牛客哈理工小乐乐打游戏(bfs深度理解好题)

本文深入解析了一道涉及岩浆追逐小乐乐的编程题,重点介绍了如何利用双BFS算法解决岩浆与人物同时移动的问题,强调了岩浆融化障碍物的特性,以及曼哈顿距离在算法中的应用。

题目链接:

 

题意有些不清晰容易迷惑,注意2点:

//向四周扩散是上下左右
//岩浆可以把障碍物融化的意思是(并不是废话!):不能直接把障碍物#设为访问过的点(这样是90分,以后注意尽量分情况考虑不会错!),因为可能通过它向四周扩散!!!

//另外注意,bfs好习惯写法,大前提最好放方面 结构更清晰 且 不易错!

(因为岩浆遇到障碍物照样可以过,所以可以用所谓的曼哈顿距离求,即横坐标-横坐标+纵坐标-纵坐标)

 

题目思路:本质就是比岩浆和小乐乐谁先到达终点而已!(所以2遍bfs是最好的,也可以想象成一个人在追另一个人)

  1 #include <iostream>
  2 #include <queue>
  3 using namespace std;
  4 const int maxn=1005;
  5 char a[maxn][maxn];
  6 int vis1[maxn][maxn],dis1[maxn][maxn];
  7 int vis2[maxn][maxn],dis2[maxn][maxn];
  8 int n,m;
  9 int sx,sy,gx,gy,hx,hy;
 10 struct px
 11 {
 12     int x;
 13     int y;
 14     px(){};
 15     px(int X,int Y):x(X),y(Y){};
 16 }p;
 17 
 18 void bfs1()
 19 {
 20     for(int i=0;i<=n+1;i++) for(int j=0;j<=m+1;j++) dis1[i][j]=1e9;
 21     vis1[hx][hy]=1;
 22     dis1[hx][hy]=0;
 23     queue<px> que;
 24     que.push(px(hx,hy));
 25 
 26     while(!que.empty())
 27     {
 28         p=que.front();
 29         que.pop();
 30         if(p.x==gx && p.y==gy) break;
 31 
 32         //
 33         if(p.y+1<=m)//大前提:最好放外边分清结构,清晰!(好习惯!)
 34         {
 35             //dis1[p.x][p.y+1]=dis1[p.x][p.y]+1;
 36             if(!vis1[p.x][p.y+1])
 37             {
 38                 vis1[p.x][p.y+1]=1;
 39                 dis1[p.x][p.y+1]=dis1[p.x][p.y]+1;
 40 
 41                 que.push(px(p.x,p.y+1));
 42             }
 43         }
 44         //
 45         if(p.x+1<=n)
 46         {
 47             //dis1[p.x+1][p.y]=dis1[p.x][p.y]+1;
 48             if(!vis1[p.x+1][p.y])
 49             {
 50                 vis1[p.x+1][p.y]=1;
 51                 dis1[p.x+1][p.y]=dis1[p.x][p.y]+1;
 52 
 53                 que.push(px(p.x+1,p.y));
 54             }
 55         }
 56         //
 57         if(p.x-1>=1)
 58         {
 59             //dis1[p.x-1][p.y]=dis1[p.x][p.y]+1;
 60             if(!vis1[p.x-1][p.y])
 61             {
 62                 vis1[p.x-1][p.y]=1;
 63                 dis1[p.x-1][p.y]=dis1[p.x][p.y]+1;
 64 
 65                 que.push(px(p.x-1,p.y));
 66             }
 67         }
 68         //
 69         if(p.y-1>=1)
 70         {
 71             //dis1[p.x][p.y-1]=dis1[p.x][p.y]+1;
 72             if(!vis1[p.x][p.y-1])
 73             {
 74                 vis1[p.x][p.y-1]=1;
 75                 dis1[p.x][p.y-1]=dis1[p.x][p.y]+1;
 76 
 77                 que.push(px(p.x,p.y-1));
 78             }
 79         }
 80     }
 81 }
 82 
 83 int bfs2()
 84 {
 85     for(int i=0;i<=n+1;i++) for(int j=0;j<=m+1;j++) dis2[i][j]=0;
 86     vis2[sx][sy]=1;
 87     dis2[sx][sy]=0;
 88     queue<px> que;
 89     que.push(px(sx,sy));
 90 
 91     while(!que.empty())
 92     {
 93         p=que.front();
 94         que.pop();
 95         if(p.x==gx && p.y==gy) return 1;
 96 
 97         //
 98         if(p.y+1<=m)
 99         {
