7-10 深入虎穴 (25分)

本文介绍了一位著名间谍利用递归层次遍历策略,解决寻找迷宫中最深处情报的编程问题。通过分析门与路径的关系,避免重复访问,快速确定最远门的编号。

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

7-10 深入虎穴 (25分)

著名的王牌间谍 007 需要执行一次任务,获取敌方的机密情报。已知情报藏在一个地下迷宫里,迷宫只有一个入口,里面有很多条通路,每条路通向一扇门。每一扇门背后或者是一个房间,或者又有很多条路,同样是每条路通向一扇门…… 他的手里有一张表格,是其他间谍帮他收集到的情报,他们记下了每扇门的编号,以及这扇门背后的每一条通路所到达的门的编号。007 发现不存在两条路通向同一扇门。

内线告诉他,情报就藏在迷宫的最深处。但是这个迷宫太大了,他需要你的帮助 —— 请编程帮他找出距离入口最远的那扇门。

输入格式:

输入首先在一行中给出正整数 N(<10​5​​),是门的数量。最后 N 行,第 i 行(1≤i≤N)按以下格式描述编号为 i 的那扇门背后能通向的门:

K D[1] D[2] ... D[K]

其中 K 是通道的数量,其后是每扇门的编号。

输出格式:

在一行中输出距离入口最远的那扇门的编号。题目保证这样的结果是唯一的。

输入样例:

13
3 2 3 4
2 5 6
1 7
1 8
1 9
0
2 11 10
1 13
0
0
1 12
0
0

输出样例:

12

思路:

这题容易跟着样例先入为主,编号为1的门未必就是根结点,所以还需要进行对根结点的寻找,之后才能构建树进行遍历去找最深的门;可以在输入数据的时候,将每个门可以通向的道路通过数组记录下来;
最开始是通过遍历把每个结点的深度记录下来再寻找最大的深度,后来发现只要是用层次遍历,那么层次遍历到的最后一个结点就一定是最深的结点,所以根本不需要记录深度,直接遍历结束输出最后一个结点就OK了

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> v[100100]; //用于存储每个门能通向的门
int main(){
	int N;
	cin >> N;
	int vis[100100] ;	//用于判断是否是根结点
	//int dep[100100];	//求每个结点的深度
	int n,x;
	for(int i = 1;i <= N;i++){
		cin >> n;
        if(n==0)
            continue;
		for(int j = 0;j < n;j++){
			cin >> x;
			vis[x] = 1;
			v[i].push_back(x);	//将可通向的道路压入该门的数组中
		}
	}
	int root;
	for(int i = 1;i <= N;i++){	//找到根结点 
		if(vis[i]==0){
			root = i;
		}
	}
	queue<int> qq;
	qq.push(root);
	//dep[root] = 1;
	int tp;
	while(!qq.empty()){	//层次遍历求出每个点的深度
		tp = qq.front();
		qq.pop();
		for(int i = 0;i < v[tp].size();i++){
			qq.push(v[tp][i]);
			//dep[v[tp][i]] += dep[tp] + 1;
		}
	}
	cout << tp << endl;
	/*int tp,max = 0;
	for(int i = 1;i <= N;i++){
		if(dep[i] > max){
			tp = i;
			max = dep[i];
		}
	}
	cout << tp << endl;*/
}
### 关于PTA题目7-3深入虎穴的解法 PTA题目“7-3 深入虎穴”要求模拟一个团队在迷宫中的行动过程,计算能够到达安全出口的最大人数。此问题的核心在于图的遍历与路径规划,通常使用广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)来解决[^1]。 以下是一个基于BFS的Python实现示例,用于解决该问题: ```python from collections import deque # 输入处理 R, C = map(int, input().split()) # 行数和列数 maze = [input() for _ in range(R)] # 迷宫布局 start = None for r in range(R): for c in range(C): if maze[r][c] == 'S': # 找到起点位置 start = (r, c) # BFS初始化 visited = [[False] * C for _ in range(R)] queue = deque([(start[0], start[1], 0)]) # 当前坐标和步数 visited[start[0]][start[1]] = True max_people = 0 # 方向数组 directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] while queue: x, y, step = queue.popleft() if maze[x][y] == 'E': # 到达出口 max_people = max(max_people, step) # 更新最大人数 continue for dx, dy in directions: # 遍历四个方向 nx, ny = x + dx, y + dy if 0 <= nx < R and 0 <= ny < C and not visited[nx][ny] and maze[nx][ny] != '#': visited[nx][ny] = True queue.append((nx, ny, step + 1)) print(max_people) ``` 上述代码通过BFS实现对迷宫的搜索,确保从起点到出口的所有可能路径都被探索,并记录下能够成功撤离的人数。 ### 注意事项 在实际编程中,需注意输入格式的正确性以及边界条件的处理。例如,起点和终点的合法性、障碍物的布等都需要在程序中加以验证。
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