(BFS搜索)【POJ 2251】Dungeon Master

本文介绍了一个使用广度优先搜索(BFS)解决迷宫问题的实例,通过C++代码实现从起点到终点的路径寻找。文章详细展示了如何初始化地图、进行边界检查,并最终确定是否能找到出口。

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

题目链接:http://poj.org/problem?id=2251

现在还不太分的清什么时候用BFS什么时候用DFS。。总感觉DFS好敲一点所以刚开始用DFS写的,估计还写错了,一直WA。没什么坑,输入的时候注意吸收那个换行就好了。


/*
* @Author: Samson
* @Date:   2018-04-24 11:07:06
* @Last Modified by:   Samson
* @Last Modified time: 2018-04-24 14:15:14
*/
//   @URL : http://poj.org/problem?id=2251
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include <cstdlib>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long LL;
const int MAXN = 30+10;

int l,r,c,vis[MAXN][MAXN][MAXN],sl,sr,sc;
int nxt[] = {0,0,1,0,0,-1,0,0};
char a[MAXN][MAXN][MAXN];
struct node
{
	int lev,row,col,cur;
}tmp,p;

void init()
{
	for(int i = 1; i <= l; ++i)
	{
		for(int j = 1; j <= r; ++j)
			scanf("%s",a[i][j]+1);
		getchar();
	}
	for(int i = 1; i <= l; ++i)
		for(int j = 1; j <= r; ++j)
			for(int k = 1; k <= c; ++k)
				if(a[i][j][k] == 'S')
					sl = i,sr = j,sc = k;
	memset(vis,0,sizeof vis);
	vis[sl][sr][sc] = 1;
}

void bfs()
{
	queue<node> que;
	tmp.lev = sl;	tmp.row = sr;	tmp.col = sc;	tmp.cur = 0;
	que.push(tmp);
	while(!que.empty())
	{
		tmp = que.front();
		que.pop();
		for(int i = 0; i < 6; ++i)
		{
			p.lev = tmp.lev+nxt[i];
			p.row = tmp.row+nxt[i+1];
			p.col = tmp.col+nxt[i+2];
			p.cur = tmp.cur;
			if(a[p.lev][p.row][p.col]=='#' || p.lev<1 || p.lev>l || p.row<1 || p.row>r || p.col<1 || p.col>c)
				continue;
			if(!vis[p.lev][p.row][p.col])
			{
				vis[p.lev][p.row][p.col] = 1;
				++p.cur;
				if(a[p.lev][p.row][p.col] =='E')
				{
					cout<<"Escaped in "<<p.cur<<" minute(s).\n";
					return;
				}
				que.push(p);
			}
		}
	}
	cout<<"Trapped!\n";
}

int main(void)
{
	while(cin>>l>>r>>c,l+r+c)
	{
		init();
		bfs();
	}
	return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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