POJ 2157 或交大 1249 BFS

本文介绍了一个基于广度优先搜索(BFS)的游戏求解算法。通过重置地图上已找到的钥匙和对应的门来简化搜索过程,实现对迷宫游戏的有效求解。文章详细展示了如何使用C++实现这一算法,并解释了关键步骤。

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

BFS


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int n,m;
int stepx[]={1,-1,0,0};
int stepy[]={0,0,1,-1};
char map[25][25];
bool vis[25][25];
int reSearch,ok;
int key[10],fkey[10];

struct Point{
    int x,y;
}start,end;


void reSet(int cur)
{
    int i,j;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=m;j++)
            if(map[i][j]==(cur+'a'-1) || map[i][j]==(cur+'A'-1) )
                map[i][j]='.';
}

void dfs(int x,int y)
{
    int i,num,xx,yy;
    if(ok || reSearch) return;
    if(map[x][y]=='G') {ok=1;return;}
    vis[x][y]=1;
    if(map[x][y]=='X') return;
    if(map[x][y]>='A' && map[x][y]<='E') return;
    if(map[x][y]>='a' && map[x][y]<='e')
    {
        num=map[x][y]-'a'+1;
        fkey[num]++;
        if(fkey[num]==key[num]) {
            reSet(num); //重置矩形,把该门和钥匙变'.';
         //   printf("change %d\n",num);
            reSearch=1;  return;
        }
    }

    for(i=0;i<4;i++)
    {
        xx=x+stepx[i];
        yy=y+stepy[i];
        if(xx>=1 && xx<=n && yy>=1 && yy<=m && !vis[xx][yy])
        {
            vis[xx][yy]=1;
            dfs(xx,yy);
        }
    }
}


int main()
{
  //  freopen("data.in","r",stdin);
   // freopen("data.out","w",stdout);
    char s[55];
    int i,j;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        if(n==0 && m==0) break;
        memset(key,0,sizeof(key));
        memset(fkey,0,sizeof(fkey));
        for(i=1;i<=n;i++)
            {
                scanf("%s",s);
                for(j=1;j<=m;j++)
                  {
                      map[i][j]=s[j-1];
                      if(s[j-1]=='S') start.x=i,start.y=j;
                        else if(s[j-1]>='a' && s[j-1]<='e')
                      key[s[j-1]-'a'+1]++;
                  }
            }

        for(i=1;i<=5;i++)
            if(key[i]==0) reSet(i);   //WA 一次: 如果A门没有钥匙,那么A门也重置

      //  for(i=1;i<=5;i++)
        //    printf("*%d\n",key[i]);
        ok=0;
        reSearch=1;
        while(reSearch)
        {
            reSearch=0;
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            memset(fkey,0,sizeof(fkey));
            vis[start.x][start.y]=1;
            dfs(start.x,start.y);
        }

        if(ok) printf("YES\n");
        else printf("NO\n");

    }

    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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