hdu1253BFS入门

本文介绍了一道经典的最短路径问题——HDU1253,通过广度优先搜索(BFS)算法解决三维迷宫中从起点到终点的最短步数问题。详细展示了如何利用队列进行节点遍历,并记录已访问状态避免重复搜索,最终实现找到一条从起点到达终点的有效路径。

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//hdu1253
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<fstream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<stack>
#include<queue>
//#include<map>
#define PI acos(-1.0)
typedef long long LL;
const int MAX=0xfffffff;
using namespace std;
int a,b,c,t,STEP;
int map[55][55][55];
bool vis[55][55][55];
struct node{
int x,y,z,step;
};
node p,q;
int dir[6][3]={{1,0,0},{-1,0,0},{0,1,0},{0,-1,0},{0,0,1},{0,0,-1}};
void bfs()
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    vis[0][0][0]=1;
    queue<node>Q;
    p.x=0,p.y=0,p.z=0,p.step=0;
    Q.push(p);
    while(!Q.empty())
    {
        p=Q.front( ),Q.pop( );
        if(p.x==a-1&&p.y==b-1&&p.z==c-1&&p.step<=t)     //不太理解为什么这一步不能立即停止。
        {
            printf("%d\n",p.step);         
            return ;
        }
        for(int i=0;i<6;i++)
        {
            q=p;
            q.x=p.x+dir[i][0];
            q.y=p.y+dir[i][1];
            q.z=p.z+dir[i][2];
            q.step=p.step+1;
            if(map[q.x][q.y][q.z]==0&&vis[q.x][q.y][q.z]==0&&q.x>=0&&q.y>=0&&q.z>=0&&q.x<a&&q.y<b&&q.z<c)
            {
                vis[q.x][q.y][q.z]=1;
                Q.push(q);
            }
        }
    }
    printf("-1\n");
}
int main( )
{
    freopen("1.txt","r",stdin);
    int time;
    while(scanf("%d",&time)!=EOF)
    {
        while(time--)
        {
            scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&t);
            for(int i=0;i<a;i++)
                for(int j=0;j<b;j++)
                    for(int k=0;k<c;k++)
                        scanf("%d",&map[i][j][k]);
            bfs();
        }
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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