NOJ1058Tom and Jerry——定义2个数组代表转向

在10*10的方格迷宫中,Tom(猫)和Jerry(老鼠)进行追逐游戏。双方遵循特定规则移动,遇到障碍物时右转。通过编程计算两者相遇所需的最短时间。

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

Tom and Jerry

Time Limit(Common/Java):1000MS/3000MS          Memory Limit:65536KByte
Total Submit:197            Accepted:73

Description

Tom和Jerry在10*10的方格中:
*...*.....
......*...
...*...*..
..........
...*.C....
*.....*...
...*......
..M......*
...*.*....
.*.*......

C=Tom(猫)
M=Jerry(老鼠)
*=障碍物
.=空地

他们各自每秒中走一格,如果在某一秒末他们在同一格中,我们称他们“相遇”。注意,“对穿”是不算相遇的。
他们移动方式相同:平时沿直线走,下一步如果会走到障碍物上去或者出界,就用1秒的时间做一个右转90度。一开始他们都面向北方。
编程计算多少秒以后他们相遇。

Input

10行,格式如上

Output

相遇时间T。如果无解,输出-1。

Sample Input

*...*.....
......*...
...*...*..
..........
...*.C....
*.....*...
...*......
..M......*
...*.*....
.*.*......

Sample Output

49

Source

wwm


分析:因为遇到障碍或者碰到边,右转,肯定需要数组代表转向,定义di,dj两个数组,分别代表a数组 i和j 的增量,超过3就重置为0。

需要注意的地方:i代表行,j代表列,i增量-1,j增量0代表北方。其他同理。

比较聪明的做法:10*10的二维数组,扩大成12*12的,外面的一圈定义成字符*,这样不需要判断是否为边了,当然判断是否为边也很方便,但是这样更加方便,只需判断运动到的下一个字符是否为*,若是就转向。

另外输入有个小问题:直接用scanf("%c",&a[i][j]); 出错。

可以改为:

scanf("%c",&ch);

a[i][j] = ch;

完整代码:

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;

//Tom and Jerry

char a[12][12];
int di[] = {-1, 0, 1, 0}; // 上右下左 注意i行-j列 -1 0才是上
int dj[] = {0, 1, 0, -1};

int main()
{
	int C = 0, M = 0; // 初始方向为上
	int Ci, Cj, Mi, Mj, time = 0;
	memset(a, '*', sizeof(a));
	for(int i=1;i<=10;i++)
	{
		for(int j=1;j<=10;j++)
		{
			//scanf("%c",&a[i][j]); // scanf错误
			cin>>a[i][j];
			if(a[i][j] == 'C')
			{
				Ci = i; Cj = j;
			}
			if(a[i][j] == 'M')
			{
				Mi = i; Mj = j;
			}
		}
	}
	while(! (Ci == Mi && Cj == Mj))
	{
		if(time > 100)
			break;
		time ++;
		if(a[Ci+di[C]][Cj+dj[C]] == '*')
		{
			if(++C > 3) // 向右转
				C = 0; 
		}
		else
		{
			Ci += di[C];
			Cj += dj[C];
		}

		if(a[Mi+di[M]][Mj+dj[M]] == '*')
		{
			if(++M > 3) // 向右转
				M = 0; 
		}
		else
		{
			Mi += di[M];
			Mj += dj[M];
		}
	}
	if(time < 100)
		printf("%d\n",time);
	else
		printf("-1\n");
	return 0;
}



哈夫曼编码是一种常用的数据压缩算法,可以将原始数据转换为更短的编码,从而减少存储空间。它的基本思想是:根据字符出现的频率,构建一颗二叉树,使得出现频率高的字符离根节点近,出现频率低的字符离根节点远。然后,对于每个字符,从根节点出发,沿着对应的路径到达该字符所在的叶子节点,记录下路径,作为该字符的编码。 哈夫曼编码的具体实现步骤如下: 1. 统计每个字符在原始数据中出现的频率。 2. 根据字符的频率构建哈夫曼树。构建方法可以采用贪心策略,每次选择出现频率最低的两个字符,将它们作为左右子节点,父节点的权值为两个子节点的权值之和。重复这个过程,直到只剩下一个根节点。 3. 对哈夫曼树进行遍历,记录下每个字符的编码,为了避免编码产生歧义,通常规定左子节点为0,右子节点为1。 4. 将原始数据中的每个字符,用它对应的编码来代替。这一步可以通过哈夫曼树来实现。 5. 将编码后的数据存储起来。此时,由于每个字符的编码长度不同,所以压缩后的数据长度也不同,但总体上来说,压缩效果通常是比较好的。 实现哈夫曼编码的关键在于构建哈夫曼树和计算每个字符的编码。构建哈夫曼树可以采用优先队列来实现,每次从队列中取出两个权值最小的节点,合并成一个节点,再将合并后的节点插入队列中。计算每个字符的编码可以采用递归遍历哈夫曼树的方式,从根节点出发,如果走到了左子节点,则将0添加到编码中,如果走到了右子节点,则将1添加到编码中,直到走到叶子节点为止。 以下是基于C++代码实现,供参考: ```c++ #include <iostream> #include <queue> #include <string> #include <unordered_map> using namespace std; // 定义哈夫曼树节点的结构体 struct Node { char ch; // 字符 int freq; // 出现频率 Node* left; // 左子节点 Node* right; // 右子节点 Node(char c, int f) : ch(c), freq(f), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 定义哈夫曼树节点的比较函数,用于优先队列的排序 struct cmp { bool operator() (Node* a, Node* b) { return a->freq > b->freq; } }; // 构建哈夫曼树的函数 Node* buildHuffmanTree(unordered_map<char, int> freq) { priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> pq; for (auto p : freq) { pq.push(new Node(p.first, p.second)); } while (pq.size() > 1) { Node* left = pq.top(); pq.pop(); Node* right = pq.top(); pq.pop(); Node* parent = new Node('$', left->freq + right->freq); parent->left = left; parent->right = right; pq.push(parent); } return pq.top(); } // 遍历哈夫曼树,计算每个字符的编码 void calcHuffmanCode(Node* root, unordered_map<char, string>& code, string cur) { if (!root) return; if (root->ch != '$') { code[root->ch] = cur; } calcHuffmanCode(root->left, code, cur + "0"); calcHuffmanCode(root->right, code, cur + "1"); } // 将原始数据编码成哈夫曼编码 string encode(string s, unordered_map<char, string> code) { string res; for (char c : s) { res += code[c]; } return res; } // 将哈夫曼编码解码成原始数据 string decode(string s, Node* root) { string res; Node* cur = root; for (char c : s) { if (c == '0') { cur = cur->left; } else { cur = cur->right; } if (!cur->left && !cur->right) { res += cur->ch; cur = root; } } return res; } int main() { string s = "abacabad"; unordered_map<char, int> freq; for (char c : s) { freq[c]++; } Node* root = buildHuffmanTree(freq); unordered_map<char, string> code; calcHuffmanCode(root, code, ""); string encoded = encode(s, code); string decoded = decode(encoded, root); cout << "Original string: " << s << endl; cout << "Encoded string: " << encoded << endl; cout << "Decoded string: " << decoded << endl; return 0; } ```
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