首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

C++无输出网格路径

C++无输出网格路径是一个问题,描述了在一个给定的网格中,从起点到终点是否存在一条路径,并且要求输出这条路径。下面是一个完善且全面的答案:

C++无输出网格路径问题可以通过使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)算法来解决。这两种算法都可以用来遍历网格并找到路径。

在DFS算法中,我们从起点开始,递归地探索每个相邻的格子,直到找到终点或者无法继续前进。如果找到终点,我们可以通过回溯的方式找到路径。在BFS算法中,我们使用队列来存储待探索的格子,每次从队列中取出一个格子进行探索,并将其相邻的格子加入队列中。当找到终点时,我们可以通过记录每个格子的父节点来找到路径。

以下是一个使用DFS算法解决C++无输出网格路径问题的示例代码:

代码语言:txt
复制
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

bool dfs(vector<vector<int>>& grid, int row, int col, vector<vector<bool>>& visited) {
    int m = grid.size();
    int n = grid[0].size();

    // 判断是否越界或者当前格子已经访问过
    if (row < 0 || row >= m || col < 0 || col >= n || visited[row][col]) {
        return false;
    }

    // 判断是否到达终点
    if (grid[row][col] == 2) {
        return true;
    }

    // 标记当前格子为已访问
    visited[row][col] = true;

    // 递归探索相邻的格子
    if (grid[row][col] == 0) {
        if (dfs(grid, row - 1, col, visited) || dfs(grid, row + 1, col, visited) ||
            dfs(grid, row, col - 1, visited) || dfs(grid, row, col + 1, visited)) {
            return true;
        }
    }

    // 回溯,将当前格子标记为未访问
    visited[row][col] = false;

    return false;
}

bool hasPath(vector<vector<int>>& grid) {
    int m = grid.size();
    int n = grid[0].size();

    // 创建一个二维数组来记录每个格子的访问状态
    vector<vector<bool>> visited(m, vector<bool>(n, false));

    // 找到起点的位置
    int startRow, startCol;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == 1) {
                startRow = i;
                startCol = j;
                break;
            }
        }
    }

    // 使用DFS算法进行搜索
    return dfs(grid, startRow, startCol, visited);
}

int main() {
    vector<vector<int>> grid = {
        {1, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 2}
    };

    if (hasPath(grid)) {
        cout << "存在路径" << endl;
    } else {
        cout << "不存在路径" << endl;
    }

    return 0;
}

在上述代码中,我们首先定义了一个dfs函数来进行深度优先搜索。然后,我们在hasPath函数中找到起点的位置,并调用dfs函数来判断是否存在路径。最后,我们在main函数中给出了一个示例网格,并输出结果。

这个问题的应用场景包括迷宫游戏、路径规划等。腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等,可以帮助开发者构建和部署各种应用。具体的产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上找到。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 人员玩手机离岗识别检测系统

    人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术,人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

    02

    值班离岗智能识别监测系统

    值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术,值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态(睡岗或者离岗),值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间,立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。

    02

    山西煤矿电子封条算法 yolov5

    山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术,python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。

    00

    学校围墙攀爬识别报警系统

    学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术,学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件,学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

    03

    基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    问题描述   该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析   机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。   在机

    08

    AI+明厨亮灶解决方案

    AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法,AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

    02
    领券