从 (X, Y) 达到 (1, 1) 所需的最小给定移动次数

介绍

这个问题要求找到从给定的起始点 (X, Y) 到达目标点 (1, 1) 所需的最小移动次数。每次可以向上、向下、向左或向右移动一步，但要求移动后的坐标不能为负数。

解决方案

我们可以使用广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。

首先，我们定义一个队列，初始时将起始点 (X, Y) 加入队列中。然后，使用一个哈希集合（或称为访问数组）来记录已经访问过的点，避免重复访问。同时，定义一个变量 steps 记录移动的次数，初始值为 0。

接下来，我们进入循环直到队列为空。在每次循环中，首先将队列的第一个点出队，并将其坐标记为 (x, y)。然后，检查当前点的坐标是否为目标点 (1, 1)，若是，则返回 steps 的值作为结果。 否则，我们开始四个可能的移动：上、下、左、右。对于每个移动，我们计算新的坐标 (new_x, new_y) 并进行以下判断：

• 如果新的坐标 (new_x, new_y) 没有越界，并且在哈希集合中尚未记录，则将其加入队列，同时在哈希集合中标记为已经访问，即 visited.add((new_x, new_y))。

当队列为空时，意味着无法到达目标点 (1, 1)，则返回 -1，表示没有解。

以下是一段示例代码，使用 Python 语言实现了以上算法：

from collections import deque

def min_moves_to_reach_target(X, Y):
    queue = deque([(X, Y)])
    visited = set([(X, Y)])
    steps = 0

    while queue:
        for _ in range(len(queue)):
            x, y = queue.popleft()
            if (x, y) == (1, 1):
                return steps
            for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
                new_x, new_y = x + dx, y + dy
                if (new_x, new_y) not in visited:
                    if new_x >= 0 and new_y >= 0:
                        queue.append((new_x, new_y))
                        visited.add((new_x, new_y))
        steps += 1

    return -1

你可以根据实际情况修改函数的输入参数，例如：

min_moves_to_reach_target(4, 3)  # 返回最小移动次数

以上代码片段以 markdown 的格式给出了解决问题的思路和示例代码，通过调用 min_moves_to_reach_target 函数，你可以得到从给定的起始点 (X, Y) 到达目标点 (1, 1) 所需的最小移动次数。