华为OD机试 - 周末爬山 - 广度优先搜索BFS（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

news2024/9/21 14:52:39

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华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里

专栏导读

本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。

一、题目描述

周末小明准备去爬山锻炼，0代表平地，山的高度使用1到9来表示，小明每次爬山或下山高度只能相差k及k以内，每次只能上下左右一个方向上移动一格，小明从左上角(0,0)位置出发

二、输入描述

第一行输入n m k(空格分隔)

代表n*m的二维山地图，k为小明每次爬山或下山高度差的最大值，然后接下来输入山地图，一共m行n列，均以空格分隔。取值范围：

0 < m <= 500
0 < n <= 500
0 < k <= 5

备注

所有用例输入均为正确格式，且在取值范围内，考生不需要考虑输入格式非法的情况。

三、输出描述

请问小明能爬到的最高峰是多少， 到该最高峰的最短步数，输出以空格分隔。

同高度的山峰输出较小步数。

如果没有可以爬的山峰，则高度和步数均返回0

四、测试用例

测试用例1：

1、输入

5 4 1
0 1 2 0
1 0 0 0
1 0 1 2
1 3 1 0
0 0 0 9

2、输出

2 2

3、说明

根据山地图可知，能爬到的最高峰在(0,2)位置，高度为2，最短路径为(0,0)-(0,1)-(0,2)，最短步数为2。

测试用例2：

1、输入

5 4 3
0 0 0 0
0 0 0 0
0 9 0 0
0 0 0 0
0 0 0 9

2、输出

0 0

3、说明

根据山地图可知，每次爬山距离3，无法爬到山峰上，步数为0。

五、解题思路

本题是一个典型的二维网格搜索问题。小明从地图的左上角(0, 0)出发，每次只能上下左右移动一格，爬山或下山的高度差不能超过k。那么这就是一个 广度优先搜索（BFS） 问题，我们可以使用BFS遍历整个地图，记录每个位置的最短步数和能达到的最高峰值。

具体步骤如下：

  1. 初始化：从起点(0, 0)开始，将其加入队列，同时记录步数。
  2. BFS搜索：利用队列每次取出当前位置，尝试向上下左右四个方向移动，判断是否可以移动。如果可以移动，则记录该位置的步数并加入队列。
  3. 高度条件判断：每次移动时需要判断目标位置的高度与当前高度差是否在k的范围内。
  4. 结果记录：在遍历过程中记录最高峰及其最短步数，最终输出结果。如果没有可爬的山峰，则输出高度和步数均为0。

六、Python算法源码

from collections import deque

# 定义四个方向：上、下、左、右
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

def bfs(map, m, n, k):
    # 队列用于BFS存储 [x坐标, y坐标, 当前步数]
    queue = deque()
    visited = [[False] * n for _ in range(m)]  # 记录访问过的位置
    queue.append((0, 0, 0))  # 从左上角(0, 0)出发，步数为0
    visited[0][0] = True

    max_height = map[0][0]  # 最高峰高度
    min_steps = 0  # 最短步数

    while queue:
        x, y, steps = queue.popleft()

        # 尝试四个方向移动
        for i in range(4):
            new_x = x + dx[i]
            new_y = y + dy[i]

            # 判断新位置是否在地图范围内
            if 0 <= new_x < m and 0 <= new_y < n and not visited[new_x][new_y]:
                # 判断高度差是否符合条件
                if abs(map[new_x][new_y] - map[x][y]) <= k:
                    visited[new_x][new_y] = True
                    queue.append((new_x, new_y, steps + 1))

                    # 更新最高峰和最短步数
                    if map[new_x][new_y] > max_height:
                        max_height = map[new_x][new_y]
                        min_steps = steps + 1
                    elif map[new_x][new_y] == max_height and (steps + 1) < min_steps:
                        min_steps = steps + 1

    # 如果最高峰和起点相同（即无法爬山），返回高度和步数为0
    if max_height == map[0][0]:
        return [0, 0]

    return [max_height, min_steps]


# 主函数
def main():
    # 输入 n, m, k
    n, m, k = map(int, input().split())

    # 输入山地图
    mountain_map = []
    for i in range(m):
        row = list(map(int, input().split()))
        mountain_map.append(row)

    # 调用BFS方法寻找最高峰和最短步数
    result = bfs(mountain_map, m, n, k)

    # 输出结果
    print(result[0], result[1])


# 调用主函数
if __name__ == "__main__":
    main()

七、JavaScript算法源码

function bfs(map, m, n, k) {
    // 定义四个方向：上、下、左、右
    const dx = [-1, 1, 0, 0];
    const dy = [0, 0, -1, 1];

