根据这个描述写出python代码:水流大小会随着流动的距离逐步减小,且遇到障碍物无法通过,在此情况下需要计算某个位置的水流大小,注意:水流虽然不能穿过障碍物,但是可以绕过障碍物,现给定一个数字矩阵array[m][n]表示网格地图 array[i][j] = 0 表示i行j列为空旷位置,array[i][j] = 1表示i行j列为障碍物,array[i][j] = x (x为正整数)表示i行j列为水源 水源只有一个,但是障碍物可以有多个 水流只能上下左右流,且每移动一格,水流强度减少1,最小减小到0 现要求输出对应位置的水流大小 输入描述: 输入为三行 第一行为 m n ,代表输入的是一个m * n的数组 第二行为一串m * n个用空格分隔的整数,每连续n个数代表一行,以此类推,对应的值代表对应的网格是空旷位置,还是水源,还是障碍物 第三行是 i j ,代表需要计算的array[i][j]的水流大小
时间: 2024-04-08 12:34:36 浏览: 46
根据描述的要求,可以使用广度优先搜索(BFS)来计算某个位置的水流大小。首先需要构建一个辅助矩阵来记录水流大小,初始值为0。然后从水源位置开始进行BFS,每次向上下左右四个方向扩展,如果遇到空旷位置且水流大小还未更新,则更新水流大小并将该位置加入到BFS队列中。最终输出目标位置的水流大小。
以下是实现该功能的Python代码:
```python
from collections import deque
def calculate_water_flow(array, target):
m, n = len(array), len(array[0])
water_flow = [[0] * n for _ in range(m)]
dx = [-1, 1, 0, 0] # 上下左右四个方向的行坐标偏移量
dy = [0, 0, -1, 1] # 上下左右四个方向的列坐标偏移量
# 解析输入的数组
grid = []
for i in range(m):
row = list(map(int, array[i].split()))
grid.append(row)
# 解析目标位置
target_row, target_col = map(int, target.split())
# 找到水源位置
source_row, source_col = None, None
for i in range(m):
for j in range(n):
if grid[i][j] > 1: # 水源的值大于1
source_row, source_col = i, j
break
# 如果没有水源位置或目标位置为障碍物,则返回0
if source_row is None or grid[target_row][target_col] == 1:
return 0
# BFS遍历
queue = deque([(source_row, source_col)]) # BFS队列
while queue:
curr_row, curr_col = queue.popleft()
for k in range(4):
next_row = curr_row + dx[k]
next_col = curr_col + dy[k]
if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0:
water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1
queue.append((next_row, next_col))
return water_flow[target_row][target_col]
# 示例输入
m, n = map(int, input().split())
array_input = input().split()
target_input = input()
# 调用函数并输出结果
result = calculate_water_flow(array_input, target_input)
print(result)
```
你可以按照以下格式输入示例输入和目标位置:
```
3 4
0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 0 1
2 3
```
然后程序将输出目标位置的水流大小。
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