地牢逃脱-理解题意

时间:2021-06-05 15:28:47

题目描述

给定一个 n 行 m 列的地牢,其中 '.' 表示可以通行的位置,'X' 表示不可通行的障碍,牛牛从 (x 0 , y 0 ) 位置出发,遍历这个地牢,和一般的游戏所不同的是,他每一步只能按照一些指定的步长遍历地牢,要求每一步都不可以超过地牢的边界,也不能到达障碍上。地牢的出口可能在任意某个可以通行的位置上。牛牛想知道最坏情况下,他需要多少步才可以离开这个地牢。

输入描述:

每个输入包含 1 个测试用例。每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和 m(1 <= n, m <= 50),表示地牢的长和宽。接下来的 n 行,每行 m 个字符,描述地牢,地牢将至少包含两个 '.'。接下来的一行,包含两个整数 x0, y0,表示牛牛的出发位置(0 <= x0 < n, 0 <= y0 < m,左上角的坐标为 (0, 0),出发位置一定是 '.')。之后的一行包含一个整数 k(0 < k <= 50)表示牛牛合法的步长数,接下来的 k 行,每行两个整数 dx, dy 表示每次可选择移动的行和列步长(-50 <= dx, dy <= 50)

输出描述:

输出一行一个数字表示最坏情况下需要多少次移动可以离开地牢,如果永远无法离开,输出 -1。以下测试用例中,牛牛可以上下左右移动,在所有可通行的位置.上,地牢出口如果被设置在右下角,牛牛想离开需要移动的次数最多,为3次。
示例1

输入

3 3
...
...
...
0 1
4
1 0
0 1
-1 0
0 -1

输出

3

拿到这个题目的时候,看了很多遍题目还是很懵逼,最后结合其他大神的理解终于看懂了题目。。。。。

最差情况的题意:

1.若是所有的点都可以到达,最差的情况刚好需要走的最大步数到达的那个位置是出口

2.若是有的位置到达不了,而刚好那个位置又是出口,无疑这就是最差情况,返回-1

3.有墙堵在面前其实是可以跳的。。。。。。。。厉害了(我在想如果可以跳个三个位置的话,为什么不能小用点力少跳点。。。)



理解了最差情况题目就比较简单了,使用广度优先搜索

核心代码:

	dun:迷宫,n:行,m:列,move:可以移动的行列格数
	public static long getBadestStep(int n,int m,char[][] dun,int[][] move,int k,int x0,int y0) {
		// 记录到达每个点的最小值
		int[][] minStep = new int[n][m];
		// 创建一个队列将起点放入
		Queue<Integer> xQueue = new LinkedList<>();
		Queue<Integer> yQueue = new LinkedList<>();
		xQueue.add(x0);
		yQueue.add(y0);
		// 已经访问过
		minStep[x0][y0] = 1;

		while (!xQueue.isEmpty() && !yQueue.isEmpty()) {
			x0 = xQueue.poll();
			y0 = yQueue.poll();

			for (int i = 0; i < k; i++) {
				// 经过跳。。。。之后不越界
				x = x0 + move[0][i];
				y = y0+move[1][i];
				if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < m) {
					if (minStep[x][y] == 0) {
						// 可以通行
						if (dun[x][y] == '.') {
							minStep[x][y] = minStep[x0][y0] + 1;
							xQueue.add(x);
							yQueue.add(y);
						} else {
							minStep[x][y] = -1;
						}
					}
				}
			}
		}
		//找出minStep数组中的最大值
		int max=Integer.MIN_VALUE;
		int flag=1;
		for(int i=0;i<n;i++){
			for(int j=0;j<m;j++){
				//最差情况:不能到达这个位置,且这个位置是出口,出现了立即结束
				if(dun[i][j]=='.'&&minStep[i][j]==0){
					flag=0;
				}
				max=Math.max(max, minStep[i][j]);
				//System.out.print(minStep[i][j]+" ");
				if(flag==0){
					return -1;
				}
			}
			//System.out.println();
		}

		return max-1;
	}

这里推荐一篇特别好的广度宽度优先的文章: http://blog.csdn.net/raphealguo
郭大大讲的很详细