探宝者ACM又开始探险了。这一次，他在一个特殊的迷宫里，里面有几扇门(最多5扇门，分别用‘A’、‘B’、‘C’、‘D’、‘E’表示)。为了找到宝藏，ACM可能需要打开大门。然而，要打开一扇门，他需要首先在迷宫中找到所有门的钥匙(至少一把)。例如，如果A门有3把钥匙，要打开门，他应该首先找到所有的3把钥匙(这是3个‘A’，表示迷宫中‘A’的钥匙)。现在编写一个程序，告诉ACM他是否能找到宝藏。注意，ACM只能在迷宫中上下左右移动。 输入。 输入由多个测试用例组成。每个测试用例的第一行包含两个整数M和N(1<N，M<20)，它们表示迷宫的大小。接下来的M行给出了迷宫布局，每行包含N个字符。字符是以下字符之一：‘X’(一块墙，探险者不能进入)，‘’(一个空块)，‘S’(ACM的起点)，‘G’(宝藏的位置)，‘A’，‘B’，‘C’，‘D’，‘E’(门)，‘a’，‘b’，‘c’，‘d’，‘e’(门的钥匙)。输入以两个0结束。不应处理此测试用例。 输出。 对于每个测试用例，如果ACM可以找到宝藏，则在一行中输出“yes”，否则输出“no"c++代码

这道题目是一道求有没有从起点到终点的路径，需要满足走过的路径中所有的门都有对应的钥匙。

因此，我们可以使用广搜来求解这道题目。

我们可以使用一个队列来存储当前可以到达的位置。在广搜的过程中，我们每次取出队列的头部元素，拓展到它四周的点，同时标记这个点已经访问过。

需要注意的是，在进行广搜的过程中，我们需要维护一个门的钥匙列表，表示当前有哪些门的钥匙。如果遇到一扇门，需要判断是否有对应的钥匙。如果没有，则不能到达这个点。如果遇到一把钥匙，则将钥匙加入到门的钥匙列表中。

另外，注意在遇到终点时需要判断是否有所有门的钥匙，如果没有则无法到达终点。

下面是一个参考的代码：

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <queue>

using namespace std;

const int MAXN = 25;

int m, n;
char maze[MAXN][MAXN];
int sx, sy;
bool vis[MAXN][MAXN];
int dx[4] = {1, -1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, 1, -1};

struct Node
{
    int x, y;
    int keys;
};

bool check(int x, int y)
{
    if (x < 1 || x > m || y < 1 || y > n

相关问题

用C++完成这道题目：描述 Acm，一位宝藏探险家，正在再次探索。这一次他在一个特殊的迷宫里，里面有一些门（最多5个门，分别用“a”、“B”、“C”、“D”和“E”表示）。为了找到宝藏，Acm可能需要打开门。然而，要打开一扇门，他需要先在迷宫中找到所有的门钥匙（至少一把）。例如，如果A门有3把钥匙，要打开门，他应该先找到所有3把钥匙（这是三把“A”，表示迷宫中“A”的钥匙）。现在制作一个程序告诉Acm他是否能找到宝藏。注意，Acm只能在迷宫中上下左右移动。 输入 输入由多个测试用例组成。每个测试用例的第一行包含两个整数M和N（1<N，M<20），它们表示迷宫的大小。接下来的M行给出迷宫布局，每行包含N个字符。字符是以下字符之一：“X”（一块墙，浏览器无法进入）、“.”（空块），“S”（Acm的起点），“G”（宝藏的位置），“A”，“B”，“C”，“D”，“E”（门），“A”，“B”，“C”，“D”，“E”（门的钥匙）。输入以两个0结束。不应处理此测试用例。 输出 对于每个测试用例，如果Acm能够找到宝藏，则在一行中输出“是”，否则输出“否”。

以下是用 C 语言实现的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_SIZE 20

char maze[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 迷宫
int key_count[5]; // 每种钥匙的数量
int door_key[5]; // 每扇门所需的钥匙数量

// 记录 Acm 当前的位置和已经拥有的钥匙数量
struct {
int x;
int y;
int key[5];
} acm;

// 判断 Acm 是否能够找到宝藏
bool find_treasure() {
// 定义四个方向的偏移量
int dx[4] = {-1, 0, 1, 0};
int dy[4] = {0, 1, 0, -1};

// 定义队列，用于 BFS
struct {
int x;
int y;
int key[5];
} queue[MAX_SIZE*MAX_SIZE];
int head = 0, tail = 0;

// 将 Acm 的初始状态加入队列
queue[tail++] = acm;

// 循环搜索
while (head < tail) {
// 取出队列的头元素
acm = queue[head++];

// 如果到达宝藏位置，返回 true
if (maze[acm.x][acm.y] == 'G') {
return true;
}

// 向四个方向搜索
for (int i = 0; i < 4; i++) {
// 计算下一个位置的坐标
int x = acm.x + dx[i];
int y = acm.y + dy[i];

// 如果越界或者是墙，则跳过
if (x < 0 || x >= MAX_SIZE || y < 0 || y >= MAX_SIZE || maze[x][y] == 'X') {
continue;
}

// 如果是门
if (maze[x][y] >= 'A' && maze[x][y] <= 'E') {
// 如果拥有足够的钥匙，就更新钥匙数组并

【acm、面试题】求解按“最多排序”到“最小排序”的顺序排列问题。一个序列

最多排序到最小排序的顺序排列问题，可以通过不同的排序算法来解决。首先，可以使用快速排序、归并排序或堆排序等算法来对序列进行最多排序，将序列按照从大到小的顺序排列。然后，再使用插入排序算法或冒泡排序算法来对序列进行最小排序，将序列按照从小到大的顺序排列。

快速排序是一种基于比较的排序算法，通过选择一个基准值，将序列分为左右两部分，分别对左右两部分进行递归快速排序，最终得到有序的序列。归并排序是一种分治算法，将序列递归地分为小部分，然后合并这些小部分得到有序序列。堆排序是一种基于完全二叉树的排序算法，通过将序列构建成最大堆或最小堆，然后依次取出堆顶元素得到有序序列。

插入排序是一种简单直观的排序算法，通过比较相邻元素的大小进行插入操作，将序列逐步变为有序序列。冒泡排序是一种交换排序算法，通过不断交换相邻元素的位置，将较大或较小的元素逐步移动到正确的位置。

通过以上排序算法的组合使用，可以将序列按照最多排序到最小排序的顺序排列。首先使用快速排序等算法进行最多排序，然后再使用插入排序等算法进行最小排序，得到最终的有序序列。