走格子

【问题描述】

       有编号1~n的n个格子,机器人从1号格子顺序向后走,一直走到n号格子,并需要从n号格子走出去。机器人有一个初始能量,每个格子对应一个整数A[i],表示这个格子的能量值。如果A[i] > 0,机器人走到这个格子能够获取A[i]个能量,如果A[i] < 0,走到这个格子需要消耗相应的能量,如果机器人的能量 < 0,就无法继续前进了。问机器人最少需要有多少初始能量,才能完成整个旅程。

       例如:n = 5。{1,-2,-1,3,4} 最少需要2个初始能量,才能从1号走到5号格子。途中的能量变化如下3 1 0 3 7。
【输入形式】

     第1行:1个数n,表示格子的数量。(1 <= n <= 50000)
     第2 - n + 1行:每行1个数A[i],表示格子里的能量值(-1000000000 <= A[i] <= 1000000000)

【输出形式】

   输出1个数,对应从1走到n最少需要多少初始能量。

【样例输入】

5
1
-2
-1
3
4

【样例输出】

2


#include<iostream>

using namespace std;
int main()
{
int n,i,sum=0,min=0;
cin>>n;
int z[n];
for(i=0;i<n;i++) cin>>z[i];
for(i=0;i<n;i++){
sum=z[i]+sum;
if(sum<0){
min=min+(-sum);
sum=0;

}
cout<<min; 
return 0;
}
### 战棋游戏中格子算法的实现 在战棋游戏开发中,格子机制是核心部分之一。该机制决定了角色可以在地图上的哪些位置移动以及如何高效地找到这些路径。 #### 地图表示与基本概念 通常情况下,战棋游戏的地图被建模为二维网格结构,在此之上定义了不同类型的地形单元[^3]。每个单元可能有不同的属性,比如是否可通行、移动力消耗等。对于特定单位来说,某些地形可能是不可通过的(如水体对大部分陆地单位),而其他地形则会增加额外的成本(如森林或山脉)。 #### 移动范围计算方法 为了确定一个单位能够到达的位置集合,常用的方法是从起始点出发执行广度优先搜索(BFS)[^4]或者深度优先搜索(DFS),并记录每一个新访问节点所需的代价直到达到最大允许值为止。这里的关键在于维护已探索区域的状态标记表`book[][]`以防止重复遍历相同地点;同时还需要考虑实际场景下的各种约束条件,例如: - 单位剩余体力/能量不足以完成下一步; - 遇到了无法穿越的地形单元; - 达到了预设的最大步数限制。 ```python def bfs(start_x, start_y, max_steps): queue = [(start_x, start_y)] visited = [[False]*map_width for _ in range(map_height)] # 初始化访问标志矩阵 while queue and steps <= max_steps: x, y = queue.pop(0) if not is_valid_move(x,y) or visited[x][y]: continue visited[x][y] = True process_node(x, y) # 对当前结点做处理逻辑,如绘制高亮显示可达区域 neighbors = get_neighbors((x,y)) # 获取相邻四个方向坐标列表 for nx, ny in neighbors: new_cost = calculate_movement_cost(nx,ny) if can_afford(new_cost): queue.append((nx, ny)) return reachable_positions ``` 上述伪代码展示了基于BFS的一般框架用于寻找给定起点周围所有可行的目的地。需要注意的是具体细节可能会因项目需求有所变化,特别是关于成本评估函数`calculate_movement_cost()`的设计应该紧密结合所模拟的真实世界物理法则或是游戏规则体系内的特殊规定[^1]。 #### 寻路算法的选择 当涉及到具体的路线规划时,则更多依赖于像A*这样的启发式搜索算法来获取最优解。它不仅考虑到距离因素还加入了对未来可能性估计的支持,从而能够在更短时间内给出较为理想的行进方案[^2]。
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