hdu 1429 胜利大逃亡(续)(状压dp+bfs)

本文介绍了一种利用状态压缩思想与广度优先搜索(BFS)算法解决含有钥匙和门的迷宫问题的方法。通过状态压缩记录当前拥有的钥匙状态,并使用BFS寻找从起点到终点的最短路径。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1429

 

因为图中需要记录钥匙的拥有情况,所以需要用状态压缩的思想,来用一个数字表示对应二进制位数上的钥匙有无情况

再结合bfs即可

 

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node{
    int x;
    int y;
    int step;
    int ks;
};
int n,m,tim;
int key[22][22];
int door[22][22];
int ma[22][22];
char s[22][22];
int sx,sy;
int ex,ey;
int vis[22][22][(1<<10)];
bool check(int x,int y,int zt)
{
    if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&ma[x][y]==0)
    {
        if(vis[x][y][zt]==1)return 0;
        if((door[x][y]&zt)==door[x][y])
        return 1;
        return 0;
    }
    return 0;
}
int search()
{
    node t,tt;
    t.x=sx;
    t.y=sy;
    t.step=0;
    t.ks=0;
    queue<node >p;
    p.push(t);
    vis[sx][sy][0]=1;
    while(!p.empty())
    {
        t=p.front();
        p.pop();
        if(t.x==ex&&t.y==ey)
        {
            return t.step;
        }
        if(check(t.x+1,t.y,t.ks))
        {
            tt.x=t.x+1;
            tt.y=t.y;
            tt.step=t.step+1;
            tt.ks=(t.ks|key[t.x+1][t.y]);
            vis[tt.x][tt.y][tt.ks]=1;
            p.push(tt);    
        }
        if(check(t.x-1,t.y,t.ks))
        {
            tt.x=t.x-1;
            tt.y=t.y;
            tt.step=t.step+1;
            tt.ks=(t.ks|key[t.x-1][t.y]);
            vis[tt.x][tt.y][tt.ks]=1;
            p.push(tt);    
        }
        if(check(t.x,t.y+1,t.ks))
        {
            tt.x=t.x;
            tt.y=t.y+1;
            tt.step=t.step+1;
            tt.ks=(t.ks|key[t.x][t.y+1]);
            vis[tt.x][tt.y][tt.ks]=1;
            p.push(tt);    
        }
        if(check(t.x,t.y-1,t.ks))
        {
            tt.x=t.x;
            tt.y=t.y-1;
            tt.step=t.step+1;
            tt.ks=(t.ks|key[t.x][t.y-1]);
            vis[tt.x][tt.y][tt.ks]=1;
            p.push(tt);    
        }
    }
}
int main(){
    while(cin>>n>>m>>tim)
    {
        memset(key,0,sizeof(key));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(ma,0,sizeof(ma));
        memset(door,0,sizeof(door));
        for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>s[i];
        for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<m;j++)
        {
            if(s[i][j]=='*')
            {
                ma[i][j]=1;
            }
            if(s[i][j]=='@')sx=i,sy=j;
            if(s[i][j]=='^')ex=i,ey=j;
            if(s[i][j]>='a'&&s[i][j]<='z')
            key[i][j]=(1<<(s[i][j]-'a'));
            if(s[i][j]>='A'&&s[i][j]<='Z')
            door[i][j]=(1<<(s[i][j]-'A'));
        }
        int ans=search();
        if(ans>=tim)
        {
            cout<<"-1"<<endl;
        }
        else cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值