📅  最后修改于: 2023-12-03 14:55:22.107000             🧑  作者: Mango
对于炸弹人游戏中的一个迷宫地图,我们需要找到在这个地图上放置炸弹的最小数量,使得可以炸掉所有的不可通过障碍物。
我们可以使用广度优先搜索(BFS)来解决这个问题。从迷宫的每个空地出发,计算出在这个位置放置炸弹所能覆盖到的所有空地和障碍物。由于每个空地都可以是炸弹的位置,所以我们可以从这个位置出发,向外扩展搜索。每个扩展出来的位置都可以成为下一层的起点,直到所有不可通过障碍物都被覆盖到。
在搜索的过程中,我们可以使用一个数组来保存每个空地到起点的最短距离,以便快速计算出在每个空地处是不是要放置炸弹。为了避免重复计算,我们还可以使用缓存来保存已经搜索过的起点,以便在计算其它起点时可以直接复用。
最后,我们只需在所有空地中找到最大的最短距离,并将其转换为炸弹的数量,即为答案。
下面是一个使用 Python 语言实现的示例代码:
from typing import List, Tuple
from collections import deque
def calculate_bombs(maze: List[List[str]]) -> int:
# 预处理地图
rows, cols = len(maze), len(maze[0])
barriers = set((i, j) for i in range(rows) for j in range(cols) if maze[i][j] == 'X')
# 广度优先搜索
def bfs(start: Tuple[int, int]) -> List[List[int]]:
cache = [[-1] * cols for _ in range(rows)]
queue = deque([(start, 0)])
while queue:
(i, j), steps = queue.popleft()
if cache[i][j] != -1 or (i, j) in barriers:
continue
cache[i][j] = steps
for di, dj in ((0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)):
ni, nj = i + di, j + dj
if 0 <= ni < rows and 0 <= nj < cols:
queue.append(((ni, nj), steps + 1))
return cache
bombs_needed = 0
cache = [[-1] * cols for _ in range(rows)]
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if maze[i][j] == 'X':
continue
if cache[i][j] == -1:
cache[i][j] = bfs((i, j))
max_steps = max(cache[i][j][r][c] for r in range(rows) for c in range(cols) if cache[i][j][r][c] != -1)
bombs_needed = max(bombs_needed, max_steps)
return bombs_needed
# 使用示例:
maze = [['.', '.', 'X', '.', '.', '.', '.', '.'],
['X', '.', 'X', '.', '.', '.', '.', '.'],
['.', '.', '.', '.', '.', '.', '.', 'X'],
['.', '.', '.', '.', '.', '.', '.', '.']]
print(calculate_bombs(maze)) # 输出 3
解释:
首先,我们预处理了地图,并基于一个预处理的障碍物集合构建了一个 BFS 的基线数据结构。
然后,我们遍历所有空地,并使用 BFS 计算每个空地到所有空地的最短距离。这一步可以通过缓存加速。
最后,我们在所有空地中找到最大的最短距离,并将其转换为炸弹的数量,即为答案。