bzoj1085 骑士精神

Description

在一个5×5的棋盘上有12个白色的骑士和12个黑色的骑士, 且有一个空位。在任何时候一个骑士都能按照骑士的走法(它可以走到和它横坐标相差为1,纵坐标相差为2或者横坐标相差为2,纵坐标相差为1的格子)移动到空位上。 给定一个初始的棋盘,怎样才能经过移动变成如下目标棋盘: 为了体现出骑士精神,他们必须以最少的步数完成任务。

Input

第一行有一个正整数T(T<=10),表示一共有N组数据。接下来有T个5×5的矩阵,0表示白色骑士,1表示黑色骑士,*表示空位。两组数据之间没有空行。

Output

对于每组数据都输出一行。如果能在15步以内(包括15步)到达目标状态,则输出步数,否则输出-1。

启发式搜索

当前状态与目标状态相差n格则说明n-2步内不可能到达目标状态,

限制深度dfs,若经判断在限制步数内不能达到目标状态则剪枝,

逐步提高深度限制直至找到答案或深度到达15仍无解

#include<cstdio>
int n;
int ans[5][5]={
{1,1,1,1,1},
{0,1,1,1,1},
{0,0,2,1,1},
{0,0,0,0,1},
{0,0,0,0,0}
};
int d,maxdep;
bool fo;
int now[5][5];
int x0,y0;
int xs[]={1,1,-1,-1,2,2,-2,-2};
int ys[]={2,-2,2,-2,1,-1,1,-1};
char c;
inline bool eq(){
    for(int i=0;i<5;i++)
    for(int j=0;j<5;j++)if(ans[i][j]!=now[i][j])return 0;
    return 1;
}
inline void swap(int*a,int*b){
    int t=*a;
    *a=*b;
    *b=t;
}
inline int minsteps(){
    int a=-1;
    for(int i=0;i<5;i++)
    for(int j=0;j<5;j++)if(ans[i][j]!=now[i][j])a++;
    return a;
}
void dfs(int dep){
    if(fo)return;
    if(eq()){
        fo=1;
        d=dep;
        return;
    }
    for(int i=0;i<8;i++){
        int x1=x0+xs[i],y1=y0+ys[i],x2=x0,y2=y0;
        if(x1<0||y1<0||x1>4||y1>4)continue;
        swap(now[x0]+y0,now[x1]+y1);
        if(dep+minsteps()<maxdep){
            x0=x1;y0=y1;
            dfs(dep+1);
            x0=x2;y0=y2;
        }
        swap(now[x0]+y0,now[x1]+y1);
    }
}
void readc(char&c){
    while(c=getchar()){
        if(c==‘0‘||c==‘1‘||c==‘*‘)return;
    }
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    while(n--){
        for(int i=0;i<5;i++){
            for(int j=0;j<5;j++){
                readc(c);
                now[i][j]=c==‘0‘?0:c==‘1‘?1:2;
                if(c==‘*‘)x0=i,y0=j;
            }
        }
        d=-1;
        fo=0;
        for(maxdep=1;maxdep<=15&&!fo;maxdep++)dfs(0);
        printf("%d\n",d);
    }
    return 0;
}
时间: 2024-10-18 10:09:20

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A*算法详解 BZOJ 1085骑士精神

转载1:A*算法入门 http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计