A - Rescue(广度优先搜索BFS)

本文介绍了一道名为“A-Rescue”的算法竞赛题目,通过使用宽度优先搜索(BFS)策略来解决迷宫问题,旨在救援被囚禁的朋友。文章详细解释了如何将输入转化为坐标系中的点,运用BFS算法找到从起点到终点的最短路径,同时考虑了墙壁、道路和守卫的影响。

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

A - Rescue

 Angel was caught by the MOLIGPY! He was put in prison by Moligpy. The prison is described as a N * M (N, M <= 200) matrix. There are WALLs, ROADs, and GUARDs in the prison. 

Angel's friends want to save Angel. Their task is: approach Angel. We assume that "approach Angel" is to get to the position where Angel stays. When there's a guard in the grid, we must kill him (or her?) to move into the grid. We assume that we moving up, down, right, left takes us 1 unit time, and killing a guard takes 1 unit time, too. And we are strong enough to kill all the guards. 

You have to calculate the minimal time to approach Angel. (We can move only UP, DOWN, LEFT and RIGHT, to the neighbor grid within bound, of course.) 

Input

First line contains two integers stand for N and M. 

Then N lines follows, every line has M characters. "." stands for road, "a" stands for Angel, and "r" stands for each of Angel's friend. 

Process to the end of the file. 

Output

For each test case, your program should output a single integer, standing for the minimal time needed. If such a number does no exist, you should output a line containing "Poor ANGEL has to stay in the prison all his life." 

Sample Input

7 8
#.#####.
#.a#..r.
#..#x...
..#..#.#
#...##..
.#......
........

Sample Output

13

 

这道题使用BFS解题思路:将每个输入看成坐标系中的一个点,然后用BFS找到最短路线。

AC代码:

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN=200+10;
char str[MAXN][MAXN];
int vis[MAXN][MAXN];
int m,n;
struct node
{
	int x,y;
	int step;//记录步数
	friend bool operator < (node a,node b){
		return a.step>b.step; 
	}
};
int d[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
void BFS(int x1,int y1,int x2,int y2)
{
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	priority_queue<node> que;//定义优先队列
	node e1,e2;
	e1.x=x1;e1.y=y1;e1.step=0;
	que.push(e1);
	vis[x1][y1]=1;
	int ans=-1;
	while(!que.empty())
	{
		e1=que.top();
		que.pop();
		if(e1.x == x2 && e1.y == y2) {
			ans=e1.step;
			break;
		}
		for(int i=0;i<4;i++)//将当前所有可能走的路线遍历一遍
		{
			e2.x=e1.x+d[i][0];
			e2.y=e1.y+d[i][1];
			if(e2.x<0||e2.x>=n||e2.y<0||e2.y>=m) continue;
			if(vis[e2.x][e2.y]==1) continue;
			if(str[e2.x][e2.y]=='#') continue;
			if(str[e2.x][e2.y]=='x') e2.step=e1.step+2;
			else e2.step=e1.step+1;
			que.push(e2);//满足就保存在队列中
			vis[e2.x][e2.y]=1; //将该点记为1,表明已经走过,下次不需要再走;
		}
	}
	if(ans==-1)puts("Poor ANGEL has to stay in the prison all his life.");
	else printf("%d\n", ans);
 } 
int main()
{
	int edx,edy,stx,sty;
	while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF)
	{
		for(int i=0;i<n;i++) 
			scanf("%s",str[i]);
		for(int i=0;i<n;i++)//记录出发点的坐标和终点坐标
			for(int j=0;j<m;j++)
			{
				if(str[i][j]=='a') stx=i,sty=j;
				if(str[i][j]=='r') edx=i,edy=j;
			}
		BFS(stx,sty,edx,edy);
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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