我好想逃却逃不掉
问题描述
曾经的我不过是一介草民,混迹市井,默默无名。直到我被罗马的士兵从家乡捉走丢进竞技场……
对手出现了,我架紧盾牌想要防御,只觉得巨大的冲击力有如一面城墙冲涌而来,击碎了我的盾牌,我两眼发昏,沉重的身躯轰然倒地。
——我好想逃。
但罗马最大的竞技场,哪有这么容易逃得掉。工程师们早就在地上装了传送机关,虽不会伤人,却会将站在上面的人传到它指向的位置。若是几个传送机关围成一个环,不小心踩在上面的人就会被一圈圈地反复传送……想到这里,我不由得打了个寒颤。必须避开这些危险的地方!
你的任务是找出在迷宫的哪些位置,当玩家移动到此处时,无论接下来如何移动都无法再到达出口。 def solution(N, M, data): # 构建迷宫矩阵 maze = [] for row in data: if isinstance(row, list): maze.append(row) else: maze.append(list(row))
# 方向映射
directions = {
'U': (-1, 0), # 上
'D': (1, 0), # 下
'L': (0, -1), # 左
'R': (0, 1) # 右
}
def is_valid(x, y):
return 0 <= x < N and 0 <= y < M
def can_reach_exit(start_x, start_y, visited):
# 越界检查
if not is_valid(start_x, start_y):
return False
# 如果已经访问过,说明形成了环
if (start_x, start_y) in visited:
return False
# 到达出口
if maze[start_x][start_y] == 'O':
return True
# 记录当前位置为已访问
visited.add((start_x, start_y))
# 如果是传送点
if maze[start_x][start_y] in directions:
dx, dy = directions[maze[start_x][start_y]]
next_x, next_y = start_x + dx, start_y + dy
return can_reach_exit(next_x, next_y, visited)
# 如果是普通点,尝试四个方向
for dx, dy in directions.values():
next_x, next_y = start_x + dx, start_y + dy
if is_valid(next_x, next_y) and can_reach_exit(next_x, next_y, visited.copy()):
return True
return False
# 统计无法到达出口的位置数量
count = 0
for i in range(N):
for j in range(M):
if maze[i][j] != 'O': # 不考虑出口本身
if not can_reach_exit(i, j, set()):
count += 1
return count
if name == "main":
# Add your test cases here
pattern = [
[".", ".", ".", ".", "."],
[".", "R", "R", "D", "."],
[".", "U", ".", "D", "R"],
[".", "U", "L", "L", "."],
[".", ".", ".", ".", "O"]
]
print(solution(5, 5, pattern) == 10)
代码是一个 Python 函数 solution,旨在解决一个迷宫问题。它的目标是找出在给定迷宫中,从各个起点无法到达出口(标记为 'O')的位置数量。下面是这个代码的主要构成和原理:
主要部分 & 原理
-
输入构建:
- 函数的输入参数为
N(迷宫行数),M(迷宫列数)和data(迷宫结构),其中迷宫可以为嵌套列表或字符串形式。 maze用于构建和存储迷宫的二维矩阵。
- 函数的输入参数为
-
方向映射:
directions字典定义了四个移动方向(上、下、左、右),每个方向用坐标变化量表示。例如:'U'对坐标的影响是(-1, 0)。
-
有效性检查函数:
is_valid(x, y)函数用于检查新的坐标(x, y)是否在迷宫的有效范围内。
-
递归检查函数:
can_reach_exit(start_x, start_y, visited)是一个递归函数,其作用是判断从某个起点(start_x, start_y)是否能够到达出口。- 通过检查出界、是否已访问、当前点是否为出口,和对各方向的尝试,来判断可达性。
- 如果当前点是一个传送点('U', 'D', 'L', 'R'),它会直接跳转到下一个位置。
-
统计不可达位置:
- 最外层的两个嵌套
for循环遍历整个迷宫,检查每个非出口的位置(不等于 'O')是否可达出口。 - 若某位置通过
can_reach_exit函数返回不可达,则计数器count加一。
- 最外层的两个嵌套
优劣分析
-
优点:
- 递归结构清晰,易于理解。
- 适用于较小规模的迷宫。
-
缺点:
- 对大规模迷宫来说,使用
visited集合的复制会导致空间复杂度较高,从而可能导致性能瓶颈。 - 如果迷宫较大,递归深度可能会导致 Python 抛出“超出最大递归深度”的错误。
- 对大规模迷宫来说,使用
相关改进
- 使用 DFS 或 BFS 非递归实现:通过栈或队列管理访问状态,避免深递归带来的问题。
- 路径缓存:利用动态规划的策略来缓存已经计算过的位置路径可达性,以减少重复计算。
这个函数整体上提供了一种有效的方式来分析迷宫,并可以根据需要进一步优化。