hdu 1026 Ignatius and the Princess I

本文介绍了如何运用BFS算法结合优先队列来解决迷宫寻路问题,通过实例演示了从起点到终点的最短路径求解过程,并详细解释了代码实现逻辑。

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=1026

题目大意:求用时最短路线并打印路径,n表示用n秒打败怪兽。

题目分析:bfs+优先队列求出最短用时,path数组记录路径,栈输出路径。

代码参考:

#include <queue>
#include <stack>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int N = 109;
priority_queue<int> pq;//优先队列
struct Node
{
    int x, y, step;
    friend bool operator < (const Node &a, const Node &b) { //定义排序规则
        return a.step > b.step;
    }
}p[N][N],path[N][N];
char edge[N][N];//保存地图
bool vis[N][N];
int dir[4][2] = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}};
int n, m, minStep;

int bfs(Node s)
{
    priority_queue<Node> Q;
    Q.push(s);
    vis[0][0] = 1;
    while(!Q.empty()) {
        Node head = Q.top();
        Q.pop();
        if(head.x == n - 1 && head.y == m - 1) { //如果走到了终点,返回最短用时
            return head.step;
        }
        for(int i = 0; i < 4; ++ i) { //枚举4个方向
            int x = head.x + dir[i][0];
            int y = head.y + dir[i][1];
            if(x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < m && edge[x][y] != 'X' && !vis[x][y]) { //判定是否可走
                vis[x][y] = 1;
                path[x][y].x = head.x; //保存路径
                path[x][y].y = head.y;
                path[x][y].step = head.step + 1;
                Node t; //当前点
                t.x = x;
                t.y = y;
                t.step = head.step + 1;
                if(edge[x][y] == '.') {
                    Q.push(t);
                } else {
                    t.step = t.step + edge[x][y] - '0'; //加上打怪兽的时间
                    Q.push(t);
                }
            }
        }
    }
    return -1; //如果没有走到终点
}

void print()
{
    if(minStep == -1) { //如果没有走到终点
        puts("God please help our poor hero.");
    } else { //输出最短用时
        printf("It takes %d seconds to reach the target position, let me show you the way.\n", minStep);
        stack<Node> st; //栈输出
        Node t = path[n - 1][m - 1];
        Node rmin;
        rmin.x = n - 1;
        rmin.y = m - 1;
        rmin.step = minStep;
        st.push(rmin);
        while(t.x || t.y) { //如果到了终点
            st.push(t); //将路径压入栈内
            t = path[t.x][t.y];
        }
        int k = 1;
        while(!st.empty()) {
            t = st.top();
            st.pop();
            printf("%ds:(%d,%d)->(%d,%d)\n", k ++, path[t.x][t.y].x, path[t.x][t.y].y, t.x, t.y);
            if(edge[t.x][t.y] != '.') {
                int fight = edge[t.x][t.y] - '0';
                while(fight --) {
                    printf("%ds:FIGHT AT (%d,%d)\n", k ++, t.x, t.y);
                }
            }
        }
    }
    puts("FINISH");
    return;
}

int main()
{
    while(~scanf("%d%d", &n, &m)) {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        for(int i = 0; i < n; ++ i) {
            scanf("%s", edge[i]);
        }
        Node start; //起点
        start.x = start.y = start.step = 0;
        minStep = bfs(start);
        print(); //打印路径
    }
    return 0;
}

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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