给出解决该问题的C++代码
时间: 2024-10-03 15:01:47 浏览: 5
解决这类问题的C++代码通常会采用递归搜索或动态规划的方法。这里我给出一个简单的二维动态规划解决方案。首先创建一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 存储在当前位置 `(i, j)` 最大能收集到的硬币数量。我们从边界开始填充数组,并处理两种情况:当前位置可以直接到达,或需要先用破墙锤移除障碍。
```cpp
#include <vector>
using namespace std;
int findMaxCoins(vector<vector<int>>& a, int n, int m) {
vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(m + 2, 0));
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= m; ++j) {
if (a[i][j] == -1) { // 障碍,考虑破墙
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]);
} else {
dp[i][j] = a[i][j] + max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 正常移动
}
}
}
return dp[n][m];
}
int main() {
vector<vector<int>> a = {{1, -1}, {-1, 1}};
int n = a.size();
int m = a[0].size();
int maxCoins = findMaxCoins(a, n, m);
cout << "小信能收集的最大硬币数为: " << maxCoins << endl;
return 0;
}
```
在这个代码中,`findMaxCoins` 函数初始化了动态规划表,然后通过迭代更新每个位置的dp值。最后返回 dp[n][m],即整个地图上的最大硬币数。注意这只是一个基础版本,实际应用时可能还需要加上边界条件检查和优化措施。