hdu1885

本文介绍了一种用于解决迷宫逃脱问题的算法,帮助陷入困境的学生找到最佳路径。通过模拟搜索和状态转移,该算法计算出从起点到终点的最短路径,确保学生能够安全逃离迷宫。

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

#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
int n, m;
char map[105][105];
bool vis[105][105][2][2][2][2];
struct node
{
    node(int p,int q,bool a1,bool a2,bool a3,bool a4,int a5)
    {
        x=p, y=q, b=a1, ye=a2, r=a3, g=a4, now=a5;
    }
    node() {}
    int x, y, now;
    bool b, ye, r, g;

};
bool can(int x,int y)
{
    if(x<0||y<0||x>=n||y>=m)
        return false;
    if(map[x][y]=='#')
        return false;
    return true;
}
int dx[]= {1,0,-1,0}, dy[]= {0,1,0,-1};
int main()
{
    int i, j, sx, sy;
    bool flag;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m),n&&m)
    {
        queue<node> q;
        flag=false;
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%s",map[i]);
            for(j=0; j<m; j++)
            {
                if(map[i][j]=='*')
                    sx=i, sy=j;
                if(map[i][j]=='X')
                    flag=true;
            }
        }
        if(!flag)
        {
            puts("The poor student is trapped!");
            continue;
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        vis[sx][sy][0][0][0][0]=true;
        q.push(node(sx,sy,false,false,false,false,0));
        node tmp;
        map[sx][sy]='.';
        flag=false;
        int x, y, nx, ny, now, cc;
        bool b, ye, r, g;
        while(!q.empty())
        {
            tmp=q.front();
            q.pop();
            x=tmp.x, y=tmp.y, b=tmp.b, ye=tmp.ye, r=tmp.r, g=tmp.g, now=tmp.now;
            bool vb, vye, vr, vg;
            if(map[x][y]=='X')
            {
                flag=true;
                cc=now;
                break;
            }
            for(i=0; i<4; i++)
            {
                nx=x+dx[i], ny=y+dy[i];
                if(!can(nx,ny)) continue;
                if(map[nx][ny]=='.'||map[nx][ny]=='X')
                {
                    if(!vis[nx][ny][b][ye][r][g])
                        q.push(node(nx,ny,b,ye,r,g,now+1));
                    vis[nx][ny][b][ye][r][g]=true;
                }
                else if(map[nx][ny]>='a'&&map[nx][ny]<='z')
                {
                    vb=b, vye=ye, vr=r, vg=g;
                    if(map[nx][ny]=='b')
                        vb=true;
                    if(map[nx][ny]=='y')
                        vye=true;
                    if(map[nx][ny]=='r')
                        vr=true;
                    if(map[nx][ny]=='g')
                        vg=true;
                    if(!vis[nx][ny][b][ye][r][g])
                        q.push(node(nx,ny,vb,vye,vr,vg,now+1));
                    vis[nx][ny][b][ye][r][g]=true;
                }
                else if(map[nx][ny]>='A'&&map[nx][ny]<='Z')
                {
                    bool ans=false;
                    char kk=map[nx][ny];
                    if(kk=='B'&&b)
                        ans=true;
                    if(kk=='Y'&&ye)
                        ans=true;
                    if(kk=='R'&&r)
                        ans=true;
                    if(kk=='G'&&g)
                        ans=true;
                    if(ans)
                    {
                        if(!vis[nx][ny][b][ye][r][g])
                            q.push(node(nx,ny,b,ye,r,g,now+1));
                        vis[nx][ny][b][ye][r][g]=true;
                    }
                }
            }
        }
        if(flag) printf("Escape possible in %d steps.\n",cc);
        else puts("The poor student is trapped!");
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/ink-syk/p/3315180.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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