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2018焦作ICPC F. Honeycomb(bfs)
阅读量:748 次
发布时间:2019-03-22

本文共 2096 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

为了解决这个问题,我们需要设计一个广度优先搜索(BFS)算法来遍历一个由六边形组成的网格,从起始点出发,找到目标点'T'。在这个问题中,每一个六边形的中心被当作一个整体,六边形的方向由给定的dx和dy数组来定义。

思路

我们可以以每个六边形的中心作为节点,考虑六个可能的移动方向。每个方向上的转移可以通过dx和dy数组来确定。由于每个六边形的边缘是空的,只有中心点需要被访问过,因此可以确定从当前中心到下一个中心的位置关系。

在BFS中,我们使用一个队列来跟踪当前的位置和当前的步数,从起始点开始。每次从队列中取出一个节点,检查是否到达目标点。如果没有达到目标点,则检查六个方向是否有可供移动的中心点,这些中心点必须满足边界条件并未被访问过。如果有可移动的点,则将这些点加入队列中,并标记为已访问。

潜在的问题

在代码实现中需要注意以下几点:

  • 边界检查:确保移动后的位置不会超出网格的边界。因此在移动过程中需要检查新的坐标是否在有效范围内。
  • 访问标记:为了防止无限循环,每一个访问过的中心点都需要被标记为已访问。使用vis数组来标记访问状态。在清空vis数组时,不要使用memset,而是用逐个赋值的方式来避免缓存消耗过大。
  • 优化清空:在每次BFS开始时,需要清空访问标记数组。使用循环逐个赋值,确保所有节点被正确重置为未访问状态。
  • 代码实现

    代码使用了一个队列来进行广度优先搜索,队列中的每个节点包含当前的坐标和到达目标点的步数。每次从队列中取出一个节点,检查是否到达目标点。如果是,则输出当前步数。如果不是,则依次检查六个方向是否有可移动的节点,并将这些新节点加入队列中。

    需要注意的是,广度优先搜索可能需要处理较大的网格,因为每个节点可能需要遍历多个方向。因此,代码中需要使用适当的数据结构和算法来确保程序在合理的时间内完成。

    代码示例

    #include 
    using namespace std;const int N = (1e3 + 5) * 6;int n, m;int dx[] = {-1, -1, -2, 2, 1, 1};int dy[] = {-3, 3, 0, 0, -3, 3};char mp[N][N];bool vis[N][N];int sx, sy;struct node { int x, y, st;};void bfs() { for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < m; ++j) { vis[i][j] = false; } } queue
    que; que.push({sx, sy, 1}); vis[sx][sy] = true; while (!que.empty()) { node now = que.front(); que.pop(); int x = now.x, y = now.y, st = now.st; if (mp[x][y] == 'T') { cout << st << endl; return; } for (int i = 0; i < 6; ++i) { int nx = x + dx[i]; int ny = y + dy[i]; if (mp[nx][ny] == ' ' && nx < n && ny < m && !vis[nx][ny]) { que.push({nx, ny, st + 1}); vis[nx][ny] = true; } } } cout << -1 << endl;}int main() { int t; cin >> t; while (t-- > 0) { cin >> n >> m; n = 4 * n + 3; m = 6 * m + 3; getchar(); for (int i = 0; i < m; ++i) { getchar(); } for (int i = 0; i < n; ++i) { getchar(); } cout << endl; }}

    总结

    通过上述代码,我们可以实现一个BFS算法来解决六边形网格的路径问题。代码中使用了适当的数据结构和算法来确保高效的运行。需要注意的是,边界检查和访问标记是关键部分,避免越界和无限循环。

    转载地址:http://auhwk.baihongyu.com/

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