题目 1834: 蓝桥杯2016年第七届真题-路径之谜

该博客介绍了一种利用深度优先搜索(DFS)策略来解决一个有趣的数学问题:在给定的靶子箭数条件下,推断出一位冒充骑士的小明在城堡中的行走路径。题目设定城堡地面由方形石头组成,骑士必须从西北角走到东南角,每到一个新方格向北和西各射一箭,且只能水平或垂直移动,不能重复经过同一格。输入包括靶子的箭数,输出是骑士的行走路径。博主给出了C++实现的解题代码,并确保了路径的唯一性。

题目描述

小明冒充X星球的骑士,进入了一个奇怪的城堡。

城堡里边什么都没有,只有方形石头铺成的地面。

假设城堡地面是 n x n 个方格。【如图1.png】所示。

按习俗,骑士要从西北角走到东南角。
可以横向或纵向移动,但不能斜着走,也不能跳跃。
每走到一个新方格,就要向正北方和正西方各射一箭。
(城堡的西墙和北墙内各有 n 个靶子)


同一个方格只允许经过一次。但不必走完所有的方格。

如果只给出靶子上箭的数目,你能推断出骑士的行走路线吗?

有时是可以的,比如图1.png中的例子。

本题的要求就是已知箭靶数字,求骑士的行走路径(测试数据保证路径唯一)

输入

第一行一个整数N(0<N<20),表示地面有 N x N 个方格
第二行N个整数,空格分开,表示北边的箭靶上的数字(自西向东)
第三行N个整数,空格分开,表示西边的箭靶上的数字(自北向南)

输出

一行若干个整数,表示骑士路径。

为了方便表示,我们约定每个小格子用一个数字代表,从西北角开始编号: 0,1,2,3....
比如,图1.png中的方块编号为:

0  1  2  3
4  5  6  7
8  9  10 11
12 13 14 15

样例输入复制

4
2 4 3 4
4 3 3 3

样例输出复制

0 4 5 1 2 3 7 11 10 9 13 14 15

 解题思路

利用深度搜索,每一个步数都记录在数组a[ ]里,满足题目条件则输出a[ ],不满足则回溯

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1010;
bool cm[N][N];
int north[N],south[N];
int north1[N],south1[N];
int nx[4]={0,0,1,-1};
int ny[4]={1,-1,0,0};
int starX=1,starY=1;
int endX=1,endY=1;
int n,a[N];
void dfs(int x,int y,int u){
	if(x==n&&y==n){
		bool flag=true;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			if(north[i]!=north1[i]){
				flag=false;break;
			}
			if(south[i]!=south1[i]){
				flag=false;break;
			}	
		}
		if(flag){
			for(int i=1;i<u;i++){
				cout<<a[i]<<" ";
			}
		}
		return;
	}
	for(int i=0;i<4;i++){
		int tx=x+nx[i];
		int ty=y+ny[i];
		if(tx<1||ty<1||tx>n||ty>n)continue;
		if(!cm[tx][ty]){
			cm[tx][ty]=true;
			north1[ty]++;
			south1[tx]++;
			a[u]=(tx-1)*n+(ty-1);
			dfs(tx,ty,u+1);
			north1[ty]--;
			south1[tx]--;
			cm[tx][ty]=false;
		}
	}
}
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)cin>>north[i];
	for(int i=1;i<=n;i++)cin>>south[i];
	north1[starY]++;
	south1[starX]++;
	cm[starX][starY]=true;
	a[1]=0;
	dfs(starX,starY,2);
}

### 蓝桥杯2025第十六届省赛最短距离题目解析 目前尚未有官方发布的蓝桥杯2025第十六届省赛的具体题目和解析,因为该赛事可能还未举行或未公开相关内容。然而,基于以往蓝桥杯的比赛形式以及类似的最短路径[^3],可以推测此类题目通常涉及图论中的广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法。 #### 基于假设的题目描述 假定蓝桥杯2025第十六届省赛有一道关于最短距离的题目如下: > 输入三个正整数 `w` (1<w<21), `m` (1<m<10001), 和 `n` (1<n<10001),其中 `m != n`。这三个正整数表示一个建筑物内的楼层编号范围 `[m, n]` 及其宽度参数 `w`。每层楼之间的连接关系由某种特定规则定义(例如电梯、楼梯)。求从第 `m` 层到第 `n` 层的最短路线经过几层楼。 此类型的题目可以通过构建图模型来解决,并利用 BFS 来寻找最短路径--- #### 解决思路与代码实现 ##### 思路分析 为了找到从起点 `m` 到终点 `n` 的最短路径,可采用以下方法: - **建模**:将每一层视为图的一个节点,两层之间如果有直接可达的关系,则建立一条边。 - **算法选择**:由于本仅需计算单源最短路径且权重均为单位权值,因此适合使用广度优先搜索(BFS)。 以下是 Python 实现代码示例: ```python from collections import deque def shortest_path(w, m, n): # 初始化队列并记录访问状态 queue = deque([(m, 0)]) # 当前层数及其步数 visited = set([m]) # 已经访问过的层数 while queue: current_floor, steps = queue.popleft() # 如果到达目标楼层则返回步数 if current_floor == n: return steps # 计算下一层可达的楼层 next_floors = [ current_floor + w, current_floor - w, current_floor * 2 # 假设存在特殊操作如乘法跳转 ] for floor in next_floors: if floor not in visited and 1 < floor < 10001: # 确保在合法范围内 visited.add(floor) queue.append((floor, steps + 1)) return -1 # 若无法达到目标楼层 # 测试样例 print(shortest_path(3, 2, 8)) # 输出应为具体步数值 ``` 上述代码通过 BFS 方法逐步扩展当前所在楼层的所有可能性,直到找到目标楼层为止。时间复杂度主要取决于图的规模,即 O(V+E),其中 V 是顶点数量,E 是边的数量。 --- #### 注意事项 1. 题目中可能会加入额外约束条件,比如某些楼层不可达或具有不同的跳跃规则。 2. 对于更大的数据范围,需要优化存储结构以减少内存消耗。 3. 如果涉及到加权图,则需要改用 Dijkstra 或其他适用算法--- ###
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