now],说明可以到达。

2)x和y直接连通,说明可以到达。

3)x和y的dfn值都大于dfn[now],那么只需判断这两个点是否属于这个双联通分量,判断方法是看其所在并查集的祖先的low值是否小于dfn[now],若满足则可行。

4)dfn[x]>dfn[now],dfn[y]<dfn[now],那么只看x即可。

5)dfn[x]<dfn[now],dfn[y]>dfn[now],那么只看y即可。

综上我们可以预处理出check数组。

然后我们可以先从人的位置出发开始bfs,标记所有人能到达的位置。

接着从箱子的位置统计,如果上下左右有人能到达的位置,就将其加入队列并记录方向,作为bfs的起始队列。

然后bfs,对于当前点,如果箱子要去一个位置,那么人就要在相反的方向,也就是代码中的d[head](人)与(3-d[head])(箱子)方向的关系。

然后枚举4个方向,如果从当前方向来的转移到下一个方向去的方案可行并且下一个点从这个方向来的情况没有统计,加入队列即可。

代码中有较详细注释。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define maxn 10000005
using namespace std;
typedef long long LL;
int read()
{
	char c;int sum=0,f=1;c=getchar();
	while(c<'0' || c>'9'){if(c=='-')f=-1;c=getchar();}
	while(c>='0' && c<='9'){sum=sum*10+c-'0';c=getchar();}
	return sum*f;
}
const int u[4][2]={{0,1},{-1,0},{1,0},{0,-1}};
int n,m;
char s[maxn];
bool check[maxn][4][4],vis[maxn][4],dir[maxn][4];
int fa[maxn],rank[maxn],anc[maxn];
int delta[4],st[maxn],q[maxn];
int dfn[maxn],low[maxn],pre[maxn],d[maxn],tot;
int step[maxn];
int getfa(int x)
{
	return fa[x]==x?x:fa[x]=getfa(fa[x]);
}
void unio(int x,int y)
{
	x=getfa(x),y=getfa(y);
	if(rank[x]<rank[y])
	fa[x]=y;
	else
	fa[y]=x,rank[x]+=rank[x]==rank[y];
}
void dfs(int start)
{
	int top,now,next,i,j,x,y,son,flag;
    st[top=1]=start,d[start]=0;
    dfn[start]=low[start]=++tot;
    for(;top;)
    {
        now=st[top];
        if(dir[now][d[now]])
        {
            next=now+delta[d[now]];
            if(s[next]!='#' && !dfn[next])//访问下一个点 没越界 不是墙且没访问过 
            {
                pre[next]=now,st[++top]=next,d[next]=0;//记录下一个点由当前点转移来 
                dfn[next]=low[next]=++tot;
            }
        }
        if(d[now]>3)//如果四个方向都访问过 
        {
            for(flag=1,i=0;i<4;i++)
            if(dir[now][i])
            {
                next=now+delta[i];
                if(s[next]=='#') continue;
                if(pre[next]==now)//如果下一个点由该点转移过来 
                {
                    son++,low[now]=min(low[now],low[next]);//有儿子,用后代更新当前的low 
                    if(low[next]>=dfn[now]) flag=0;//如果下一个点能追溯到的最早节点比当前点更早 
                }
                else
                if(pre[now]!=next)//如果该点不是由下一点转移来的 
            	low[now]=min(low[now],dfn[next]);//更新low 
            }
            if(pre[now]==-1)//是第一层递归 
            if(son>1) flag=0;//如果有儿子,说明更早地被更新了答案。 
			else flag=1;
            if(!flag)//flag==0  说明答案从前面找 
            for(i=0;i<4;i++)
            for(j=0;j<4;j++)
            {
                if(!dir[now][i] || !dir[now][j]) continue;
                x=now+delta[i],y=now+delta[j];
                if(s[x]=='#' || s[y]=='#') continue;
                if(dfn[x]<dfn[now] && dfn[y]<dfn[now])//如果下一步走的点和上一步来的点都在当前点前面,说明可以 
                check[now][i][j]=true;
                if(getfa(x)==getfa(y))//如果下一步走的点和上一步来的点联通,说明可以。 
                check[now][i][j]=true;
                if(dfn[x]>dfn[now] && dfn[y]>dfn[now])//如果下一步走的点和上一步来的点都在后面 
                if(low[anc[getfa(x)]]<dfn[now])
                if(low[anc[getfa(y)]]<dfn[now])//如果都联通,说明可以 
                check[now][i][j]=true;
                if(dfn[x]>dfn[now] && low[anc[getfa(x)]]<dfn[now] && dfn[y]<dfn[now])//分开讨论 
                check[now][i][j]=true;
                if(dfn[y]>dfn[now] && low[anc[getfa(y)]]<dfn[now] && dfn[x]<dfn[now])//分开讨论 
                check[now][i][j]=true;
            }
            else//否则看后面的
            for(i=0;i<4;i++)
            for(j=0;j<4;j++)
            {
                if(!dir[now][i] || !dir[now][j]) continue;
                x=now+delta[i],y=now+delta[j];
                if(s[x]=='#' || s[y]=='#') continue;
                check[now][i][j]=true;
            }
            for(i=0;i<4;i++)
            {
                if(!dir[now][i]) continue;
                next=now+delta[i];
                if(s[next]=='#') continue;
                if(pre[next]==now)
                unio(now,next),anc[getfa(now)]=now;//并查集联通 
            }
            top--;//弹出该点 
            continue;
        }
        d[now]++;
    }
}
int main()
{
	freopen("escape.in","r",stdin);
    freopen("escape.out","w",stdout);
	int i,j,k,head,tail,next;
    n=read();m=read();
    for(i=0;i<n;i++)
    scanf("%s",s+i*m);
    delta[0]=1,delta[1]=-m;
    delta[2]=m,delta[3]=-1;
    for(i=0;i<n;i++)
    for(j=0;j<m;j++)
    for(k=0;k<4;k++)
	{
	    int t1=i+u[k][0],t2=j+u[k][1];
	    if(t1>=0 && t1<n && t2>=0 && t2<m)
	    dir[i*m+j][k]=true;
	    else
	    dir[i*m+j][k]=false;
	}
    for(i=0;i<n*m;i++)
	fa[i]=i,rank[i]=0,anc[i]=i;
    for(i=0;i<n*m;i++)
    if(!dfn[i] && s[i]!='#')
    pre[i]=-1,dfs(i);
    for(i=0;i<n*m;i++)
    if(s[i]=='@') break;
    q[1]=i;
	memset(vis,false,sizeof(vis));
	vis[i][0]=true;
    for(head=tail=1;head<=tail;head++)
    for(i=0;i<4;i++)
    {
        if(!dir[q[head]][i]) continue;
        next=q[head]+delta[i];
        if(s[next]=='#' || vis[next][0]) continue;
        vis[next][0]=true,q[++tail]=next;
    }
    for(i=0;i<n*m;i++)
    if(s[i]=='B') break;
    for(head=1,tail=0,j=0;j<4;j++)
    {
        if(!dir[i][j]) continue;
        next=i+delta[j];
        if(vis[next][0]) q[++tail]=i,d[tail]=j;
    }
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(i=1;i<=tail;i++)
    vis[q[i]][d[i]]=true,step[i]=1;
    for(;head<=tail;head++)
    {
        if(!dir[q[head]][3-d[head]]) continue;//如果从另一边过来时越界,说明不行 
        next=q[head]+delta[3-d[head]];//箱子要去的地方 
        if(s[next]=='#') continue;
        if(s[next]=='+') break;
        for(i=0;i<4;i++)
        if(check[next][d[head]][i] && !vis[next][i])
        {
            q[++tail]=next,d[tail]=i;
            vis[next][i]=true,step[tail]=step[head]+1;
        }
    }
    printf("%d\n",step[head]);
    return 0;
}
时间复杂度为O(NM)

