小白月赛13 小A与小B (双向BFS)

本文描述了一个关于迷宫中两人相遇的问题,其中一人每次可移动一个位置,另一人每次可移动两个位置。文章探讨了如何在给定迷宫布局的情况下,确定两人最快相遇的时间,或者判断是否可能相遇。

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/549/G
来源:牛客网

时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒
空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K
64bit IO Format: %lld

题目描述

小A与小B这次两个人都被困在了迷宫里面的两个不同的位置,而他们希望能够迅速找到对方,然后再考虑如何逃离迷宫的事情。小A每次可以移动一个位置,而小B每次可以移动两次位置,小A移动的方向是上下左右左上左下右上右下8个方向,小B移动的方向是上下左右4个方向,请问他们最早什么时候能够找到对方,如果他们最终无法相遇,那么就输出”NO"。

输入描述:

NMN×M"C"A,"D"B

转载于:https://www.cnblogs.com/zjl192628928/p/10770592.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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