100             //dis2[p.x][p.y+1]=dis2[p.x][p.y]+1;
101             if(!vis2[p.x][p.y+1] && a[p.x][p.y+1]!='#' && dis2[p.x][p.y]+1<dis1[p.x][p.y+1])
102             {
103                 vis2[p.x][p.y+1]=1;
104                 dis2[p.x][p.y+1]=dis2[p.x][p.y]+1;
105 
106                 que.push(px(p.x,p.y+1));
107             }
108         }
109         //
110         if(p.x+1<=n)
111         {
112             //dis2[p.x+1][p.y]=dis2[p.x][p.y]+1;
113             if(!vis2[p.x+1][p.y] && a[p.x+1][p.y]!='#' && dis2[p.x][p.y]+1<dis1[p.x+1][p.y])
114             {
115                 vis2[p.x+1][p.y]=1;
116                 dis2[p.x+1][p.y]=dis2[p.x][p.y]+1;
117 
118                 que.push(px(p.x+1,p.y));
119             }
120         }
121         //
122         if(p.x-1>=1)
123         {
124             //dis2[p.x-1][p.y]=dis2[p.x][p.y]+1;
125             if(!vis2[p.x-1][p.y] && a[p.x-1][p.y]!='#' && dis2[p.x][p.y]+1<dis1[p.x-1][p.y])
126             {
127                 vis2[p.x-1][p.y]=1;
128                 dis2[p.x-1][p.y]=dis2[p.x][p.y]+1;
129 
130                 que.push(px(p.x-1,p.y));
131             }
132         }
133         //
134         if(p.y-1>=1)
135         {
136             //dis2[p.x][p.y-1]=dis2[p.x][p.y]+1;
137             if(!vis2[p.x][p.y-1] && a[p.x][p.y-1]!='#' && dis2[p.x][p.y]+1<dis1[p.x][p.y-1])
138             {
139                 vis2[p.x][p.y-1]=1;
140                 dis2[p.x][p.y-1]=dis2[p.x][p.y]+1;
141 
142                 que.push(px(p.x,p.y-1));
143             }
144         }
145     }
146     return 0;
147 }
148 
149 int main()
150 {
151     ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);
152 
153     while(cin>>n>>m)
154     {
155         for(int i=1;i<=n;i++)
156         {
157             for(int j=1;j<=m;j++)
158             {
159                 cin>>a[i][j];
160 
161                 if(a[i][j]=='S') { sx=i; sy=j; }
162                 else if(a[i][j]=='E') { gx=i; gy=j; }
163                 else if(a[i][j]=='F') { hx=i; hy=j; }
164                 else if(a[i][j]=='#') { vis1[i][j]=1; vis2[i][j]=1;}
165             }
166         }
167 
168         bfs1();
169         int ans=bfs2();
170         if(ans) cout<<"PIG PIG PIG!"<<endl;
171         else cout<<"A! WO SI LA!"<<endl;
172 
173         for(int i=0;i<=n+1;i++) for(int j=0;j<=m+1;j++) { vis1[i][j]=0; vis2[i][j]=0;}
174     }
175 
176     return 0;
177 }

 

完。

转载于:https://www.cnblogs.com/redblackk/p/10076026.html

SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3据库设计管理理论介绍据库设计原则、据模型及据库管理系统。2.4网络安全据保护理论讨论网络安全威胁、据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2据库设计实现设计据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种据处理和建模功能。它简化了据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、据预处理步骤 在建模前,需对原始据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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