POJ 1915 Knight Moves

本文介绍了一个经典的算法问题——求解马在特定尺寸的棋盘上从一个点到另一个点所需的最少步数。通过使用广度优先搜索(BFS)算法,实现了对这一问题的有效解决,并提供了完整的C++代码实现。

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题目大意:

        和POJ 2243 Knight Moves一样,也是求马的最少步数,只不过棋盘大小(宽度)n会告诉你(4 ≤ n ≤ 300),而棋盘的行列编号都是(0 ~ n-1),多个测例,测例数已知,每个测例中都给定n以及起始和终止坐标,对于每个测例都输出马的最少步数。

题目链接

代码:

/*                              
 * Problem ID : POJ 1915 Knight Moves
 * Author     : Lirx.t.Una                              
 * Language   : C++                  
 * Run Time   : 282 ms                              
 * Run Memory : 260 KB                              
*/ 

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>

#define	MAXN		300

using namespace std;

struct	Point {

	short	x, y;
	short   stp;

	Point(void) {}

	Point( short xx, short yy, short sstp ) :
		x(xx), y(yy), stp(sstp) {}
};

bool	vis[MAXN][MAXN];
char	dx[9] = { 0, 1,  1, -1, -1, 2,  2, -2, -2 };
char	dy[9] = { 0, 2, -2,  2, -2, 1, -1,  1, -1 };

int		n;
int		sx, sy;
int		ex, ey;

int
bfs(void) {

	int		i;
	int		vx, vy;

	Point	p;
	queue<Point>	que;

	memset(vis, false, sizeof(vis));

	vis[sx][sy] = true;
	que.push( Point( sx, sy, 0 ) );

	while ( !que.empty() ) {
	
		p = que.front();
		que.pop();
		
		for ( i = 1; i < 9; i++ ) {
		
			vx = p.x + dx[i];
			vy = p.y + dy[i];

			if ( vx == ex && vy == ey ) return p.stp + 1;

			if ( vx < 0 || vx >= n || vy < 0 || vy >= n || vis[vx][vy] )
				continue;

			que.push( Point( vx, vy, p.stp + 1 ) );
			vis[vx][vy] = true;
		}
	}

	return 0;
}

int
main() {

	int		t;

	scanf("%d", &t);
	while ( t-- ) {

		scanf("%d%d%d%d%d", &n, &sx, &sy, &ex, &ey);

		if ( sx == ex && sy == ey ) {
		
			puts("0");
			continue;
		}

		printf("%d\n", bfs());
	}

	return 0;
}

### POJ1915 解题思路 POJ1915 是关于图论中的强连通分量问题,主要涉及 Tarjan 算法的应用以及如何通过缩点使有向无环图(DAG)变为强连通图。以下是该问题的核心算法思路: #### 问题描述 题目要求计算在一个有向图中,最少需要添加多少条边才能使得整个图成为强连通图。 --- #### 核心算法分析 1. **Tarjan 缩点** 使用 Tarjan 算法找到所有的强连通分量并将其缩成单个节点,从而得到一个新的有向无环图(DAG)。此过程可以有效简化原始图结构[^2]。 2. **统计入度和出度为零的节点数** 对于新的 DAG 图,分别统计入度为零的节点数量 \(in\_zero\) 和出度为零的节点数量 \(out\_zero\)。这两个值决定了需要增加的边的数量。 3. **计算所需新增边数** 新增边的数量取决于以下两种情况的最大值: \[ answer = \max(in\_zero, out\_zero) \] 这是因为每一条新加入的边都可以消除一个入度或出度为零的情况。 4. **特殊情况处理** 如果初始图已经是强连通图,则无需任何操作,即答案为 0。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 C++ 的实现框架,展示了如何利用 Tarjan 算法解决这个问题: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <stack> using namespace std; const int MAXN = 1e4 + 5; int n, m, idx, scc_cnt; int dfn[MAXN], low[MAXN]; bool in_stack[MAXN]; vector<int> adj[MAXN]; stack<int> stk; vector<vector<int>> SCC; // 存储每个强连通分量 void tarjan(int u) { dfn[u] = low[u] = ++idx; stk.push(u); in_stack[u] = true; for (auto &v : adj[u]) { if (!dfn[v]) { tarjan(v); low[u] = min(low[u], low[v]); } else if (in_stack[v]) { low[u] = min(low[u], dfn[v]); } } if (low[u] == dfn[u]) { vector<int> component; while (true) { int t = stk.top(); stk.pop(); in_stack[t] = false; component.push_back(t); if (t == u) break; } SCC.push_back(component); scc_cnt++; } } // 主函数逻辑 int main() { cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; ++i) { int a, b; cin >> a >> b; adj[a].push_back(b); } // 初始化 Tarjan 参数 memset(dfn, 0, sizeof(dfn)); memset(in_stack, false, sizeof(in_stack)); idx = scc_cnt = 0; // 执行 Tarjan 算法 for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (!dfn[i]) tarjan(i); } // 构建 DAG 并统计出入度 int indegree_zero = 0, outdegree_zero = 0; vector<int> dag_in(scc_cnt + 1, 0), dag_out(scc_cnt + 1, 0); for (int u = 1; u <= n; ++u) { for (auto &v : adj[u]) { if (SCC[dfn[u]].back() != SCC[dfn[v]].back()) { // 不同强连通分量之间才有边 dag_in[SCC[dfn[v]].back()]++; dag_out[SCC[dfn[u]].back()]++; } } } for (int i = 1; i <= scc_cnt; ++i) { if (dag_in[i] == 0) indegree_zero++; if (dag_out[i] == 0) outdegree_zero++; } cout << max(indegree_zero, outdegree_zero); // 输出结果 } ``` --- #### 关键点解释 - **Tarjan 算法的作用** Tarjan 算法能够高效地找出所有强连通分量,并将它们压缩成单一节点,便于后续的操作[^2]。 - **为什么取最大值?** 添加一条边最多能减少一个入度为零或者出度为零的节点。因此,最终的结果应为两者之间的较大者。 - **时间复杂度** 整体的时间复杂度为 \(O(n+m)\),其中 \(n\) 表示节点数,\(m\) 表示边数。 ---
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