优化代码 while(a[f][g]!=0){ d=a[f][g]; e=a[f][g+1]; for(int i=1;i<=b;i++){ for(int j=1;j<=c*2;j=j+2){ if(a[i][j]==d and a[i][j+1]==e){ f=i; g=j; continue; } } } cout<<a[f][g]<<a[f][g+1]<<endl;; }

可以将内层循环的 if 判断移到外层循环，避免重复判断，同时可以使用 break 跳出循环，提高效率。另外，数组下标从1开始，可以使用前置++代替后置++来提高效率。

优化后的代码如下：

while(a[f][g] != 0) {
    d = a[f][g];
    e = a[f][g+1];
    for(int i = 1; i <= b; ++i) {
        int j = 1;
        for(; j <= c*2; j += 2) {
            if(a[i][j] == d && a[i][j+1] == e) {
                f = i;
                g = j;
                break;
            }
        }
        if(j <= c*2) {
            break;
        }
    }
    cout << a[f][g] << a[f][g+1] << endl;
}

相关问题

A*算法最短距离python代码

下面是一个使用A*算法找到两点之间最短路径的Python代码示例：

import heapq

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.neighbors = {}
        self.gCost = float('inf')  # 初始代价设为无穷大
        self.hCost = 0  # 启发式代价设为0
        self.fCost = float('inf')  # 总代价设为无穷大
        self.parent = None

    def add_neighbor(self, neighbor, distance):
        self.neighbors[neighbor] = distance

    def __lt__(self, other):
        return self.fCost < other.fCost

def distance(current, neighbor):
    # 计算两个节点之间的距离
    return current.neighbors[neighbor]

def A_star(start, goal):
    # 初始化节点和边
    nodes = {
        'A': Node('A'),
        'B': Node('B'),
        'C': Node('C'),
        'D': Node('D'),
        'E': Node('E'),
        'F': Node('F'),
        'G': Node('G')
    }

    nodes['A'].add_neighbor(nodes['B'], 2)
    nodes['A'].add_neighbor(nodes['C'], 4)
    nodes['B'].add_neighbor(nodes['C'], 1)
    nodes['B'].add_neighbor(nodes['D'], 7)
    nodes['C'].add_neighbor(nodes['E'], 3)
    nodes['D'].add_neighbor(nodes['F'], 5)
    nodes['E'].add_neighbor(nodes['F'], 2)
    nodes['F'].add_neighbor(nodes['G'], 3)

    # 初始化起始节点和终点节点
    startNode = nodes[start]
    goalNode = nodes[goal]

    # 初始化开放列表和关闭列表
    openList = []
    heapq.heapify(openList)
    heapq.heappush(openList, startNode)
    closedList = set()

    # 设置起始节点的代价为0
    startNode.gCost = 0

    while openList:
        # 从开放列表中选择具有最低总代价的节点
        currentNode = heapq.heappop(openList)

        # 如果当前节点是目标节点，则找到了最短路径
        if currentNode == goalNode:
            return reconstructPath(currentNode)

        # 将当前节点添加到关闭列表中
        closedList.add(currentNode)

        # 遍历当前节点的邻居
        for neighbor in currentNode.neighbors:
            # 如果邻居节点已在关闭列表中，则跳过
            if neighbor in closedList:
                continue

            # 计算邻居节点的代价
            neighbor.gCost = currentNode.gCost + distance(currentNode, neighbor)
            neighbor.hCost = distance(neighbor, goalNode)
            neighbor.fCost = neighbor.gCost + neighbor.hCost

            # 如果邻居节点不在开放列表中，则添加到开放列表
            if neighbor not in openList:
                heapq.heappush(openList, neighbor)
                neighbor.parent = currentNode
            # 否则，如果邻居节点已经在开放列表中，并且新代价更低，则更新代价
            elif neighbor.gCost < neighbor.parent.gCost:
                neighbor.parent = currentNode
                neighbor.gCost = neighbor.parent.gCost + distance(neighbor.parent, neighbor)
                neighbor.fCost = neighbor.gCost + neighbor.hCost

    # 如果开放列表为空且没有找到最短路径，则搜索失败
    return None

def reconstructPath(node):
    # 通过回溯节点的父节点，重构最短路径
    path = []
    current = node
    while current is not None:
        path.append(current.name)
        current = current.parent
    return list(reversed(path))

# 示例使用
start = 'A'
goal = 'G'
shortestPath = A_star(start, goal)
if shortestPath:
    print(f"The shortest path from {start} to {goal} is: {shortestPath}")
else:
    print(f"No path found from {start} to {goal}")

请注意，上述代码只是一个示例，具体的节点和边以及距离计算方式需要根据实际问题进行修改。此外，还可以根据需要添加额外的判断条件和优化措施，如检查节点的可行性、避免重复计算等。

用代码实现 输出A到B的乘坐地铁的规划路线图

### 回答1：
首先,需要在程序中输入A站和B站的名称,然后查询地铁线路图,找出从A站到B站的路线。

具体的实现方法可以如下:

