关于 扫雷 的解题

扫雷

Description

扫雷游戏你一定玩过吧!现在给你若干个n×m的地雷阵,请你计算出每个矩阵中每个单元格相邻单元格内地雷的个数,每个单元格最多有8个相邻的单元格。 0<n,m<=100

Input

输入包含若干个矩阵,对于每个矩阵,第一行包含两个整数n和m,分别表示这个矩阵的行数和列数。接下来n行每行包含m个字符。安全区域用‘.’表示,有地雷区域用'*'表示。当n=m=0时输入结束。

Output

对于第i个矩阵,首先在单独的一行里打印序号:“Field #i:”,接下来的n行中,读入的'.'应被该位置周围的地雷数所代替。输出的每两个矩阵必须用一个空行隔开。

(注意两个矩阵之间应该有一个空行,由于oj的格式化这里不能显示出来)

Sample Input 1

4 4
*...
....
.*..
....
3 5
**...
.....
.*...
0 0

Sample Output 1

Field #1:
*100
2210
1*10
1110
Field #2:
**100
33200
1*100

Hint

HINT:时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB

0<n,m<=100

解题:这题比较简单,不做说明,源代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;

int main() {
    int m, n, i = 1;
    while (cin >> m >> n) {
        if (m == n && m == 0) {
            break;
        }
        cout << "Field #" << i << ":" << endl;
        char ch[m+1][n+1];
        for (int j = 1; j < m+1; j++) {
        	for (int k = 1; k < n+1; k++) {
        		cin >> ch[j][k];
        	}
        } 
        int s[m+2][n+2];
        for (int j = 0; j < m+2; j++) {
        	for (int k = 0; k < n+2; k++) {
        		s[j][k] = 0;
        	}
        } 
        for (int j = 1; j < m+1; j++) {//直接从下标为1处开始,这样就不用考虑边界问题
        	for (int k = 1; k < n+1; k++) {
        		if (ch[j][k] == '*') {
        			s[j-1][k-1]++;
        			s[j-1][k]++;
        			s[j-1][k+1]++;
        			s[j][k-1]++;
        			s[j][k+1]++;
        			s[j+1][k-1]++;
        			s[j+1][k]++;
        			s[j+1][k+1]++;
        		}
        	}
        } 
        for (int j = 1; j < m+1; j++) {
        	for (int k = 1; k < n+1; k++) {
        		if (ch[j][k] == '*') {
        			cout << "*";
        		}
        		else {
        			cout << s[j][k];
        		}
        	}
        	cout << endl;
        } 
        cout << endl;
        i++;
    }
    return 0;
}

### 蓝桥杯扫雷算法题目解题思路 蓝桥杯中的“扫雷”类题目通常涉及多个知识点,包括但不限于排序、二分查找、哈希表以及深度优先搜索 (DFS)[^2]。以下是针对此类问题的一些常见解法及其背后的逻辑。 #### 排序与二分查找的应用 当题目涉及到大量数据点时,可以先对这些数据按某一维度(如横坐标 \(x\) 或纵坐标 \(y\)) 进行排序[^2]。随后,在查询过程中利用二分查找快速定位符合条件的数据区间。这种方法特别适用于需要频繁判断某个范围内的元素数量的情况。例如,在给定一个圆形爆炸区域的情况下,可以通过计算其左边界 (\(x - r\)) 和右边界 (\(x + r\)), 并通过二分查找找到落在这个区间的潜在目标[^3]。 #### 哈希表辅助存储 对于某些特定场景下的重复访问需求,构建哈希表能够显著提高效率。比如在处理多组询问或者多次遍历相同集合的时候,预先建立索引可以帮助减少不必要的迭代操作次数。结合 DFS 的方式探索连通域也是解决复杂地图覆盖的有效手段之一。 #### 枚举法实现简单情况分析 如果问题是关于在一个网格状区域内统计周边单元格状态,则可以直接采用枚举的方法来解决问题。具体做法是对每一个非障碍物节点逐一考察它周围的八个方向是否存在标记对象,并累加计数值作为最终结果输出[^4]。此方法虽然直观易懂,但在面对大规模输入时可能会面临性能瓶颈。 ```python def count_mines(grid): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) directions = [(-1,-1),(0,-1),(1,-1), (-1, 0), (1, 0), (-1, 1),(0, 1),(1, 1)] result = [[0]*cols for _ in range(rows)] for i in range(rows): for j in range(cols): if grid[i][j]=='*': continue mine_count=0 for di,dj in directions: ni,nj=i+di,j+dj if 0<=ni<rows and 0<=nj<cols and grid[ni][nj]=='*': mine_count+=1 result[i][j]=mine_count return result ``` 以上代码片段展示了如何使用 Python 实现基本的扫雷矩阵问题解决方案。 #### 综合运用多种策略应对更复杂的挑战 实际竞赛中遇到的问题往往不会局限于单一技巧就能完美解答的情形下,因此灵活组合上述提到的各种技术将是成功的关键所在。例如,可能既要考虑时间复杂度又要兼顾空间占用率;既需要用到精确匹配又离不开模糊估算等等。 ---
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