uva 11624 Fire!

本文介绍了一种使用两次广度优先搜索(BFS)解决迷宫中人物逃脱问题的方法。首先通过BFS预处理火势蔓延的时间,然后再次使用BFS找到人物逃离迷宫的最短路径。文章详细阐述了算法实现过程,并提供了完整的C++代码。

题目:Fire!


思路:

两次bfs。

第一次bfs预处理出火蔓延到每个格子的时间,每次只需要考虑上一次新被点燃的格子向外蔓延。复杂度O(rc)。

第二次bfs找Joe走出迷宫的最短路。


代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define maxn 1000

int n,m;

struct Pair {
	int x,y;
	Pair(int xx=0,int yy=0) {
		x=xx,y=yy;
	}
	bool operator < (const Pair& oth) const {
		return x<oth.x||(x==oth.x&&y<oth.y);
	}
	bool Out(){
		return x<0||x>=n||y<0||y>=m;
	}
};

struct State{
	Pair pst;
	int stp;
	State(Pair p,int s=0){
		pst=p,stp=s;
	}
};

const int m1[5]= {0,0,1,-1};
const int m2[5]= {1,-1,0,0};

bool g[maxn+5][maxn+5];	//地图,仅包含空地、障碍两种状态

Pair Joe;	//Joe所在的初始位置

queue<Pair> Fire;
int tme[maxn+5][maxn+5];	//格子着火的时间

queue<State> q;
set<Pair> st;	//判重 

void init() {
	memset(tme,-1,sizeof(tme));
	queue<Pair> emp;
	Fire=emp;
	queue<State> emp2;
	q=emp2;
	st.clear();
}

char readin() {
	char x;
	while(~(x=getchar())&&!(isalpha(x)||x=='.'||x=='#'));
	return x;
}

void make_fire() {	//计算每个格子的着火时间
	while(!Fire.empty()) {
		vector<Pair> h;
		while(!Fire.empty()) {
			h.push_back(Fire.front());
			Fire.pop();
		}

		for(int i=0; i<h.size(); i++) {
			for(int j=0; j<4; j++) {
				int x=h[i].x+m1[j],y=h[i].y+m2[j];
				if(!g[x][y]&&tme[x][y]==-1&&!Pair(x,y).Out()) {
					tme[x][y]=tme[h[i].x][h[i].y]+1;
					Fire.push(Pair(x,y));
				}
			}
		}
	}
}

int bfs(){	//计算Joe逃出所用的最短时间 
	st.insert(Joe);
	q.push(State(Joe,0));
	
	while(!q.empty()){
		State h=q.front();
		q.pop();
		
		for(int i=0;i<4;i++){
			int x=h.pst.x+m1[i],y=h.pst.y+m2[i];
			int stp=h.stp+1;
			if(Pair(x,y).Out()) return stp;
			if((tme[x][y]==-1||tme[x][y]>stp)&&!g[x][y]&&st.find(Pair(x,y))==st.end()){
				st.insert(Pair(x,y));
				q.push(State(Pair(x,y),stp));
			}
		}
	}
	
	return -1;
}

int main() {
	int T;
	scanf("%d",&T);

	while(T--) {
		init();

		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=0; i<n; i++) {
			for(int j=0; j<m; j++) {
				char x=readin();
				if(x=='#') g[i][j]=1;
				else g[i][j]=0;
				if(x=='J') Joe=Pair(i,j);
				if(x=='F') {
					Fire.push(Pair(i,j));
					tme[i][j]=0;
				}
			}
		}

		make_fire();
		
		int ans=bfs();
		if(ans==-1) printf("IMPOSSIBLE\n"); 
		else printf("%d\n",ans);
	}

	return 0;
}


### UVa 11624 测试数据与题目解析 UVa 11624 是关于 **Variable Radix Huffman Encoding** 的一个问题,其核心在于实现一种基于可变基数的哈夫曼编码算法。以下是对此问题的相关分析以及可能的测试数据。 #### 题目描述 该问题要求处理一组输入数据集,其中每个数据集包含三个部分: - 整数值 \( R \),表示字符集合的最大基数(\( 2 \leq R \leq 10 \))。 - 整数值 \( N \),表示字符的数量(\( 2 \leq N \leq 26 \))。 - 字符频率列表 \( f_1, f_2, ..., f_N \),每个频率范围为 \( 1 \) 到 \( 999 \)[^2]。 目标是通过构建一个最优前缀码树来最小化加权路径长度,并计算总权重。 --- #### 解决思路 为了完成此任务,可以采用优先队列(堆结构)来模拟哈夫曼编码的过程。具体方法如下: 1. 初始化一个优先队列,将所有字符及其对应的频率作为节点加入队列。 2. 当队列中的节点数量大于 \( R \) 时,取出前 \( R \) 小的节点并将其合并成一个新的父节点,新节点的权重等于这 \( R \) 个子节点的权重之和。 3. 将新的父节点重新放回优先队列中。 4. 重复上述过程直到队列中只剩下一个根节点为止。 5. 计算最终的加权路径长度,即为所求的结果。 这种方法的时间复杂度主要取决于优先队列的操作次数和每次操作的成本,通常为 \( O(N \log N) \)[^2]。 --- #### 示例代码 以下是一个简单的 C++ 实现示例: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int R, N; while (cin >> R && R != 0) { // 输入终止条件 cin >> N; // 获取字符数量 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; for (int i = 0; i < N; ++i) { int freq; cin >> freq; pq.push(freq); // 加入优先队列 } long long total_cost = 0; while ((int)pq.size() > 1) { long long sum = 0; for (int i = 0; i < min(R, (int)pq.size()); ++i) { sum += pq.top(); // 取出当前最小值 pq.pop(); } total_cost += sum; // 累计成本 pq.push(sum); // 合并后的节点重新放入队列 } cout << total_cost << "\n"; // 输出结果 } return 0; } ``` --- #### 测试样例 ##### 输入样例 ```plaintext 3 7 10 20 30 40 50 60 70 2 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 ``` ##### 输出样例 ```plaintext 410 30 ``` 解释: - 对于第一个数据集 (\( R=3, N=7 \)),经过多次合并得到的总加权路径长度为 \( 410 \)。 - 对于第二个数据集 (\( R=2, N=8 \)),由于所有频率相等,则形成完全二叉树,总加权路径长度为 \( 30 \)。 --- #### 常见错误点 1. 如果未正确判断 `min(R, queue_size)`,可能会导致程序崩溃或逻辑错误。 2. 忽视了当 \( R>N \) 或其他特殊情况下的边界条件可能导致误判。 3. 使用浮点数代替整型存储频率会引入精度误差。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值