跳蚱蜢bfs

该文阐述了一个关于9只蚱蜢在圆圈中按顺序排列的问题,目标是通过最少次数的跳跃使它们逆时针变换位置,空盘位置不变。文中提供了一个基于广度优先搜索(BFS)的C++解决方案,通过不断模拟蚱蜢的四种跳跃方式并避免重复状态来寻找最小步数。

有9只盘子,排成1个圆圈。
其中8只盘子内装着8只蚱蜢,有一个是空盘。
我们把这些蚱蜢顺时针编号为 1~8

每只蚱蜢都可以跳到相邻的空盘中,
也可以再用点力,越过一个相邻的蚱蜢跳到空盘中。

请你计算一下,如果要使得蚱蜢们的队形改为按照逆时针排列,
并且保持空盘的位置不变(也就是1-8换位,2-7换位,…),至少要经过多少次跳跃?

#include<bits/stdc++.h>  
//青蛙跳格子,我采用裸广搜的方法,几秒可以出答案,但是有时间限制就不行了
//将青蛙跳看作是,圆盘跳动,这样就只有一个变量在变化了 
//将圆盘看成是0,初始序列用012345678表示,在广搜的时候用set判一下重 
using namespace std;
struct node
{
    string str;//局面字符串
    int pos;//0的位置也就是空盘子
    int step;//到达这个局面的步数
    node(string str,int pos,int step):str(str),pos(pos),step(step){}
    
};
int N=9;
set<string> visited;//已经搜索过的局面
queue<node> q;//用户来广搜的队列
void insertq(node no,int i)//node为新的局面,i为移动方式
{
    string s=no.str;
    swap(s[no.pos],s[(no.pos+i+9)%9]);//将0和目标位置数字交换
    //取模是为了模拟循环的数组
    if(visited.count(s)==0)//如果没有搜索过这个局面
    {
        visited.insert(s);
        node n(s,(no.pos+i+9)%9,no.step+1);
        q.push(n);
    }   
}
int main()
{
    node first("012345678",0,0);
    q.push(first);
    
    while(!q.empty())
    {
        node temp = q.front();
        if(temp.str=="087654321")
        {
            cout<<temp.step;
            break;
        }
        else
        {
        //四种跳法
            insertq(temp,1);
            insertq(temp,-1);
            insertq(temp,2);
            insertq(temp,-2);
            q.pop();
        }
        
    }

     
}

### 蚱蜢算法代码解析 蚱蜢问题的核心在于通过二分查找来确定最大的最小跃距离。以下是详细的分析和解释: --- #### 1. **问题背景** 该问题是经典的“河中石头”变种问题,目标是在给定的石头位置集合中找到一个合适的最小跃距离 $d$,使得移除不超过 $m$ 块石头后,青蛙可以从起点成功到终点[^1]。 --- #### 2. **核心逻辑** - 使用二分法逐步逼近最优解。 - 定义两个边界:`L` 和 `R`,分别代表可能的最小跃距离的上下界。 - 对于每次尝试的距离 $ \text{mid} = (\text{L} + \text{R}) / 2 $,验证是否存在一种方案使青蛙能够在移除最多 $m$ 块石头的情况下完成跃。 - 如果可行,则更新下界 $ \text{L} = \text{mid} $;否则缩小上界 $ \text{R} = \text{mid} - 1 $。 --- #### 3. **函数详解** ##### 函数 `Delete(int x)` 此函数用来计算在设定的最小跃距离为 $x$ 的情况下,需要移除多少块石头才能满足条件。 ```cpp int Delete(int x){ int f = 0, cnt = 0; for(int i = 1; i <= n; i++){ if(a[i] - a[f] < x){ // 当前石块与最近可用石块之间的距离小于x cnt++; // 记录需要移除的石块数 } else{ f = i; // 更新最近可用石块的位置 } } return cnt <= m; // 判断是否可以在移除不超过m块石块的情况下完成跃 } ``` - 参数 $x$: 尝试的最小跃距离。 - 返回值: 若能在移除不超过 $m$ 块石头的前提下完成跃,返回 true;否则返回 false。 --- #### 4. **主函数流程** ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long l, n, m, a[50005], L, R; int main(){ cin >> l >> n >> m; // 输入河流长度、石头数量、允许的最大移除石头数 for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i]; // 输入每块石头的位置 a[++n] = l; // 添加终点作为最后一块石头 L = 0, R = l; // 初始化二分查找的区间 [L, R] while(L < R){ int mid = (L + R + 1) / 2; // 取中间值作为新的候选最小跃距离 if(Delete(mid)){ L = mid; // 如果当前候选距离可行,则增大下界 } else{ R = mid - 1; // 否则减小上界 } } cout << L; // 输出最终的最大化最小跃距离 return 0; } ``` - 主要操作是对数组 `a[]` 进行处理,并利用二分查找不断调整最小跃距离直到收敛至最佳解。 --- #### 5. **复杂度分析** - 时间复杂度: $O(n \log(l))$ - 外层循环执行 $\log(l)$ 次(由二分决定)。 - 内部遍历整个石头列表的时间复杂度为 $O(n)$。 - 空间复杂度: $O(n)$,主要用于存储石头位置。 --- #### 6. **注意事项** - 输入数据应按升序排列,确保相邻两块石头间的距离计算无误。 - 边界情况需特别注意,例如当所有石头都必须保留时如何处理。 --- ### 示例运行过程 假设输入如下: ``` l = 25, n = 5, m = 2 stones = [2, 11, 14, 17, 21] ``` 初始状态: $$ \text{L} = 0,\ \text{R} = 25 $$ 第一次迭代 ($\text{mid} = 13$): - 删除不可达的石头 `[2, 11, 14]`,共移除 3 块石头 (> m),因此降低上界 $ \text{R} = 12 $. 第二次迭代 ($\text{mid} = 7$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 7 $. 第三次迭代 ($\text{mid} = 10$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 10 $. 最终输出最大化的最小跃距离为 10。 --- ### 结论 通过上述方法可以有效解决蚱蜢问题,关键是合理运用二分查找并结合实际需求调整参数范围[^1]。 ---
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