华为OD机试C卷-- 智能驾驶(Java & JS & Python & C)

这篇博客讨论了如何解决一个智能驾驶问题,即在给定的地图上计算从起点到终点所需的最少初始油量。地图由不同数值表示,包括障碍物、加油站和耗油量。汽车可以通过上下左右四个方向移动,且在加油站可以加满油。解决方案涉及使用广度优先搜索(BFS)和动态规划(DP)的结合。博主提供了Java、Python和JavaScript的算法源码实现。

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题目描述
有一辆汽车需要从 m * n 的地图左上角(起点)开往地图的右下角(终点),去往每一个地区都需要消耗一定的油量,加油站可进行加油。

请你计算汽车确保从从起点到达终点时所需的最少初始油量。

说明:

  1. 智能汽车可以上下左右四个方向移动

  2. 地图上的数字取值是 0 或 -1 或 正整数:

    -1 :表示加油站,可以加满油,汽车的油箱容量最大为100;
    0 :表示这个地区是障碍物,汽车不能通过
    正整数:表示汽车走过这个地区的耗油量

  3. 如果汽车无论如何都无法到达终点,则返回 -1

输入描述
第一行为两个数字,M,N,表示地图的大小为 M * N

  • 0 < M,N ≤ 200

后面一个 M * N 的矩阵,其中的值是 0 或 -1 或正整数,加油站的总数不超过 200 个

输出描述
如果汽车无论如何都无法到达终点,则返回 -1

如果汽车可以到达终点,则返回最少的初始油量

题目解析
本题是一个经典的图搜索问题,可以使用广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)结合动态规划(DP)的思想来解决。但考虑到需要找到最小

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