astar 百度的新大厦

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描述

继百度搜索框大厦之后,百度又于2012年初在深圳奠基了新的百度国际大厦,作为未来百度国际化的桥头堡。不同于百度在北京的搜索框大厦,新的百度国际大厦是一栋高楼,有非常多的楼层,让每个楼中的电梯都能到达所有楼层将是一个极为不明智的设计。因此,设计师给出了一个特别的设计——一共大厦有m个电梯,每个电梯只有两个按钮,(针对第i个电梯)两个按钮分别可以使电梯向上或ui层向下一定di层;百度国际大厦很高,你永远到不了顶层,也就是说电梯没有上限,但是,电梯不可以钻入地下,也就是说是有下限的。我们将每层楼用整数标记,为了体现IT公司的特质,我们以0作为地面这一层的标记。
如果你某天在百度国际大厦的0层,仅可以选择m个电梯中的一个乘坐(不可以中途换电梯),请你计算,你按电梯中的按钮n次后(每次两个按钮选一个按),可以到达的最低楼层数。

输入
输入的第一行包括两个整数,分别为n和m(1 ≤ n ≤ 1,000,000,1 ≤ m ≤ 2,000),表示按电梯按钮的次数和大厦中的电梯数量。接下去的m行,每行包括2个由空格分割的数字,分别表示了提供的m个电梯中的某一个的上行按钮上升一次的层数ui和下行按钮下降一次的层数di(1 ≤ u i,d i ≤ 1000)
输出
输出一个正整数,表示选用m个电梯中的一个后,在电梯里按电梯中的按钮n次后(每次两个按钮选一个按),可以到达的最低楼层数。
样例输入
10 3
15 4
15 12
7 12
样例输出
13
提示

按钮上的移动楼层数无法改变,比方说从8层向下9层是不可行的





刚开始理解错了意思,最后看了一下别人的解题报告看懂了,自己也试着解了一下

思路就是对每个电梯求一个线性方程组

设k为上升的次数

k*u[i]-(n-k)d[i]>=1

所以

取k=ceil((n*d[i]+1)/(u[i]+d[i]))

代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define maxn 0xfffffff
using namespace std;
int main()
{
    int u[5000],d[5000],j,x,n,m,i,sign;
    while(cin>>n>>m)
    {
        for(i=0;i<m;i++)
        cin>>u[i]>>d[i];
        int min=maxn;
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            sign=(int)ceil((double)(n*d[i]+1)/(double)(u[i]+d[i]));
            sign=sign*u[i]-(n-sign)*d[i];
            if(sign<=min)
            min=sign;
        }
        printf("%d\n",min);
    }
}