    // 队列用于BFS存储 [x坐标, y坐标, 当前步数]
    let queue = [];
    let visited = Array.from({ length: m }, () => Array(n).fill(false)); // 记录是否访问过的点
    queue.push([0, 0, 0]); // 从左上角(0,0)出发，步数为0
    visited[0][0] = true;

    let maxHeight = map[0][0]; // 最高峰高度
    let minSteps = 0;          // 最短步数

    while (queue.length > 0) {
        let [x, y, steps] = queue.shift(); // 取出队列的第一个元素

        // 尝试四个方向移动
        for (let i = 0; i < 4; i++) {
            let newX = x + dx[i];
            let newY = y + dy[i];

            // 判断新位置是否在地图范围内
            if (newX >= 0 && newX < m && newY >= 0 && newY < n && !visited[newX][newY]) {
                // 判断高度差是否符合条件
                if (Math.abs(map[newX][newY] - map[x][y]) <= k) {
                    visited[newX][newY] = true;
                    queue.push([newX, newY, steps + 1]);

                    // 更新最高峰和最短步数
                    if (map[newX][newY] > maxHeight) {
                        maxHeight = map[newX][newY];
                        minSteps = steps + 1;
                    } else if (map[newX][newY] === maxHeight && (steps + 1) < minSteps) {
                        minSteps = steps + 1;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 如果最高峰和起点相同（即无法爬山），返回高度和步数为0
    if (maxHeight === map[0][0]) {
        return [0, 0];
    }

    return [maxHeight, minSteps];
}

// 主函数
function main() {
    const input = require('readline-sync');

    // 输入 n, m, k
    let [n, m, k] = input.question("Enter n, m, k: ").split(' ').map(Number);

    // 输入山地图
    let map = [];
    console.log(`Enter the map data (${m} rows of ${n} columns):`);
    for (let i = 0; i < m; i++) {
        map.push(input.question().split(' ').map(Number));
    }

    // 调用BFS方法寻找最高峰和最短步数
    let result = bfs(map, m, n, k);

    // 输出结果
    console.log(`${result[0]} ${result[1]}`);
}

// 调用主函数
main();

八、C算法源码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX 500

// 定义四个方向：上、下、左、右
int dx[4] = {-1, 1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, -1, 1};

// 定义队列结构体
typedef struct {
    int x, y, steps;
} QueueNode;

typedef struct {
    QueueNode data[MAX * MAX];
    int front, rear;
} Queue;

// 初始化队列
void initQueue(Queue *q) {
    q->front = 0;
    q->rear = 0;
}

// 队列是否为空
bool isEmpty(Queue *q) {
    return q->front == q->rear;
}

// 入队
void enqueue(Queue *q, int x, int y, int steps) {
    q->data[q->rear].x = x;
    q->data[q->rear].y = y;
    q->data[q->rear].steps = steps;
    q->rear++;
}

// 出队
QueueNode dequeue(Queue *q) {
    return q->data[q->front++];
}

// 广度优先搜索（BFS）算法
void bfs(int map[MAX][MAX], int m, int n, int k, int *maxHeight, int *minSteps) {
    // 初始化队列和访问标记数组
    Queue queue;
    bool visited[MAX][MAX] = {false};
    initQueue(&queue);

    enqueue(&queue, 0, 0, 0); // 从左上角(0, 0)出发，步数为0
    visited[0][0] = true;

    *maxHeight = map[0][0]; // 最高峰高度
    *minSteps = 0;          // 最短步数

    // BFS遍历
    while (!isEmpty(&queue)) {
        QueueNode current = dequeue(&queue);
        int x = current.x;
        int y = current.y;
        int steps = current.steps;

        // 尝试向四个方向移动
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int newX = x + dx[i];
            int newY = y + dy[i];

            // 判断新位置是否在地图范围内
            if (newX >= 0 && newX < m && newY >= 0 && newY < n && !visited[newX][newY]) {
                // 判断高度差是否符合条件
                if (abs(map[newX][newY] - map[x][y]) <= k) {
                    visited[newX][newY] = true;
                    enqueue(&queue, newX, newY, steps + 1);

                    // 更新最高峰和最短步数
                    if (map[newX][newY] > *maxHeight) {
                        *maxHeight = map[newX][newY];
                        *minSteps = steps + 1;
                    } else if (map[newX][newY] == *maxHeight && (steps + 1) < *minSteps) {
                        *minSteps = steps + 1;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 如果最高峰和起点相同，返回高度和步数为0
    if (*maxHeight == map[0][0]) {
        *maxHeight = 0;
        *minSteps = 0;
    }
}

int main() {
    int n, m, k;
    
    // 输入 n, m, k
    printf("Enter n, m, k: ");
    scanf("%d %d %d", &n, &m, &k);

    int map[MAX][MAX];

    // 输入山地图
    printf("Enter the map data (%d rows of %d columns):\n", m, n);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &map[i][j]);
        }
    }

    int maxHeight, minSteps;

