HDU 1072 Nightmare(搜索)

本文介绍了一个使用BFS算法解决迷宫问题的方法,包括数据结构设计、时间复杂度优化以及避免无效路径访问。通过实例分析,展示如何利用锁数组记录节点剩余时间,实现高效的路径查找。

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://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1072

      这是一个很简单的一个搜索题目,数据量很小,基本上如果不陷入死循环就不会超时,我犯了个小错误,rec在每次加过之后没有恢复,一度错我,半小时内没发现

导致一直调试不通过!

      这个其实就是一道普通的BFS,用lock数组记录到当前节点还剩下的时间,如果下次又到达这里但是剩下的时间比上次来的时候少,那么就不用来了,人家时间多的

都还没到,你时间少的还过来,其次就是一些常识性减枝,完成一些更新,就ok了,看AC比率基本上都是1Y了


#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
int map[100][100];
int n,m;
int dir[4][2]={{1,0},{0,1},{0,-1},{-1,0}};
struct point
{
    int have;
    int time;
    int i,j;
};
int lock[100][100];
int find_ans(int i,int j)
{

    queue<point>q;
    int ans=99999;
    point temp,rec;
    temp.have=6,temp.time=0,temp.i=i,temp.j=j;
    q.push(temp);
    while(!q.empty())
    {
        temp=q.front();
        rec=temp;
       // printf("%d %d\n",rec.i,rec.j);
        q.pop();
        if(rec.time >=ans || rec.have<=0)
        continue;
        if(map[rec.i][rec.j]==3)
        {
            ans=rec.time;
            continue;
        }
        if(map[rec.i][rec.j]==4)
        {

            temp.have=6;
            rec.have=6;
        }
        for(i=0;i<4;i++)
        {
            rec=temp;
            if(map[temp.i+dir[i][0]][temp.j+dir[i][1]]!=0)
            {
                //printf("temp: %d %d\n",temp.i+dir[i][0],temp.j+dir[i][1]);
                rec.i+=dir[i][0],rec.j+=dir[i][1];
                rec.have--;
                rec.time++;
                //printf("I:%d %d %d\n",i,rec.i,rec.j);
                if(lock[temp.i+dir[i][0]][temp.j+dir[i][1]] < rec.have)
                {
                  //  printf("h:%d\n",rec.have);
                    q.push(rec);
                    lock[temp.i+dir[i][0]][temp.j+dir[i][1]]=rec.have;
                }
            }
        }
    }
    if(ans==99999)
    printf("%d\n",-1);
    else
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
int main()
{
    int t,i,j,k,a,b;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        memset(map,0,sizeof(map));
        for(i=0;i<100;i++)
        for(j=0;j<100;j++)
        lock[i][j]=0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=m;j++)
        {
            scanf("%d",&map[i][j]);
            if(map[i][j]==2)
            a=i,b=j;
        }
        find_ans(a,b);
    }
    return 0;
}


### HDU 1072 C++ 实现解析 HDU 1072 是一个经典的动态规划问题,题目名称为 **Catch That Cow**。该问题的核心在于通过广度优先搜索 (BFS) 来寻找从起点到终点的最短路径步数。 #### 题目描述 给定两个整数 `K` 和 `N`,表示农夫的位置和奶牛的目标位置。农夫可以通过三种方式移动: - 走一步到达 `K + 1` - 走一步到达 `K - 1` - 瞬间传送到 `2 * K` 目标是最少经过多少次操作才能让农夫追上奶牛。 --- #### 解决方案概述 此问题可以建模为图上的 BFS 搜索问题。为了防止重复访问某些节点并优化性能,通常会引入一个标记数组来记录已经访问过的状态。以下是解决方案的关键点: - 使用队列存储当前的状态 `(position, steps)`,其中 `position` 表示当前位置,而 `steps` 则是从起始点出发所花费的操作次数。 - 对于每一个可能的动作(即走一步或瞬间传送),将其加入队列以便后续处理[^1]。 - 如果某个动作超出了合理范围或者已经被访问过,则跳过它以减少不必要的计算开销[^2]。 下面提供了一个完整的C++程序实现这一逻辑: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX_POS = 1e5; // 定义最大可达到的位置 int visited[MAX_POS + 1]; void bfs(int start, int end){ queue<pair<int,int>> q; memset(visited,-1,sizeof(visited)); q.push({start,0}); visited[start]=0; while(!q.empty()){ pair<int,int> current=q.front();q.pop(); if(current.first==end){cout<<current.second<<endl;return;} vector<int> next_positions={current.first*2,current.first+1,current.first-1}; for(auto &next_pos : next_positions){ if(next_pos>=0 && next_pos<=MAX_POS && visited[next_pos]==-1){ visited[next_pos]=current.second+1; q.push({next_pos,visited[next_pos]}); } } } } int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int N,K; cin >> N >> K; bfs(N,K); } ``` 上述代码实现了基于BFS算法求解最小步数的功能,并考虑到了边界条件以及效率优化措施[^3]。 --- #### 关键技术细节说明 - **初始化**: 将所有位置设置成未被访问(-1),仅当某位置第一次被发现时才更新其对应的最少步骤数。 - **终止条件**: 当前探索的位置正好等于目标位置时立即停止搜索并输出结果。 - **剪枝策略**: 只有那些尚未访问且处于合法区间内的新位置才会被列入待考察列表之中[^4]。 ---
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