面试题13:机器人的运动范围

本文介绍了一种基于回溯法的机器人路径计数算法,该算法用于计算在满足一定条件下的机器人可移动路径数量。算法将问题转化为在一个mxn矩阵中,从起点出发,根据坐标数位和限制,计算机器人能到达的所有位置。通过递归调用和状态标记避免重复计算,最终返回所有可能路径的数量。

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

题目

该系列文章题目和思路均参考自:《剑指Offer》- Page 92 

解法

与题目11类似,可以将方格看做一个mxn的矩阵。依然使用回溯法求解。在这个矩阵中,除边界上的格子之外,其他格子都有4个相邻的格子。机器人从坐标(0,0)开始移动,当他准备进入坐标(i,j)的格子时,通过检查坐标的数位和来判断机器人能够进入,如果机器人能够进入坐标为(i,j)的格子,则在判断它能否进入4个相邻的格子(i,j-1),(i-1,j),(i,j+1),(i+1,j)。

实现代码如下:

public class RobortMovingCount {

    private static int movingCount(int threshold, int rows, int cols) {
        if (threshold < 0 || rows <= 0 || cols <= 0) {
            return 0;
        }
        boolean[] visited = new boolean[rows * cols];
        for (int i = 0; i < rows * cols; i++) {
            visited[i] = false;
        }

        int count = movingCountCore(threshold, rows, cols, 0, 0, visited);
        return count;
    }

    private static int movingCountCore(int threshold, int rows, int cols, int row, int col, boolean[] visited) {
        int count = 0;
        if (check(threshold, rows, cols, row, col, visited)) {
            visited[row * cols + col] = true;
            count = 1 + movingCountCore(threshold, rows, cols, row - 1, col, visited)
                    + movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col - 1, visited)
                    + movingCountCore(threshold, rows, cols, row + 1, col, visited)
                    + movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col + 1, visited);

        }
        return count;
    }

    private static boolean check(int threshold, int rows, int cols, int row, int col, boolean[] visited) {
        if (row >= 0 && row < rows && col >= 0 && col < cols && getDigitSum(row) + getDigitSum(col) < threshold && !visited[row * cols + col]) {
            return true;
        }
        return false;
    }

    private static int getDigitSum(int number) {
        int sum = 0;
        while (number > 0) {
            sum += number % 10;
            number /= 10;
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int result = movingCount(18, 50, 50);
        System.out.println(result);
    }
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值