<think>好的,我现在要帮助用户了解A*算法的实现和使用。首先,我需要回顾一下自己关于A*算法的知识,确保信息的准确性。A*算法是一种启发式搜索算法,常用于路径规划和图遍历,结合了Dijkstra算法和贪心最佳优先搜索的优点。它通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)来选择路径,其中g(n)是从起点到当前节点的实际成本,h(n)是当前节点到目标的启发式估计成本。 接下来,用户提到了参考引用中的内容,特别是引用[1]提到的MATLAB/C++混合实现,这可能涉及到不同编程环境下的实现细节。另外,引用[3]提到了处理图中的不连通组件和循环,以及负权边的问题,需要注意到A*算法通常假设启发函数是可接受的(即不会高估实际成本),并且如果图中有负权边,可能会导致算法失效,这点需要在回答中提及。 用户的需求是了解A*算法的实现和使用,因此需要分步骤说明。首先,介绍A*算法的基本原理,然后给出具体的实现步骤,可能包括伪代码或代码示例。由于用户提供的引用中有Python示例(如快速排序),可能更适合用Python来展示A*的实现,但引用[1]提到了MATLAB/C++,可能需要考虑是否要涉及这些语言,但用户的问题更偏向于一般性的实现,所以可能用Python更合适。 接下来需要考虑A*算法的关键组成部分:开放列表、关闭列表、节点结构(包含g值、h值、父节点等)。在实现中,优先队列(通常用堆实现)用于管理开放列表,以快速获取f值最小的节点。同时,启发函数的选择,如曼哈顿距离、欧几里得距离或对角线距离,需要根据具体应用场景来决定。 在代码实现部分,需要定义节点类,初始化起始节点和目标节点,维护开放和关闭列表,处理邻居节点,计算g和h值,并更路径。同时,需要考虑如何回溯路径,一旦找到目标节点,通过父节点指针反向追溯得到路径。 此外,需要讨论A*算法的优化方法,比如使用二叉堆提高开放列表的效率,预处理地图数据,或者动态调整启发函数的权重(如加权A*)。同时,应用场景如游戏AI、机器人路径规划、交通导航等,需要具体举例说明。 还要注意引用用户提供的参考资料,特别是引用[3]中提到的处理不连通组件和循环,以及负权边的问题。需要指出A*算法假设边权为正,因此在存在负权边时可能不适用,这可能导致算法无法找到最优解或陷入无限循环。 最后,生成相关问题,可能涉及与其他算法的比较(如Dijkstra、BFS)、启发函数的设计、性能优化、处理动态障碍物的方法等。确保问题能够引导用户进一步深入学习。 总结步骤: 1. 介绍A*算法的基本原理和核心公式。 2. 分步骤说明实现过程,包括数据结构、算法流程。 3. 提供代码示例(Python),并解释关键部分。 4. 讨论优化策略和应用场景。 5. 引用相关文献,特别是处理图结构和边权的问题。 6. 生成相关问题,促进深入思考。</think>### A*算法实现与应用详解 #### 一、算法原理 A*算法通过评估函数$f(n) = g(n) + h(n)$选择最优路径,其中: - $g(n)$:起点到节点$n$的实际成本 - $h(n)$:节点$n$到终点的启发式估计成本(需满足$h(n) \leq \text{真实成本}$)[^1] #### 二、实现步骤 1. **数据结构** - **开放列表**:优先队列(按$f(n)$排序) - **关闭列表**:已探索节点集合 - **节点结构**:记录坐标、$g$值、$h$值、父节点指针 2. **算法流程** 1. 初始化开放列表,加入起点 2. 循环直到找到目标或开放列表为空: - 取出$f(n)$最小的节点$u$ - 若$u$是终点,回溯路径 - 遍历$u$的邻居$v$: - 若$v$在关闭列表,跳过 - 计算$g_{temp} = g(u) + \text{移动成本}$ - 若$g_{temp} < g(v)$,更$v$的$g$值和父节点 3. 返回路径或失败 #### 三、代码实现(Python示例) ```python import heapq class Node: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y self.g = float('inf') self.h = 0 self.parent = None def f(self): return self.g + self.h def __lt__(self, other): return self.f() < other.f() def astar(grid, start, end): open_list = [] start.g = 0 start.h = abs(start.x - end.x) + abs(start.y - end.y) # 曼哈顿距离 heapq.heappush(open_list, start) closed_set = set() while open_list: current = heapq.heappop(open_list) if (current.x, current.y) == (end.x, end.y): path = [] while current: path.append((current.x, current.y)) current = current.parent return path[::-1] closed_set.add((current.x, current.y)) for dx, dy in [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]: x, y = current.x + dx, current.y + dy if 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] == 0: neighbor = Node(x, y) if (x, y) in closed_set: continue tentative_g = current.g + 1 if tentative_g < neighbor.g: neighbor.g = tentative_g neighbor.h = abs(x - end.x) + abs(y - end.y) neighbor.parent = current heapq.heappush(open_list, neighbor) return None ``` #### 四、关键优化 1. **优先队列结构**:使用最小堆实现$O(\log n)$的插入/删除操作 2. **启发函数选择**: - 曼哈顿距离(网格4方向移动):$h(n) = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2|$ - 欧几里得距离(自由移动):$h(n) = \sqrt{(x_1-x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}$ 3. **动态加权**:$f(n) = g(n) + w \cdot h(n)$,$w>1$时加速搜索但可能牺牲最优性[^3] #### 五、应用场景 1. **游戏AI**:实时路径规划(RTS游戏单位移动) 2. **机器人导航**:SLAM系统中的避障路径生成 3. **交通规划**:GPS导航系统的最短路径计算 4. **网络路由**:数据包传输路径优化 #### 六、注意事项 1. **负权边问题**:若存在负权边,可能导致无法找到最优解,此时应改用Bellman-Ford算法 2. **启发函数可接受性**:必须满足$h(n) \leq$真实成本,否则可能错过最优解 3. **地图预处理**:对大规模静态地图可预先生成导航网格提升性能
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