第一行是两个整数n和m(1<=n,m<=50),表示迷宫的行数和列数。 接下来n行,每行一
时间: 2023-09-17 17:03:25 浏览: 199
每行由m个字符组成,表示迷宫的布局。其中,字符"."表示可以通行的空地,字符"*"表示墙壁,字符"S"表示起点,字符"E"表示终点。
为了解决这个问题,我们可以使用深度优先搜索(DFS)算法来遍历迷宫,并找到从起点到终点的最短路径。
首先,我们定义一个二维数组maze,用于存储迷宫的布局。我们可以使用一个二重循环,读取输入的n行m列字符,并将其存储到maze中。
接下来,我们定义一个递归函数dfs,用于从当前位置开始进行深度优先搜索。该函数的输入参数包括当前位置的坐标(x, y),以及当前的步数step。
在dfs函数中,我们首先判断当前位置是否越界或为墙壁,若是,则直接返回。否则,我们将当前位置标记为已经访问过,并判断当前位置是否为终点,若是,则输出步数step即为最短路径的长度,然后终止搜索。
若当前位置不是终点,则我们可以尝试从当前位置的上、下、左、右四个方向进行移动。对于每个方向,我们判断移动后的位置是否越界或为墙壁或已经访问过,若是,则继续尝试下一个方向。若当前位置是可以通行的路径,则递归调用dfs函数,参数为移动后的位置坐标和步数step+1。
最后,我们在主函数中调用dfs函数,初始位置为起点的坐标(起点位置可以在读取输入时记录下来),并输出最短路径的长度。
这样,我们就可以使用DFS算法来解决给定迷宫的最短路径问题。
相关问题
第一行是两个整数n和m(1<=n,m<=50)表示迷宫的行数和列数字符.表示空地#表示墙
这道题目给出了一个迷宫的长和宽,其中字符表示空地。我们可以采用图论的思路,将迷宫看成是一个图,每个空地都是一个节点,每个节点之间都有一条边。题目要求我们找到从起点到终点的最短路径。
我们可以采用广度优先搜索的算法来解决这个问题。广度优先搜索的思路是从起点开始,先遍历起点相邻的所有节点,然后再遍历这些相邻节点的相邻节点,直到找到终点为止。在遍历过程中,我们需要记录每个节点的距离和路径,以及已经遍历过的节点。
首先,我们需要处理输入数据,将迷宫转化为一个矩阵。接着,我们可以从起点开始进行广度优先搜索。在搜索过程中,我们需要维护一个队列,将当前节点的相邻节点加入队列中。同时,我们需要记录每个节点的距离和路径。当队列为空或找到终点时,搜索结束。最后,我们可以输出从起点到终点的最短路径。
在编写代码时,我们需要注意一些细节:如如何处理边界情况,如何记录节点距离和路径,以及如何输出最短路径。只有处理好这些细节,我们才能够正确地解决问题。
输入2个整数n和m(1<= n <= m <=200),输出n至m之间的所有素数
好的,我可以为您编写一个程序来输出从n到m之间的所有素数。
```
def is_prime(num):
if num <= 1:
return False
for i in range(2, num):
if num % i == 0:
return False
return True
def print_prime(n, m):
for i in range(n, m+1):
if is_prime(i):
print(i)
n = int(input("请输入n:"))
m = int(input("请输入m:"))
print_prime(n, m)
```
这段代码定义了两个函数:`is_prime` 和 `print_prime`。`is_prime` 函数用于判断一个数是否为素数,`print_prime` 函数用于输出从n到m之间的所有素数。
使用时,请输入n和m的值,程序会自动输出从n到m之间的所有素数。