AC*洛谷P1135奇怪的电梯dfs(优化后)

该文章详细描述了解决电梯楼层问题的算法过程,涉及递归搜索、剪枝优化,以及最少按键次数的计算方法。

题目描述


呵呵,有一天我做了一个梦,梦见了一种很奇怪的电梯。大楼的每一层楼都可以停电梯,而且第i层楼(1<=i<=N)上有一个数字Ki(0<=K,i<=N)。电梯只有四个按钮:开,关,上,下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字。当然,如果不能满足要求,相应的按钮就会失灵。例如:3 3 1 2 5代表了Ki(K1=3,K2=3,……),从一楼开始。在一楼,按“上”可以到4楼,按“下”是不起作用的,因为没有-2楼。那么,从A楼到B楼至少要按几次按钮呢?

输入


输入文件共有二行,

第一行为三个用空格隔开的正整数,表示N,A,B(1≤N≤200, 1≤A,B≤N),

第二行为N个用空格隔开的正整数,表示Ki。

输出


输出文件仅一行,即最少按键次数,若无法到达,则输出-1。


样例输入


5 1 5
3 3 1 2 5


样例输出


3


题目思路


递归搜索时,最先搜到的结果并不一定是最优秀的,我们可以用一个变量来记录当前搜到的最小的结果来达到减枝的目的。其次我们可以利用回溯来加快程序的速度。

此外,只剪枝一处是不够的,还需重点对0优化。

真AC代码


​​​

#include <bits/stdc++.h>//万能头文件
#define INF 99999999//越大越好
using namespace std;
int n, a, b;
int h[205];
int flag = 1;
int ans = INF;
int vis[205];
int vcount[205];//针对超时的进一步剪枝
void dfs(int cur,int cnt)
{
    if(cnt>=ans) // 减枝,记录当前最小次数 
    {
        cnt=ans;
        return;
    }
    if(vcount[cur]!=0&&vcount[cur]<=cnt)//当前数字不为零且当前最小总数大于等于之前的
    {
        return;//剪枝,直接回溯
    }
    vcount[cur]=cnt;//当前最小总数
    if(cur == b)//到达
    {
        flag = 0;
        ans = cnt;//最小值
        //cout<<cur<<" "<<cnt<<endl;(测试)
        return ;
    }
     if(cur+h[cur] <= n){
        if(!vis[cur+h[cur]]){
            vis[cur+h[cur]] = 1;
            dfs(cur+h[cur], cnt+1);//搜索
            vis[cur+h[cur]] = 0;//回溯
        }
    }
    if(cur-h[cur] >= 1){
        if(!vis[cur-h[cur]]){
            vis[cur-h[cur]] = 1;
            dfs(cur-h[cur], cnt+1);//搜索
            vis[cur-h[cur]] = 0;//回溯
        }
    }
    return ;
}

int main(){
    scanf("%d%d%d",&n,&a,&b);//输入n,a,b
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        scanf("%d",&h[i]);//输入操作
    }
    dfs(a,0);
    
    if(flag)
       cout<<"-1";
    else
      cout<<ans<<endl;
    return 0;

### P2036 Python DFS 实现 以下是基于提供的参考资料以及题目需求编写的 P2036 的 Python DFS 解法: #### 题目分析 该问题的核心在于通过深度优先搜索(DFS)枚举每一种可能的选择组合。对于每一个调料,可以选择放入当前的酸度和苦味计算中,也可以选择跳过它。最终目标是最小化酸度与苦味之间的绝对差值。 #### 代码实现 以下是一个完整的 Python 实现[^2]: ```python def solve(): n = int(input()) li = [] for _ in range(n): s, b = map(int, input().split()) li.append((s, b)) def dfs(index, sour_product, bitter_sum): if index == n: # 如果至少选了一个调料,则更新最小差异 if sour_product != 1 or bitter_sum != 0: return abs(sour_product - bitter_sum) return float('inf') # 若未选择任何调料则返回无穷大 # 选择当前调料的情况 option1 = dfs(index + 1, sour_product * li[index][0], bitter_sum + li[index][1]) # 跳过当前调料的情况 option2 = dfs(index + 1, sour_product, bitter_sum) return min(option1, option2) result = dfs(0, 1, 0) # 初始状态:酸度乘积为1,苦味总和为0 print(result) if __name__ == "__main__": solve() ``` #### 代码说明 1. **输入处理**: 使用 `input()` 获取调料数量 `n` 和每一组 `(S_i, B_i)` 数据。 2. **递归函数定义** (`dfs`): - 参数解释: - `index`: 当前正在考虑的调料索引。 - `sour_product`: 已经选取的调料酸度之积。 - `bitter_sum`: 已经选取的调料苦味之和。 - 基础情况:当所有调料都被遍历完成后,判断是否选择了任意调料。如果没有选择调料,则忽略此分支;否则计算并返回当前酸度与苦味的绝对差值。 - 递归逻辑:分别尝试加入当前调料和不加入当前调料两种可能性,并取两者中的较小值作为结果。 3. **初始调用**: 开始时设置 `sour_product=1`, `bitter_sum=0` 表示尚未选择任何调料。 4. **输出结果**: 打印最终得到的最小绝对差值。 --- ###
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