1. 定义两个变量:

a = input("请输入A站名称:")
b = input("请输入B站名称:")

2. 在程序中加载地铁线路图数据,可以使用一个字典来存储地铁线路图数据:

subway_map = {
    "line_1": ["站点1", "站点2", "站点3", "站点4", "站点5"],
    "line_2": ["站点6", "站点7", "站点8", "站点9", "站点10"],
    "line_3": ["站点11", "站点12", "站点13", "站点14", "站点15"],
}

3. 根据A站和B站的名称,在地铁线路图中查找路线:

for line_name, stations in subway_map.items():
    if a in stations and b in stations:
        # 找到了A站和B站,在同一条线路上
        start_index = stations.index(a)
        end_index = stations.index(b)
        if start_index < end_index:
            # A站在B站之前,顺序输出线路站点
            route = stations[start_index: end_index + 1]
        else:
            # A站在B站之后,逆序输出线路站点
            route = stations[end_index: start_index + 1][::-1]
        print(f"乘坐{line_name}从{a}到{b}的路线: {route}")
        break
else:
    # 在地铁线路图中没有找到A站和B站
    print(f"从{a}  

### 回答2：
要实现输出A到B的乘坐地铁的规划路线图，可以利用图的最短路径算法来实现。

首先，需要定义每条地铁线路的起点和终点，以及各个站点之间的距离。可以使用字典来表示这些信息，例如：

subway_lines = {
'Line1': [('Station_A', 0), ('Station_B', 4), ('Station_C', 8), ('Station_D', 12)],
'Line2': [('Station_E', 0), ('Station_F', 3), ('Station_G', 6), ('Station_C', 9)]
}

然后，可以使用Dijkstra算法来计算从起点到终点的最短路径。首先，初始化一个记录每个站点到起点的最短距离的字典和一个记录每个站点的前一个站点的字典。然后，将起点的最短距离设置为0，并将起点加入到一个待处理的站点列表中。

接下来，不断从待处理的站点列表中选择一个距离起点最近的站点，更新其相邻站点的最短距离。对于每个相邻站点，如果通过当前站点到达该相邻站点的距离比之前计算的最短距离更小，就更新最短距离和前一个站点。同时，将该相邻站点加入到待处理的站点列表中。

最后，当处理完所有站点后，就可以根据前一个站点字典倒推出从起点到终点的最短路径，并输出路线图。

下面是一个简单实现的代码示例：

import heapq

def find_shortest_path(subway_lines, start_station, end_station):
distances = {station: float('inf') for line in subway_lines for station, _ in subway_lines[line]}
distances[start_station] = 0
previous_stations = {}
pending_stations = [(0, start_station)]

while pending_stations:
current_distance, current_station = heapq.heappop(pending_stations)
for line in subway_lines:
for station, distance in subway_lines[line]:
if station == current_station:
for next_station, next_distance in subway_lines[line]:
total_distance = current_distance + abs(distance - next_distance)
if total_distance < distances[next_station]:
distances[next_station] = total_distance
previous_stations[next_station] = current_station
heapq.heappush(pending_stations, (total_distance, next_station))

path = [end_station]
while path[-1] != start_station:
path.append(previous_stations[path[-1]])
path.reverse()

return path

subway_lines = {
'Line1': [('Station_A', 0), ('Station_B', 4), ('Station_C', 8), ('Station_D', 12)],
'Line2': [('Station_E', 0), ('Station_F', 3), ('Station_G', 6), ('Station_C', 9)]
}

start_station = 'Station_A'
end_station = 'Station_G'
path = find_shortest_path(subway_lines, start_station, end_station)
print('从{}到{}的最短路径为：{}'.format(start_station, end_station, ' -> '.join(path)))

上述代码中，我们使用了堆（heapq模块）来选择距离起点最近的站点进行处理，以提高效率。最后，我们输出了从起点到终点的最短路径，将各站点按顺序连接起来形成路线图。

当然，实际情况中地铁线路和站点会更加复杂，以上是一个简化的示例，但思路和算法仍然适用。实际应用中可能需要根据实际情况进行一些调整和优化。  

### 回答3：
要实现输出A到B的乘坐地铁的规划路线图，可以使用图的数据结构和搜索算法来实现。

首先，要建立地铁网络的图表示。可以用邻接矩阵或邻接表的方式表示每个地铁站和它的相邻站点。每个地铁站点在图中是一个顶点，相邻的站点之间有一条边。可以定义一个字典或者关联数组来存储每个顶点的相邻站点。

接下来，使用广度优先搜索算法(BFS)或者迪杰斯特拉算法(Dijkstra)来找到从A站点到B站点的最短路径。这些算法都可以根据图的结构和权重来确定最短路径。它们会遍历图，搜索从A到B的最短路径。

具体实现时，可以定义一个函数，接受起始站点A和目标站点B作为输入。使用BFS或者Dijkstra算法搜索从A到B的最短路径，并将结果保存下来。最后，根据结果输出乘坐地铁的规划路线图。

这样就可以通过编写代码实现输出A到B的乘坐地铁的规划路线图啦！