POJ3009 Curling 2.0

本文介绍了一个基于深度优先搜索(DFS)算法的游戏问题解决方法。通过击球游戏实例,详细解释了如何利用DFS找到从起点到终点最少次数的解决方案,并分享了在编程过程中的一些技巧。

         dfs,,可是明知道是dfs还是不会做=-=。。。。

题目大意,,在一张板上,从s处开始击球,方向仅限于上下左右,球只要撞击到墙壁(用1表示)球就会静止下来,同时墙壁会碎掉,变为0(用0表示空),求问经过最少几次击球能到达g(目标)。

   击球的时候要注意几点:

                                    1.球只会撞到墙或到达g点会停下来;

                                     2.不能向边上有墙壁的方向击球;

                                     题目意思是不是挺简单的呀?可就是做不出,还是看了题解才有思路,出处点击打开链接

         

 #include <iostream>
#include <stdio.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define M 1008
using namespace std;
int map[M][M];
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,-1},{0,1}};
int w,h;
bool flag=false;
int min_step;
void dfs(int x,int y,int step)
{
    if(step>=10)
        return ;
    int xx,yy;
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        xx=x+dir[i][0];
        yy=y+dir[i][1];
        if(xx<1||xx>h||yy<1||yy>w)
        continue ;
        if(map[xx][yy]==1)
            continue ;
            while(map[xx][yy]!=1&&map[xx][yy]!=3)
            {
                xx+=dir[i][0];
                yy+=dir[i][1];
                if(xx<1||xx>h||yy<1||yy>w)
                    break;
            }
    if(xx<1||xx>h||yy<1||yy>w)
        continue ;
            if(map[xx][yy]==3)
            {
                min_step=min(min_step,step+1);
                return ;
            }
            else
            {
                map[xx][yy]=0;
                dfs(xx-dir[i][0],yy-dir[i][1],step+1);
                map[xx][yy]=1;
            }


    }




}
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
while(scanf("%d%d",&w,&h),w)
{
    min_step=inf;
    int sx,sy,gx,gy;
    for(int i=1;i<=h;i++)
    {
        for(int j=1;j<=w;j++)
        {
            scanf("%d",&map[i][j]);
            if(map[i][j]==2)
            {
                sx=i;
                sy=j;
            }
            else if(map[i][j]==3)
            {
                gx=i;
                gy=j;
            }
        }
    }
    dfs(sx,sy,0);
    if(min_step != inf) {
            printf("%d\n", min_step);
        }
        else printf("-1\n");


}


    return 0;
}

不过掌握了一点技巧了,就是如何在dfs里面求最小值,

就是下面的这些代码

 if(map[xx][yy]==3)
            {
                min_step=min(min_step,step+1);
                return ;
            }


是不是很方便呀


其实还有一点我想说在循环方面我连while都忘记了。。。=-=

就是这几点了。。

                 





































内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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