    // 调用BFS方法寻找最高峰和最短步数
    bfs(map, m, n, k, &maxHeight, &minSteps);

    // 输出结果
    printf("%d %d\n", maxHeight, minSteps);

    return 0;
}

九、C++算法源码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cmath>
using namespace std;

// 定义方向：上、下、左、右
int dx[4] = {-1, 1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, -1, 1};

// BFS算法
pair<int, int> bfs(vector<vector<int>>& map, int m, int n, int k) {
    // 队列，用于BFS存储 [x坐标, y坐标, 当前步数]
    queue<pair<pair<int, int>, int>> q;
    vector<vector<bool>> visited(m, vector<bool>(n, false));  // 记录访问过的点
    q.push({{0, 0}, 0});  // 从左上角(0,0)出发，步数为0
    visited[0][0] = true;

    int maxHeight = map[0][0];  // 最高峰高度
    int minSteps = 0;           // 最短步数

    while (!q.empty()) {
        auto current = q.front();
        q.pop();

        int x = current.first.first;
        int y = current.first.second;
        int steps = current.second;

        // 尝试向四个方向移动
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int newX = x + dx[i];
            int newY = y + dy[i];

            // 检查新位置是否在地图范围内
            if (newX >= 0 && newX < m && newY >= 0 && newY < n && !visited[newX][newY]) {
                // 判断高度差是否符合条件
                if (abs(map[newX][newY] - map[x][y]) <= k) {
                    visited[newX][newY] = true;
                    q.push({{newX, newY}, steps + 1});

                    // 更新最高峰和最短步数
                    if (map[newX][newY] > maxHeight) {
                        maxHeight = map[newX][newY];
                        minSteps = steps + 1;
                    } else if (map[newX][newY] == maxHeight && (steps + 1) < minSteps) {
                        minSteps = steps + 1;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 如果最高峰和起点相同，返回高度和步数为0
    if (maxHeight == map[0][0]) {
        return {0, 0};
    }

    return {maxHeight, minSteps};
}

int main() {
    int n, m, k;

    // 输入 n, m, k
    cout << "Enter n, m, k: ";
    cin >> n >> m >> k;

    vector<vector<int>> map(m, vector<int>(n));

    // 输入山地图
    cout << "Enter the map data (" << m << " rows of " << n << " columns):" << endl;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> map[i][j];
        }
    }

    // 调用BFS方法寻找最高峰和最短步数
    pair<int, int> result = bfs(map, m, n, k);

    // 输出结果
    cout << result.first << " " << result.second << endl;

    return 0;
}

🏆下一篇：华为OD机试真题 - 简易内存池（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

🏆本文收录于，华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）

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把PLC中的变量进行线性转换的显示到WinCC Profession画面上&#xff0c;操作步骤如下&#xff1a; 1.在PLC的DB块中创建三个变量&#xff0c;如下所示&#xff1a; 2.在WinCC RT PRO的变量表中也同样创建三个变量&#xff0c;如下所示&#xff1a; 3.对WinCC RT PRO变量表中的…
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3个热门、好用、功能强大的C#开源帮助工具类

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下面推荐3个热门、好用、功能强大的C#开源帮助工具类。 1、Z.ExtensionMethods Z.ExtensionMethods是由zzzprojects公司开发并维护的一款开源库&#xff0c;为.NET开发人员提供一系列实用的扩展方法&#xff0c;可以减少重复劳动、提高开发效率&#xff0c;支持.NET Framewor…
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快递柜电子锁的使用

快递柜电子锁的使用

一、快递柜电子锁的介绍 主要特点&#xff1a; 1、电源需求&#xff1a;该电子锁需要12伏特的直流电源供电&#xff0c;电流限制在2安培&#xff0c;“通电时间≤3S&#xff08;不可长时间通电&#xff09;”&#xff0c;以防止因长时间通电导致的损坏或安全隐患。 2、负荷&am…
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DeepGaitV2：显式时间建模，CNN和Transformer在步态任务上的影响

DeepGaitV2：显式时间建模，CNN和Transformer在步态任务上的影响

Exploring Deep Models for Practical Gait Recognition 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2303.03301 代码链接&#xff1a;https://github.com/ShiqiYu/OpenGait 一、摘要 文中提出了一个统一的视角&#xff0c;探讨如何构建用于最先进的户外步态识别的深度模型&…
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二层交换机如何工作

二层交换机如何工作

在学习之前&#xff0c;先提出几个问题&#xff1a; 二层交换机在哪里&#xff1f;二层交换机是怎么转发数据的&#xff1f;二层交换机如何生成mac地址表&#xff1f;二层交换机怎么去维护mac地址表&#xff1f; 二层交换机&#xff1a;二层交换机是工作在ISO/OSI模型第二层—…
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