1215 迷宫

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)算法解决迷宫寻路问题的C语言程序实现。该程序通过递归的方式遍历迷宫地图,寻找从起点到终点的路径。为确保边界条件和障碍物不会被越界访问,程序对迷宫的边界进行了初始化。
#include<stdio.h>
char map[20][20];
bool a;
void dfs(int x,int y)
{
	if(map[x][y]=='e')
	{
		a=1;
		return;
	}
	if(map[x][y]=='#')return;
	if(map[x][y]=='.')
	{
	    map[x][y]='#';
	    dfs(x-1,y);
	    dfs(x,y-1);
	    dfs(x+1,y);
	    dfs(x,y+1);
	}
	if(map[x][y]=='s')
	{
		map[x][y]='#';
		dfs(x+1,y);
		dfs(x,y+1);
	}
}
int main()
{
	int m,n;
	int i,j;
	scanf("%d%d",&m,&n);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%s",map[i]);
	}
	for(i=0;i<=n;i++)
	{
		map[0][i]='#';
		map[n+1][i]='#';
	}
	for(i=0;i<=n;i++)
	{
		map[i][0]='#';
		map[i][n+1]='#';
	}
	dfs(1,1);
	if(a)printf("YES");
	else printf("NO");
	return 0;
}

Y1215 迷宫 Ai助手・P仔查看解析 提交 1233 通过 401 时间限制 1000ms 内存限制 256Mb 全屏 描述 一天 ExtenseExtense 在森林里探险的时候不小心走入了一个迷宫迷宫可以看成是由 n \times nn×n 的格点组成,每个格点只有 22 种状态,.. 和 \##,前者表示可以通行后者表示不能通行。 同时当 ExtenseExtense 处在某个格点时,他只能移动到东南西北(或者说上下左右)四个方向之一的相邻格点上,ExtenseExtense 想要从点 AA 走到点 BB,问在不走出迷宫的情况下能不能办到。 如果起点或者终点有一个不能通行(为 \##),则看成无法办到。 输入描述 第 11 行是测试数据的组数 kk,后面跟着 kk 组输入。每组测试数据的第 11 行是一个正整数 nn (1 \leq n \leq 100)(1≤n≤100),表示迷宫的规模是 n \times nn×n 的。接下来是一个 n \times nn×n 的矩阵,矩阵中的元素为 .. 或者 \##。再接下来一行是 44 个整数 h_ah a ​ , l_al a ​ , h_bh b ​ , l_bl b ​ ,描述 AA 处在第 h_ah a ​ 行, 第 l_al a ​ 列,BB 处在第 h_bh b ​ 行, 第 l_bl b ​ 列。注意到 h_ah a ​ , l_al a ​ , h_bh b ​ , l_bl b ​ 全部是从 00 开始计数的。 输出描述 kk 行,每行输出对应一个输入。能办到则输出 YES,否则输出 NO。 输入输出样例 输入样例 1复制 2 3 .## ..# #.. 0 0 2 2 5 ..... ###.# ..#.. ###.. ...#. 0 0 4 0 输出样例 1复制 YES NO 提示 (1 \leq n \leq 100)(1≤n≤100)
最新发布
09-10
解决迷宫通行判断问题可以使用深度优先搜索(DFS)算法。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法,它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。在迷宫问题中,可以从起点开始,递归地探索上下左右四个方向,直到找到终点或遍历完所有可能的路径。 以下是使用Python实现的代码: ```python def can_reach(maze, start, end): rows, cols = len(maze), len(maze[0]) # 检查起点和终点是否可以通行 if maze[start[0]][start[1]] == 1 or maze[end[0]][end[1]] == 1: return False # 四个方向:上、下、左、右 directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] visited = set() def dfs(x, y): # 越界、障碍物或已访问过的点 if x < 0 or x >= rows or y < 0 or y >= cols or maze[x][y] == 1 or (x, y) in visited: return False # 到达终点 if (x, y) == end: return True visited.add((x, y)) # 探索四个方向 for dx, dy in directions: if dfs(x + dx, y + dy): return True return False return dfs(start[0], start[1]) # 读取测试数据组数 T = int(input()) for _ in range(T): # 读取迷宫规模 rows, cols = map(int, input().split()) maze = [] for _ in range(rows): row = list(map(int, input().split())) maze.append(row) # 读取起点和终点坐标 start_x, start_y = map(int, input().split()) end_x, end_y = map(int, input().split()) start = (start_x, start_y) end = (end_x, end_y) # 判断是否可以到达 result = can_reach(maze, start, end) print("YES" if result else "NO") ``` ### 代码解释 - `can_reach`函数接受迷宫矩阵`maze`、起点`start`和终点`end`作为参数,返回是否可以从起点到达终点。 - 在`can_reach`函数内部,首先检查起点和终点是否可以通行。如果起点或终点是障碍物,则直接返回`False`。 - 使用`dfs`函数进行深度优先搜索,递归地探索上下左右四个方向。如果到达终点,则返回`True`。 - 在主程序中,读取测试数据组数`T`,对于每组测试数据,读取迷宫规模、迷宫矩阵、起点和终点坐标,并调用`can_reach`函数进行判断,输出结果。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(rows * cols)$,其中`rows`和`cols`分别是迷宫的行数和列数。在最坏情况下,需要遍历迷宫中的每个点。 - **空间复杂度**:$O(rows * cols)$,主要用于存储访问标记。
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