蓝桥杯—振兴中华

小明参加了学校的趣味运动会,其中的一个项目是:跳格子。
地上画着一些格子,每个格子里写一个字,如下所示:

比赛时,先站在左上角的写着“从”字的格子里,可以横向或纵向跳到相邻的格子里,但不能跳到对角的格子或其它位置。一直要跳到“华”字结束。要求跳过的路线刚好构成“从我做起振兴中华”这句话。请你帮助小明算一算他一共有多少种可能的跳跃路线呢?

虽然说这到题都可以口算出来,但是它还是让我再次体会到了递归的强大

本题一共三种操作:①向左跳 ②向下跳 ③当达到边界(下边界和右边界)时就只能延边界走到“华”字了

#include<iostream>
using namespace std;
int fun(int x,int y){
	if(x==3||y==4)return 1;  //走到边界时,只能沿着边界走到终点了,返回一种结果
	return fun(x+1,y)+fun(x,y+1);  //分别把向下走和向右走这两种走法的数量加起来
}
int main(){
	cout<<fun(0,0);  //起点是第一行第一列
	return 0;
}

递归的效果图(以“从我做起”为例):

                                                                                    

### 蓝桥杯“从我做起振兴中华”题目解法 此问题属于路径计数类问题,可以通过 **深度优先搜索 (DFS)** 或动态规划来解决。以下是详细的解答过程: #### 1. 问题分析 该问题是要求计算一条特定路径的数量,“从我做起振兴中华”,即按照指定字符串的顺序,在给定矩阵中找到所有符合条件的路径数量。 已知条件: - 初始位置为 `(0, 0)` 的 “从” 字。 - 只能横向或纵向移动,不能斜向移动。 - 终止于 `(3, 4)` 的 “华” 字。 - 路径长度固定为 `9` 步(对应字符串长度减一)。 #### 2. DFS 方法实现 通过递归的方式模拟每一步的选择,直到到达目标终点为止。如果某条路径满足条件,则计入总数。 代码示例如下: ```java public class ZhenXingZhongHua { public static void main(String[] args) { int result = dfs(0, 0); System.out.println(result); // 输出最终结果 } private static final String target = "从我做起振兴中华"; // 目标字符串 private static final char[][] grid = { // 定义字符网格 {'从', '我', '做', '起', '振'}, {'我', '做', '起', '振', '兴'}, {'做', '起', '振', '兴', '中'}, {'起', '振', '兴', '中', '华'} }; static int dfs(int row, int col) { if (row >= 4 || col >= 5 || grid[row][col] != target.charAt(row + col)) { return 0; } if (row == 3 && col == 4) { // 达到终点 return 1; } return dfs(row + 1, col) + dfs(row, col + 1); // 向右或向下探索 } } ``` 上述方法基于递归调用完成路径枚举,并利用边界条件剪枝优化性能[^3]。 #### 3. 动态规划方法实现 另一种更高效的解决方案是采用动态规划思想。定义状态转移方程如下: 设 `dp[i][j]` 表示到达第 `(i, j)` 格子的不同路径数目,则有: \[ dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] \] 初始条件: - \( dp[0][0] = 1 \),起点唯一; - 如果当前格子中的字符不匹配目标字符串,则置零。 代码示例如下: ```java public class DPZhenXingZhongHua { public static void main(String[] args) { int result = calculatePaths(); System.out.println(result); // 输出最终结果 } private static final String target = "从我做起振兴中华"; private static final char[][] grid = { {'从', '我', '做', '起', '振'}, {'我', '做', '起', '振', '兴'}, {'做', '起', '振', '兴', '中'}, {'起', '振', '兴', '中', '华'} }; static int calculatePaths() { int rows = 4, cols = 5; int[][] dp = new int[rows][cols]; for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { if (grid[i][j] != target.charAt(i + j)) continue; // 不匹配则跳过 if (i == 0 && j == 0) { dp[i][j] = 1; // 起点初始化 } else { dp[i][j] = ((i > 0) ? dp[i - 1][j] : 0) + ((j > 0) ? dp[i][j - 1] : 0); } } } return dp[3][4]; // 返回终点处的路径数 } } ``` 这种方法的时间复杂度较低,适合处理更大的输入规模[^4]。 #### 结果验证 无论是使用 DFS 还是动态规划的方法,最终得到的结果均为 `35` 种不同路径。 ---
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