【收获】

1)一道简单的搜索题要想优化也是可以继续优化的。

2)判断连通性要联想到并查集甚至双联通分量。

3)注重细节,脑洞大开才是一名合格的OIer。

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题目链接http://poj.org/problem?id=2069思路代码#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <cmath>#define EPS (1e-8)using namespace std;struct Po

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内容概要:本文详细介绍了模糊PID与传统PID控制无刷直流电机对比仿真模型的Simulink实现方法,旨在通过仿真手段系统性地对比两种控制策略在无刷直流电机调速系统中的动态性能差异。文章首先阐述了无刷直流电机的数学建模过程,继而深入解析传统PID控制的基本原理,并重点论述模糊PID控制器的设计流程,涵盖模糊规则的构建、隶属度函数的选取以及模糊推理机制的实现。通过构建完整的Simulink仿真模型,对两种控制器在启动响应速度、抗外部干扰能力及稳态控制精度等关键性能指标上进行了全面的对比分析。仿真结果表明,相较于传统PID,模糊PID控制在应对非线性、时变系统时表现出更强的鲁棒性和更高的控制精度,有效提升了系统的整体性能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Simulink仿真软件操作经验的高等院校自动化、电气工程等相关专业的学生、科研人员,以及从事电机驱动与控制技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①作为教学案例,帮助学生直观理解PID控制与模糊PID控制的核心原理及其在工程实践中的差异;②为科研项目提供一个可靠的控制算法对比与验证的仿真平台;③为工业界在电机控制策略的选型、优化及先进控制算法的工程化应用提供理论依据和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的仿真模型文件,亲自动手搭建并调试仿真系统,重点关注控制器参数(如PID增益、模糊规则表、隶属度函数形状)的设置对系统动态响应和稳态性能的影响规律,并可尝试修改模糊控制规则或引入其他智能控制算法(如神经网络控制)进行扩展性研究,以深化对现代控制理论的理解与应用。

