牛客网中矩阵中的路径

本文介绍了一种用于判断矩阵中是否存在特定字符串路径的算法。通过BFS遍历矩阵,寻找从任意位置开始,按上下左右方向移动,且不重复访问同一格子的路径,以匹配给定字符串。详细解析了算法思路及实现代码。
请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子。
如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则该路径不能再进入该格子。 例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径,
但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子。

解决思想:

  • 首先找到访问的起点,就是目标字符串的第一个字符与矩阵中的该字符的所有位置找出来。
  • 使用bfs,将起点位置,上下左右,都去访问,每访问矩阵中一个字符的时候,会判断该字符是否合法,合法性的判断标准为:
    字符所在的位置,行x,列y,属于矩阵中,该字符没有已经被访问过,
  • 如果该字符和目标字符串的当前需要访问的字符相同,说明当前字符有可能是路径中的一员,需要保存当前访问的信息,并放入队列,当访问它的邻居的时候,
    就可以把当前访问的下标,拿来使用,
  • 只要访问矩阵节点的保存的下标,与字符串的最后一个字符的下标相同,说明目前字符串中的字符完全访问完毕,路径就表示找到。

实现的代码

本文实现的代码,只能满足牛客网的测试用例,当测试用例较全的时候,该代码无法通过,但可以用于学习下bfs,

#include<iostream>#include<queue>#include<cstring>#include<cstdlib>#include<cstdio>using namespace std;struct MyPoint {    int x;    int y;    int index;     MyPoint(int x1, int y1, int k):x(x1), y(y1), index(k) {}};class Solution {  public:    int row;    int col;    char *ma;    char *s;    bool hasPath(char *matrix, int rows, int cols, char *str) {    if ((*str) == '\0')        return false;    row = rows;    col = cols;    ma = matrix;    s = str;    vector < int >xs;     vector < int >ys;    int k;    int sLen = strlen(str);    int *visits = new int[rows * cols];    for (int i = 0; i < rows; i++)        for (int j = 0; j < cols; j++) {        k = i * cols + j;        if (matrix[k] == str[0]) {            xs.push_back(i);            ys.push_back(j);        }        } int xLen = xs.size();    for (int i = 0; i < xLen; i++) {        memset(visits, 0, sizeof(int) * rows * cols);        visits[xs * col + ys] = 1;        if (bfs(visits, xs, ys, 0, sLen))        return true;    }    return false;    }    bool bfs(int *visits, int startX, int startY, int curIndex, int sLen) {    static int dx[] = { 0, 1, 0, -1 };    static int dy[] = { -1, 0, 1, 0 };    queue < MyPoint * >q;    MyPoint *p0 = new MyPoint(startX, startY, curIndex);    q.push(p0);    while (!q.empty()) {        MyPoint *p1 = q.front();        q.pop();        printf("x=%d y=%d index=%d\n", p1->x, p1->y, p1->index);        if (p1->index == (sLen - 1))        return true;        for (int i = 0; i < 4; i++) {        int xx = dx + p1->x;        int yy = dy + p1->y;        int kk = xx * col + yy;        if (visitIsLegal(xx, yy, visits)            && ma[kk] == s[p1->index + 1]) {            MyPoint *p2 = new MyPoint(xx, yy, p1->index + 1);            visits[kk] = 1;            q.push(p2);        }        }    }    return false;    }    bool visitIsLegal(int x, int y, int *visits) {    if (x < 0 || x >= row)        return false;    if (y < 0 || y >= col)        return false;    int k = x * col + y;    if (visits[k])        return false;    return true;    }};int main(){    char *matrix = "AAAAAAAAAAAA";    // char *str="AAAAAAAAAAAA";    char *str = "AAAAAAAAA";    int row = 3, col = 4;    Solution s;    cout << "res = " << s.hasPath(matrix, row, col, str) << endl;}

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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