CCF-CSP真题《202305-5 闪耀巡航》思路+python，c++满分题解

题目《202305-5 闪耀巡航》是CCF CSP（中国大学生程序设计竞赛）的一个挑战题目，它通常涉及算法、数据结构和数学思维。不过，由于你提到的是Python和C++的满分题解，这说明我们需要考虑如何高效地使用这两种语言解决此问题。

闪耀巡航的问题描述一般涉及到路径优化、动态规划或者是图论中的最短路径问题。你需要帮助一个机器人在网格上找到从起点到终点的最优路线，可能会有光照限制或其他规则影响行进路径。

在Python中，可以利用Pandas处理二维数组，然后使用深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS），或者更复杂一些，如Bellman-Ford算法来求解最短路径。记得检查边界条件和可能存在的循环引用问题。

C++方面，可以使用STL中的vector和list等容器，结合dfs函数或者Dijkstra算法（如果允许的话）。C++的迭代器和模板元编程能提高代码效率，但需要对数据结构和算法有深入理解。

以下是简化的步骤：
1. **分析问题**：明确输入格式，理解光照、障碍物等因素的影响。
2. **数据结构**：用二维数组表示地图，定义状态转移方程。
3. **选择策略**：如果是简单的遍历，用DFS；复杂一点的情况，考虑动态规划或者图搜索算法。
4. **编写代码**：递归或迭代实现算法，注意优化边界处理和空间复杂度。
5. **测试**：用样例数据验证算法是否正确，并尝试多种情况验证其鲁棒性。

至于具体的代码，这里给出一个大致框架，但因为竞赛题目细节未提供，无法给出完整的解答：

#include <iostream>
using namespace std;

// 用二维数组表示地图，值代表路径长度
int map[grid_size][grid_size];

// 动态规划或搜索函数
int shortestPath(int startRow, int startCol) {
    // 代码实现...
}

int main() {
    // 输入读取、初始化地图
    // 调用shortestPath函数并打印结果
    cout << shortestPath(0, 0) << endl;
    
    return 0;
}