PKU3278 Catch That Cow 基础广搜

本文介绍了一道名为CatchThatCow的算法题目,采用广度优先搜索(BFS)算法解决农夫追赶逃跑奶牛的问题。通过从起点进行广度遍历,记录到达各点的最短时间,最终找到达到目标点所需的最少时间。







Catch That Cow
Time Limit: 2000MS        Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 9268        Accepted: 2791

Description

Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer John has two modes of transportation: walking and teleporting.

* Walking: FJ can move from any point X to the points X - 1 or X + 1 in a single minute
* Teleporting: FJ can move from any point X to the point 2 × X in a single minute.

If the cow, unaware of its pursuit, does not move at all, how long does it take for Farmer John to retrieve it?

Input
Line 1: Two space-separated integers: N and K

Output
Line 1: The least amount of time, in minutes, it takes for Farmer John to catch the fugitive cow.

Sample Input

5 17

Sample Output

4

Hint
The fastest way for Farmer John to reach the fugitive cow is to move along the following path: 5-10-9-18-17, which takes 4 minutes.

Source
USACO 2007 Open Silver*/


#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
int flag[100001] = {0};
void BFS(int N,int K)
{
    int i;
    queue<int> a;
    a.push(N);
    while(!a.empty())
    {
        i = a.front();
        if(i == K)
        {
            cout<<flag[i]<<endl;
            return;
        }
        if(i + 1 <= 100000 && flag[i + 1] == 0)
        {
            flag[i + 1] = flag[i] + 1;
            a.push(i + 1);
        }
        if(i - 1 >= 0 && flag[i - 1] == 0)
        {
            flag[i - 1] = flag[i] + 1;
            a.push(i - 1);
        }
        if(i * 2 <= 100000 && flag[i * 2] == 0)
        {
            flag[i * 2] = flag[i] + 1;
            a.push(i * 2);
        }
        a.pop();
    }
    return;
}
int main(void)
{
    int N,K;
    cin>>N>>K;
   
    BFS(N,K);
    return 0;
}
第一次写广搜题。。这题很简单。。。没啥可说

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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