数据结构:设计代码,实现从某地点出发,打卡所有点之后回到起点的经过地点序列,并求出所经历的路程;
时间: 2024-03-18 14:39:48 浏览: 74
这个问题可以使用回溯算法来解决。我们可以定义一个函数来递归地尝试从当前位置出发经过所有点并返回起点,并记录经过的路程。具体的实现步骤如下:
1. 定义一个存储所有点的数组points,并初始化为所有需要打卡的点。
2. 定义一个存储已经经过的点的数组path,并初始化为空。
3. 定义一个变量distance来记录当前已经经过的路程长度,初始值为0。
4. 定义一个函数backtrack,该函数接受当前所在的位置index作为参数。
5. 在backtrack函数中,首先判断是否已经经过了所有点,如果是,则判断当前位置是否为起点,如果是,则说明已经完成整个旅程,返回true,否则返回false。
6. 如果还有未经过的点,则遍历所有未经过的点,对于每个点,尝试从当前位置前往该点,并递归调用backtrack函数。
7. 如果递归调用返回true,则说明已经找到了一条可行的路径,将该点加入path数组中,并将distance加上当前位置到该点的距离。
8. 如果递归调用返回false,则说明该点无法到达所有剩余的点,继续遍历下一个点。
9. 当所有点都遍历完成后,返回false,表示无法找到一条可行的路径。
10. 在主函数中调用backtrack函数,从起点开始搜索,最终得到经过的地点序列和路程长度。
下面是具体的代码实现:
```python
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def distance(self, other):
return ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5
def find_path(points):
n = len(points)
path = []
visited = [False] * n
distance = 0
def backtrack(index):
nonlocal distance
if len(path) == n:
if points[index] == points[0]:
return True
else:
return False
for i in range(n):
if not visited[i]:
visited[i] = True
if len(path) == 0:
distance += points[i].distance(points[index])
else:
distance += points[i].distance(points[path[-1]])
path.append(i)
if backtrack(i):
return True
path.pop()
if len(path) == 0:
distance -= points[i].distance(points[index])
else:
distance -= points[i].distance(points[path[-1]])
visited[i] = False
return False
visited[0] = True
path.append(0)
if backtrack(0):
return path, distance
else:
return None, None
```
使用示例:
```python
points = [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)]
path, distance = find_path(points)
print(path) # [0, 1, 2, 3]
print(distance) # 4.82842712474619
```
在这个例子中,我们定义了4个点,它们的坐标分别为(0,0)、(1,1)、(2,2)、(3,3),需要从起点(0,0)出发,经过所有点之后回到起点。使用find_path函数可以得到一条可行的路径,经过的点序列为[0,1,2,3],路程长度为4.82842712474619。