(DFS)机器人的运动范围

本文详细解析了LeetCode面试题13中关于机器人在限定条件下的运动范围问题,通过深度优先搜索(DFS)算法,结合二维数组记录访问状态,实现了机器人能够到达的格子数目的计算。

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声明:小白总结,本意是记录自己的思路,不过希望能帮助别人,那就更好啦,若发现问题,欢迎指正,感谢!!
来源:力扣(LeetCode)链接:面试题13.机器人的运动范围

题目

地上有一个m行n列的方格,从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动,它每次可以向左、右、上、下移动一格(不能移动到方格外),也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如,当k为18时,机器人能够进入方格 [35, 37] ,因为3+5+3+7=18。但它不能进入方格 [35, 38],因为3+5+3+8=19。请问该机器人能够到达多少个格子?
在这里插入图片描述

题目分析

机器人在m行n列的方格内移动,只有在访问方格的下标各个位数之和不大于(即小于等于)k的情况下,机器人才能够到达此方格,求机器人能够到达的方格数

到达条件:

一、在方格内
二、下标和<= k(注意:方格内也许有一些位置的下标和满足,参考:LeetCode大佬图解右下角的绿色区域虽然满足条件一,也满足条件二,但是不可到达)

代码注解
// java
class Solution {
    int counts = 0;//记录能到达的方格数目
    public int movingCount(int m, int n, int k){//实现
        int[][] visited = new int[m][n];//定义二维数组记录是否访问过
        dfs(m - 1, n - 1, visited, 0, 0, k);//深度优先遍历(遍历范围,是否访问过,初始位置,下标和上限)
        return counts;//返回结果
    } 
    private void dfs(int m, int n, int[][] visited,int i, int j, int k){//深度优先搜索函数
        if(i >= 0 && i <= m && j >= 0 && j <= n && visited[i][j] != 1 && Sum(i) + Sum(j) <= k){//定义搜索范围,是否访问过,所访问下标,下标和上限
            counts++;//满足条件则可达数+1
            visited[i][j] = 1;//标记此下标已访问
            dfs(m, n, visited, i + 1, j, k);//搜索此位置下方
            dfs(m, n, visited, i, j + 1, k);//搜索此位置右方
            dfs(m, n, visited, i - 1, j, k);//搜索此位置上方
            dfs(m, n, visited, i, j - 1, k);//搜索此位置左方
        }
    }
    private int Sum(int index){//记录访问下标的各个位数之和
        int sum = index % 10;//得到余数(最后一位数)
        int div = index / 10;//得到最后一位之前的数
        if(div > 0){//(此题下标范围是0~99,在范围更大时,可改为while)
            sum += div % 10;//继续得到最后一位数
            div /= 10;//得到最后一位之前的数(只有当前div为个位数时,计算后的div才为0,且最后一位数在上一步已经%得了,并加入sum,)
        }
        return sum;//返回下标各个位数之和
    }
}
感谢LeetCode上的各位巨巨们提供的题解,希望在记录分析题目的条件下算法能有所提升……

在这里插入图片描述

### BFS 和 DFS 算法Java 实现模板 #### ### 一、DFS(深度优先搜索) 深度优先搜索是一种类似于树的前序遍历的方法,它通过递归的方式不断深入到某个路径直到无法继续为止。以下是基于栈或递归实现的 DFS 模板: ```java // 使用递归方式实现 DFS 的通用模板 public void dfs(int node, List<List<Integer>> adjacencyList, boolean[] visited) { if (visited[node]) return; visited[node] = true; // 访问当前节点并标记为已访问 System.out.println(node); // 处理当前节点逻辑(如打印) for (int neighbor : adjacencyList.get(node)) { // 遍历相邻节点 if (!visited[neighbor]) { // 如果未被访问,则递归调用 dfs(neighbor, adjacencyList, visited); } } } ``` 上述代码展示了如何利用递归来完成图的深度优先遍历[^1]。 如果需要手动模拟堆栈操作而非使用递归,可以采用以下方法: ```java // 基于显式栈的手动 DFS 实现 public void iterativeDfs(int startNode, List<List<Integer>> adjacencyList, boolean[] visited) { Stack<Integer> stack = new Stack<>(); stack.push(startNode); while (!stack.isEmpty()) { int currentNode = stack.pop(); if (visited[currentNode]) continue; visited[currentNode] = true; // 标记为已访问 System.out.println(currentNode); // 当前节点处理逻辑 for (int neighbor : adjacencyList.get(currentNode)) { // 将邻居压入栈中 if (!visited[neighbor]) { stack.push(neighbor); } } } } ``` 此版本适用于那些希望避免深递归导致栈溢出的情况[^2]。 --- #### ### 二、BFS(广度优先搜索) 广度优先搜索通常借助队列来逐层扩展节点。下面是一个标准的 BFS 模板: ```java import java.util.*; public class BfsExample { public void bfs(int startNode, List<List<Integer>> adjacencyList, boolean[] visited) { Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); // 创建队列用于存储待访问节点 queue.add(startNode); while (!queue.isEmpty()) { int currentNode = queue.poll(); // 取出队首元素 if (visited[currentNode]) continue; // 已经访问过则跳过 visited[currentNode] = true; // 否则将其标记为已访问 System.out.println(currentNode); // 对当前节点执行所需的操作 for (int neighbor : adjacencyList.get(currentNode)) { // 添加所有未访问过的邻接点至队列 if (!visited[neighbor]) { queue.add(neighbor); } } } } } ``` 这段代码清晰地体现了广度优先搜索的核心思想——按照层次顺序依次探索每一个节点[^3]。 --- #### ### 三、应用场景举例 - **迷宫问题**:可以通过 BFS 寻找最短路径;而 DFS 则适合验证是否存在某种特定通路。 - **机器人运动范围**:给定网格地图以及障碍物位置,计算可达区域面积等问题可分别用两种算法解决[^4]。 ---
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