红与黑

本文分享了作者阅读《红与黑》后的感悟,并介绍了正在阅读的另一部作品《远大前程》。通过阅读世界名著,不仅丰富了个人的人生阅历,还能从中找到人性共鸣。

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 上个星期读完了法国名家司汤达的名著 -- 《红与黑》,确实是一本好书。
讲述的是一个穷木匠的小儿子于连,在家里饱受欺负,但是凭着过人的记忆力(必杀技就是用拉丁语将圣经倒背如流)和俊俏的容貌再加上不错的运气,慢慢进入上层社会,可是最后还是由于老情妇的一封信揭穿老底,于连一气之下用枪射杀这个女人而导致被判死刑。
故事引人入胜,不禁一口气读完。羡慕于连出色的女人缘,他强烈的自尊心也使这个人物形象更加真实、可爱。可惜最后还是由于女人而导致了人生道路的毁灭。小说中穿插不少令人信服的人生哲理也让自己拍案叫绝,尽管过了几百年、不同的国度,但是很多生活场景和现在又有什么不同呢?这就是经典名著。

读完《红与黑》,突然发现了自己阅读量的不足,而且世界名著何尝不是对人生阅历的丰富?于是上个周末又买了英国文豪狄更斯的代表作《远大前程》。这部小说由第一人称讲述了出身贫穷的孤儿在一个铁匠家里,因为获赠一笔意外的遗产而进入了英国上流社会。相信每个人都能在他身上暴露出的人性弱点中看到自己的影子,至于结果嘛,由于还没看完,所以暂时不发表任何意见。反正也是一本好书。
<think>好的,用户想了解《红与黑》相关的编程实现或项目。首先,我需要确定用户指的是否是司汤达的小说《红与黑》,但根据提供的引用内容,用户提到的更多是关于红黑瓷砖的迷宫问题,比如引用2、3、4中的内容,涉及W和H的输入,以及DFS/BFS算法来计算能到达的黑色瓷砖数量。这可能是一个常见的算法题目,类似于“红与黑”或“瓷砖问题”。 用户可能是在寻找如何解决这类迷宫问题的编程方法,特别是使用DFS或BFS遍历来统计可达的黑色瓷砖数量。需要确认用户的需求是具体的算法实现,还是以红与黑为主题的创意项目。不过根据引用中的例子,更可能是一个算法题,题目描述与引用4中的内容一致。 接下来,我应该整理如何回答这个问题。首先解释问题,然后给出实现方法,如DFS或BFS,并提供一个代码示例,比如Python的DFS实现。然后,根据系统级指令,生成相关问题,比如算法的选择、优化、不同方法的比较,或者扩展问题如动态障碍、最短路径等。 需要确保回答结构清晰,符合用户要求的中文回答,并且正确使用LaTeX格式。同时,引用中的内容需要自然地添加引用标识。例如,在提到DFS时,可以引用引用3中的内容。 另外,用户可能混淆了《红与黑》小说和编程问题中的红黑瓷砖问题,但根据提供的引用,应重点解答后者。需要明确问题背景,并提供代码示例和相关问题,帮助用户深入理解。</think>### 《红与黑》相关编程实现解析 《红与黑》问题是一个经典的网格遍历问题,目标是从起点出发,统计能够到达的所有黑色瓷砖数量。其本质是图的连通性分析,常用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)实现[^3][^4]。 #### 算法核心步骤 1. **输入处理** 读取网格尺寸$W$(列数)和$H$(行数),逐行存储瓷砖颜色矩阵,定位起点位置`@`。 2. **遍历方向定义** 允许四向移动(上下左右),用坐标偏移表示: $$dx = [-1, 1, 0, 0], \quad dy = [0, 0, -1, 1]$$ 3. **DFS递归实现** - 标记已访问位置 - 遍历四个方向 - 检查边界条件与瓷砖颜色 - 累加可达瓷砖数量 #### Python实现示例(DFS) ```python def red_and_black(): import sys sys.setrecursionlimit(10000) while True: W, H = map(int, input().split()) if W == 0 and H == 0: break grid = [] start = (0, 0) for i in range(H): row = list(input().strip()) if '@' in row: start = (i, row.index('@')) grid.append(row) visited = [[False]*W for _ in range(H)] count = 0 def dfs(x, y): nonlocal count if not (0 <= x < H and 0 <= y < W) or visited[x][y] or grid[x][y] == '#': return visited[x][y] = True nonlocal count count += 1 for i in range(4): nx, ny = x + dx[i], y + dy[i] dfs(nx, ny) dx = [-1,1,0,0] dy = [0,0,-1,1] dfs(start[0], start[1]) print(count) ``` #### 关键点分析 1. **时间复杂度** 最坏情况需遍历所有$W \times H$个节点,时间复杂度为$O(WH)$ 2. **空间优化** 通过原地修改网格值(如将访问过的`.`改为`#`)可省去`visited`数组 3. **BFS实现对比** 使用队列实现层序扩展,避免递归栈溢出风险,适合大规模网格
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