2013 ACM/ICPC 杭州网络赛C题

本文介绍了一个关于模拟算法的问题,通过在一个有限的矩阵环境中,模拟驴和老虎的移动规则来判断两者是否会相遇。文章提供了完整的C++代码实现,并详细解释了如何通过面向过程的方式解决这一问题。

题意:驴和老虎,在一个矩阵的两个格子里,有各自的起始方向。两者以相同的速度向前移动,前方不能走时驴总是向右,老虎总是向左。他们不能超出矩阵边界也不能走自己走过的格子(但可以走对方走过的格子)。如果不能前进时转向后仍不能前进则永久停止运动,问两者是否相遇(同时出现在同一个格子里,同时出现在格子的边界上不算),若相遇给出相遇坐标。

分析:模拟即可,每次将两者按其规则移动,并判断两者是否在同一个格子里。注意:起始点在同一个格子里也算相遇。转向不算时间,因为题里说二者速度始终相同。本来应该用面向对象的方式,但是比赛时不敢轻举妄动……

#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;

#define MAX_Y 1005
#define MAX_X MAX_Y

struct Point
{
    int x, y;
    Point()
    {}
    Point(int x, int y):x(x), y(y)
    {}
    bool operator == (const Point &a) const
    {
        return a.x == x && a.y == y;
    }
    Point operator + (const Point &a)
    {
        return Point(x + a.x, y + a.y);
    }
};

Point dir[4] = {Point(0, 1), Point(1, 0), Point(0, -1), Point(-1, 0)};
bool donkey_vis[MAX_X][MAX_Y];
bool tiger_vis[MAX_X][MAX_Y];
int tiger_dir;
int donkey_dir;
int grid_size;
Point tiger, donkey;
bool tiger_stop, donkey_stop;

void visit(Point a, bool vis[][MAX_X])
{
    vis[a.x][a.y] = true;
}

void input(Point &a, int &dir)
{
    int x, y;
    scanf("%d%d%d", &x, &y, &dir);
    a.x = x;
    a.y = y;
}

bool ok(Point a, bool vis[][MAX_Y])
{
    if (a.x < 0 || a.x >= grid_size || a.y < 0 || a.y >= grid_size)
        return false;
    return !vis[a.x][a.y];
}

void move(Point &animal, int &cur_dir, bool vis[][MAX_Y], bool &stop, int dir_delta)
{    
    if (stop)
        return;
    Point des = animal + dir[cur_dir];
    if (ok(des, vis))
    {
        animal = des;
        visit(des, vis);
        return;
    }
    cur_dir = (cur_dir + dir_delta + 4) % 4;
    des = animal + dir[cur_dir];
    if (ok(des, vis))
    {
        animal = des;
        visit(des, vis);
        return;
    }
    stop = true;
}

bool work()
{
    tiger_stop = false;
    donkey_stop = false;
    memset(tiger_vis, 0, sizeof(tiger_vis));
    memset(donkey_vis, 0, sizeof(donkey_vis));
    if (tiger == donkey)
        return true;
    visit(tiger, tiger_vis);
    visit(donkey, donkey_vis);
    while (!(tiger_stop && donkey_stop))
    {
        move(tiger, tiger_dir, tiger_vis, tiger_stop, -1);
        move(donkey, donkey_dir, donkey_vis, donkey_stop, 1);
        if (tiger == donkey)
            return true;
    }
    return false;
}

int main()
{
    while (scanf("%d", &grid_size), grid_size)
    {
        input(donkey, donkey_dir);
        input(tiger, tiger_dir);
        if (work())
            printf("%d %d\n", tiger.x, tiger.y);
        else
            printf("-1\n");
    }
    return 0;
}
View Code

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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