[kuangbin带你飞]专题一 简单搜索 - K - 迷宫问题 POJ - 3984

本文介绍了一种解决迷宫问题的算法,通过递归深度优先搜索(DFS)找到从起点到终点的最短路径,并利用广度优先搜索(BFS)进行路径回溯输出。文章提供了完整的C++代码实现。

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

迷宫问题
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Total Submissions: 29625 Accepted: 17038

Description

定义一个二维数组: 
int maze[5][5] = {

	0, 1, 0, 0, 0,

	0, 1, 0, 1, 0,

	0, 0, 0, 0, 0,

	0, 1, 1, 1, 0,

	0, 0, 0, 1, 0,

};

它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。

Input

一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫。数据保证有唯一解。

Output

左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示。

Sample Input

0 1 0 0 0
0 1 0 1 0
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 0 0 1 0

Sample Output

(0, 0)
(1, 0)
(2, 0)
(2, 1)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(4, 4)

题解:

         搜索题目,这题比较水,测试数据只有样例一组,但是这道题的思想很有意思,要记录路径。在几个月前我发过这道题的相关帖子,里面是使用了加深迭代的方法,但是那时还不够成熟。这次的加深迭代就成熟很多了。使用了void类型的dfs增加了算法的普遍性,更重要的是修改了原来代码中的一些小BUG,例如输出路径时其实还是需要bfs或者dfs的。
        当然全程BFS也是可以的,不过需要一个pair<int,int> pre[x][y] 类型的数组来记录前置结点。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;

int pic[10][10];
int mark[10][10];
int cnt;
int flag;

int dir[4][2] = {
    {1,0},
    {-1,0},
    {0,1},
    {0,-1}
};

void dfs(int x,int y,int k) { //应该会比BFS要快
    if (k > cnt) return;

    if (x == 4 && y == 4){
        flag = 1;
        return ;
    }

    for (int i = 0;i < 4;i ++){
        int dx = x + dir[i][0];
        int dy = y + dir[i][1];

        if (dx < 0 || dx > 4 || dy < 0 || dy > 4 || pic[dx][dy] || mark[dx][dy]) continue;
        //这里的顺序不能换,非常重要。
        mark[dx][dy] = 1;
        dfs(dx,dy,k+1);
        if (flag) return;
        mark[dx][dy] = 0;
    }
}

struct node{
    int x,y;
    node(int x = 0,int y = 0):x(x),y(y){}
};

int vis[10][10];

void bfs() { // 输出路径罢了
    queue<node> qu;
    qu.push(node(0,0));
    printf("(0, 0)\n");
    while (!qu.empty()){
        node k = qu.front();
        qu.pop();

        for (int i = 0;i < 4;i ++){
            int dx = k.x + dir[i][0];
            int dy = k.y + dir[i][1];

            if (dx < 0 || dx > 4 || dy < 0 || dy > 4 || !mark[dx][dy] || vis[dx][dy]) continue;
            printf("(%d, %d)\n",dx,dy);
            vis[dx][dy] = 1;
            qu.push(node(dx,dy));
        }
    }
}

int main()
{
    for (int i = 0;i < 5;i ++)
        for (int j = 0;j < 5;j ++)
            scanf("%d",&pic[i][j]);

    for (cnt = 2;cnt < 100;cnt ++){
        dfs(0,0,0);
        if (flag) break;
    }

    //Jia
//    cout << cnt << endl;
//    for (int i = 0;i < 5;i ++){
//        for (int j = 0;j < 5;j ++){
//            cout << mark[i][j] << ' ';
//        }
//        cout << endl;
//    }

    //最后是要输出走过的路径,原来我的做法应该是直接遍历mark来输出的,但是我发现还是有问题的
    //最合理的输出应该还是要沿着原来的轨迹,dfs或者bfs一遍。

    bfs();
}

### 关于 kuangbin ACM 算法竞赛培训计划 #### 数论基础专题介绍 “kuangbin专题十四涵盖了数论基础知识的学习,旨在帮助参赛者掌握算法竞赛中常用的数论概念和技术。该系列不仅提供了丰富的理论讲解,还推荐了本详细的书籍《算法竞赛中的初等数论》,这本书包含了ACM、OI以及MO所需的基础到高级的数论知识点[^1]。 #### 并查集应用实例 在另个具体的例子中,“kuangbin”的第五个专题聚焦于并查集的应用。通过解决实际问题如病毒感染案例分析来加深理解。在这个场景下,给定组学生及其所属的不同社团关系图,目标是从这些信息出发找出所有可能被传染的学生数目。此过程涉及到了如何高效管理和查询集合成员之间的连通性问题[^2]。 #### 搜索技巧提升指南 对于简单搜索题目而言,在为期约两周的时间里完成了这部分内容的学习;尽管看似容易,但对于更复杂的状况比如状态压缩或是路径重建等问题,则建议进步加强训练以提高解题能力[^3]。 ```python def find_parent(parent, i): if parent[i] == i: return i return find_parent(parent, parent[i]) def union(parent, rank, x, y): rootX = find_parent(parent, x) rootY = find_parent(parent, y) if rootX != rootY: if rank[rootX] < rank[rootY]: parent[rootX] = rootY elif rank[rootX] > rank[rootY]: parent[rootY] = rootX else : parent[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 # Example usage of Union-Find algorithm to solve the virus spread problem. ```
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