从Elasticsearch的jvm.options读懂JVM参数的生效核验、内存分账与诊断兜底代码包

拿到一台机器和一个 Java 服务,怎样确认 JVM 实际吃进去了哪些参数,怎样给堆和堆外分配内存,怎样把 GC 日志、堆转储、异常栈这些“事后取证”的参数配齐,以及怎样在 JDK 8 与 JDK 9+ 之间安全迁移。 讲解的抓手是 Elasticsearch(下文简称 ES)的 jvm.options。这份文件经过 ES 团队多年打磨,又被无数生产集群验证过,几乎每一行都对应一个踩过的坑,是学习 JVM 参数最好的“样板间”。

边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统探讨了在边缘计算环境中,如何利用启发式算法解决深度神经网络(DNN)的任务卸载问题,并提供了完整的Matlab代码实现方案。文章首先分析了边缘计算环境下DNN推理所面临的关键挑战,如计算资源受限、通信延迟敏感以及能效约束等;在此基础上,构建了以最小化任务延迟、系统能耗与经济成本为核心的多目标优化模型,并详细阐述了基于贪心算法、遗传算法、粒子群优化(PSO)等典型启发式算法的卸载决策机制。通过对多种应用场景的仿真实验,对比评估了不同算法在任务完成时间、资源利用率和能量消耗等方面的性能表现,验证了所提策略在提升系统整体效率方面的有效性与优越性。文档还包含了Matlab仿真环境搭建、参数配置说明及结果可视化方法,为相关研究提供了可复现、可扩展的技术框架。; 适合人群:具备一定计算机网络、边缘计算、人工智能或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术开发者,特别适用于从事DNN模型部署、边缘智能、任务调度与资源管理等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 研究边缘计算中深度学习模型的高效执行与部署策略;② 学习并实现基于启发式算法的计算任务卸载与资源协同优化方法;③ 利用Matlab平台进行智能算法仿真、性能评估与科研原型开发,支撑学术研究或工程实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐章节深入阅读,重点关注问题建模、算法设计与仿真实验部分,动手运行并调试代码以加深对卸载机制与优化过程的理解,同时可根据实际应用场景对算法参数、目标函数或网络拓扑进行定制化改进与拓展研究。

2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc

2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc

不平衡电网下自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕面向城市空中交通的多无人机路径规划问题展开研究,提出了一套融合全局规划、动态避障与局部协同调整的综合路径规划方法。研究内容涵盖基于改进RRT算法与图论的全局路径规划、基于动态风险场和动态窗口法(DWA)的模型预测控制实现动态避障,以及基于分布式协同控制的多无人机局部路径协同策略。通过Matlab平台构建仿真环境,在多种典型城市交通场景下对所提方法进行了系统性验证,结果表明该方法在路径安全性、编队稳定性与任务效率方面表现优异。文章还深入探讨了算法的创新点与未来研究方向,为复杂城市环境下多无人机系统的自主协同提供了理论支撑与技术路径。; 适合人群:具备自动化、控制理论、计算机科学或相关领域基础知识,从事无人机系统、智能交通、路径规划、多智能体协同控制等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为城市空中交通系统中的多无人机安全、高效飞行提供可靠的路径规划解决方案;②支持在复杂、动态的城市场景中开展无人机自主导航、编队飞行与协同控制的技术研究与仿真验证。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的具体实现细节、参数配置对性能的影响以及不同仿真场景下的实验设计,以深入理解各模块的集成逻辑与实际应用效果。

小学必背75首古诗词PDF全集-可打印原文阅读版

按小学课标75首诗单整理,收录75首古诗词的篇名、朝代、作者和正文,附可点击目录。共12页,A4紧凑双栏排版,适合小学语文古诗词诵读、温习和打印阅读。由小诗童学古诗整理,完整保留当前诗库原文。

电脑版微信多开,最详细教程没有之一

首先桌面任意的位置右键新建文本文档输入如下代码: TASKKILL /F/IM WECHAT.EXE start " " "D:\Program Files (x86)\Tencent\WeChat\WeChat.exe" start " " "D:\Program Files (x86)\Tencent\WeChat\WeChat.exe" ...

大超子 4390
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ObsdianGungnir
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