poj Dungeon Master (bfs)

本文提供了一种使用广度优先搜索(BFS)算法解决三维迷宫问题的方法,通过C++实现,详细展示了如何寻找从起点到终点的最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://poj.org/problem?id=2251
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<iostream>
using namespace std;
#define max 999999
#define N 40
int l,r,c,ans,ex,ey,ez;
char map[N][N][N];
int vis[N][N][N];
int dx[6]={-1,0,1,0,0,0};
int dy[6]={0,1,0,-1,0,0};
int dz[6]={0,0,0,0,1,-1};
int inmap(int x,int y,int z)
{
    if(x>=0&&x<l&&y>=0&&y<r&&z>=0&&z<c)return 1;
    else  return 0;
}
struct node
{
    int x;
    int y;
    int z;
    int num;
};
queue<node>q;
void init()
{
    while(!q.empty())q.pop();

    ans=max;
    memset(vis,0,sizeof(vis));

}
void  bfs(int x,int y,int z)
{
    int i,x1,y1,z1;
    struct node p,k;
    p.x=x;
    p.y=y;
    p.z=z;
    p.num=0;
    q.push(p);
    while(!q.empty())
    {
        p=q.front();
        q.pop();
        for(i=0;i<6;i++)
        {
            x1=p.x+dx[i];
            y1=p.y+dy[i];
            z1=p.z+dz[i];
           if(!inmap(x1,y1,z1)) continue;
           if(x1==ex&&y1==ey&&z1==ez)
         {
             ans=p.num+1;
             return ;
          }
         else
         {
            if(map[x1][y1][z1]!='#'&&!vis[x1][y1][z1])
            {
                vis[x1][y1][z1]=1;
                k.x=x1;
                k.y=y1;
                k.z=z1;
                k.num=p.num+1;
                q.push(k);
            }
         }

        }
    }
}
int main()
{
    int i,j,d;
    int sx,sy,sz;
    while(scanf("%d%d%d",&l,&r,&c),l+r+c)
    {
        getchar();
        for(i=0;i<l;i++)
        {
            for(j=0;j<r;j++)
         {


            for(d=0;d<c;d++)
            {
                scanf("%c",&map[i][j][d]);
                if(map[i][j][d]=='S')
                {
                    sx=i;
                    sy=j;
                    sz=d;
                }

                if(map[i][j][d]=='E')
                {
                    ex=i;
                    ey=j;
                    ez=d;
                }

            }
            getchar();
         }
            getchar();
        }

       init();
       vis[sx][sy][sz]=1;
        bfs(sx,sy,sz);
        if(ans!=max)
        printf("Escaped in %d minute(s).\n",ans);
        else printf("Trapped!\n");

    }

}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/acSzz/archive/2012/04/03/2431332.html

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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