宽度优先搜索visit数组和入队之间的微妙关系

本文详细解析了一个经典的算法问题——马在n*m棋盘上的最短路径问题。通过使用宽度优先搜索(BFS)算法,文章提供了一种有效的方法来计算马从起始位置到达棋盘上任一点所需的最少步数。

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

题目描述

有一个n*m的棋盘(1<n,m<=400),在某个点上有一个马,要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步

输入输出格式

输入格式:

 

一行四个数据,棋盘的大小和马的坐标

 

输出格式:

 

一个n*m的矩阵,代表马到达某个点最少要走几步(左对齐,宽5格,不能到达则输出-1)

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

3 3 1 1

输出样例#1: 复制

0    3    2    
3    -1   1    
2    1    4    

分析:

本题如果在出队的时候才打标记,会导致超时,原因就是马的遍历是一种可能会重合的遍历

会出现A多次入队的情况,而A的每一次出队都要判断8次,因此超时。所以以后宽搜的时候一定要在入队之前打标记(如果标记是必要的话,其实本题根本不需要打标记,直接看步数数组即可)。

代码: 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, m;
int x, y;
int step[410][410];
bool vis[410][410];
int dir[8][2] = {{-2, 1}, {-1, 2}, {1, 2}, {2, 1}, {2, -1}, {1, -2}, {-1, -2}, {-2, -1}};
struct node
{
    int x, y;
    int step;
}temp, side;
void bfs()
{
    int i;

    queue<node> q;
    q.push((node){x, y, 0});
    step[x][y] = 0;
    vis[x][y] = true;
    while(!q.empty())
    {
        temp = q.front(), q.pop();
        for(i = 0; i < 8; i++)
        {
            side.x = temp.x + dir[i][0], side.y = temp.y + dir[i][1];
            int x = side.x, y = side.y;

            if(x > 0 && x <= n && y > 0 && y <= m && step[x][y] == -1)
            {
                vis[x][y] = true;
                step[x][y] = temp.step + 1;
                q.push((node){x, y, step[x][y]});
            }
        }
    }
    return;
}

int main()
{
    int i, j;

    memset(step, -1, sizeof(step));
    cin >> n >> m >> x >> y;

    bfs();
    for(i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(j = 1; j <= m; j++)
            printf("%-5d", step[i][j]);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

ps:感谢付哥对本题tle的质疑,使我对宽搜进一步了解~

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