华为OD机试 - 地图寻宝 - 深度优先搜索BFS(Java 2024 D卷 200分)

在这里插入图片描述

华为OD机试 2024D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(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)》。

刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。

一、题目描述

小华按照地图去寻宝,地图上被划分成 n nn 行和 m mm 列的方格,横纵坐标范围分别是 [ 0 , n − 1 ] [0, n-1][0,n−1] 和 [ 0 , m − 1 ] [0, m-1][0,m−1]。

在横坐标和纵坐标的数位之和不大于 k kk 的方格中存在黄金(每个方格中仅存在一克黄金),但横坐标和纵坐标数位之和大于 k kk 的方格存在危险不可进入。小华从入口 ( 0 , 0 ) (0,0)(0,0) 进入,任何时候只能向左,右,上,下四个方向移动一格。

请问小华最多能获得多少克黄金?

二、输入描述

坐标取值范围如下:

0 ≤ m ≤ 5 0 ≤ m ≤ 50≤m≤5

0 ≤ n ≤ 5 0 ≤ n ≤ 50≤n≤5

k kk 的取值范围如下:0 ≤ k ≤ 10 0 ≤ k ≤ 100≤k≤10

输入中包含 3 个字数,分别是 m, n, k

三、输出描述

输出小华最多能获得多少克黄金。

1、输入

40 40 18

2、输出

1484

3、说明

四、解题思路

这个问题可以看作是一个典型的搜索问题,我们需要在一个二维矩阵中进行深度优先搜索(DFS)或者广度优先搜索(BFS),来计算在满足条件的方格中最多能获得的黄金数量。

解题步骤:

  1. 坐标数位和计算:
    • 定义一个辅助函数来计算一个数的各位数之和。
  2. 深度优先搜索(DFS):
    • 使用递归的方式进行DFS,从起点 (0, 0) 开始,向四个方向(上、下、左、右)移动。
    • 在每次移动之前,检查新的位置是否已经访问过,以及该位置的数位之和是否小于等于 k。
    • 如果满足条件,则继续递归搜索,并累计黄金数量。
  3. 状态记录:
    • 使用一个二维数组 visited 来记录已经访问过的位置,防止重复访问。

五、Java算法源码

public class Test01 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        // 读取输入的m, n, k
        int m = scanner.nextInt();
        int n = scanner.nextInt();
        int k = scanner.nextInt();
        scanner.close();

        // 初始化访问记录数组
        boolean[][] visited = new boolean[m][n];

        // 通过DFS计算最大可获得黄金数量
        int result = dfs(0, 0, m, n, k, visited);

        // 输出结果
        System.out.println(result);
    }

    // 计算数位之和的辅助函数
    private static int digitSum(int num) {
        int sum = 0;
        while (num > 0) {
            sum += num % 10;
            num /= 10;
        }
        return sum;
    }

    // 深度优先搜索函数
    private static int dfs(int x, int y, int m, int n, int k, boolean[][] visited) {
        // 检查边界条件和数位之和条件
        if (x < 0 || x >= m || y < 0 || y >= n || visited[x][y] || (digitSum(x) + digitSum(y) > k)) {
            return 0;
        }

        // 标记当前位置为已访问
        visited[x][y] = true;

        // 当前格子有1克黄金
        int gold = 1;

        // 向四个方向递归搜索
        gold += dfs(x + 1, y, m, n, k, visited);
        gold += dfs(x - 1, y, m, n, k, visited);
        gold += dfs(x, y + 1, m, n, k, visited);
        gold += dfs(x, y - 1, m, n, k, visited);

        return gold;
    }
}

六、效果展示

1、输入

5 4 7

2、输出

20

3、说明

在这里插入图片描述


🏆下一篇:华为OD机试 - 简易内存池 - 逻辑分析(Java 2024 C卷 200分)

🏆本文收录于,华为OD机试(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)

刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/732319.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

秋招突击——6/21——新作{两两交换链表中的节点,K个一组反转链表}

文章目录 引言新做删除有序数组中的重复项个人实现 K 个一组翻转链表个人实现参考代码 总结 引言 上午完全去听讲座了&#xff0c;听了三场&#xff0c;拿了三个讲座单&#xff0c;从九点一直到十二点。笔记本电脑插电才能用&#xff0c;就没带&#xff0c;所以没有进行复习。…

【图解IO与Netty系列】Netty源码解析——事件循环

Netty源码解析——事件循环 Netty事件循环源码解析select()processSelectedKeys()NioMessageUnsafe#read()NioByteUnsafe#read() runAllTasks() Netty事件循环 当Netty服务端启动起来以后&#xff0c;就可以接受客户端发送的请求&#xff0c;接收到客户端发来的请求后就会有事…

Android平台下VR头显如何低延迟播放4K以上超高分辨率RTSP|RTMP流

技术背景 VR头显需要更高的分辨率以提供更清晰的视觉体验、满足沉浸感的要求、适应透镜放大效应以及适应更广泛的可视角度&#xff0c;超高分辨率的优势如下&#xff1a; 提供更清晰的视觉体验&#xff1a;VR头显的分辨率直接决定了用户所看到的图像的清晰度。更高的分辨率意…

微服务改造启动多个 SpringBoot 的陷阱与解决方案

在系统运行了一段时间后&#xff0c;业务量上升后&#xff0c;生产上发现java应用内存占用过高&#xff0c;服务器总共64G&#xff0c;发现每个SpringBoot占用近12G的内存&#xff0c;我们项目采用微服务架构&#xff0c;有多个springboot应用。 一下子内存就不够用了&#xf…

基于SpringBoot+Vue在线考试报名系统设计和实现(源码+LW+调试文档+讲解等)

&#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌&#x1f497; &#x1f31f;文末获取源码数据库&#x1f31f; 感兴趣的可以先收藏起来&#xff0c;…

<Rust><iced>基于rust使用iced构建GUI实例:如何将svg格式转为ico格式图片?

前言 本专栏是Rust实例应用。 环境配置 平台&#xff1a;windows 软件&#xff1a;vscode 语言&#xff1a;rust 库&#xff1a;iced、iced_aw 概述 本文是专栏第4篇实例&#xff0c;依旧是一个图像格式转换程序&#xff0c;基于rust的svg库resvg、图像处理库image以及文件处…

Python xlwt库:写excel表格

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎莅临我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…

电路仿真实战设计教程--平均电流控制原理与仿真实战教程

1.平均电流控制原理: 平均电流控制的方块图如下,其由外电路电压误差放大器作电压调整器产生电感电流命令信号,再利用电感电流与电流信号的误差经过一个电流误差放大器产生PWM所需的控制电压,最后由控制电压与三角波比较生成开关管的驱动信号。 2.电流环设计: 根据状态平…

C语言:生命周期和作用域,static和extern

关键字static与extern 1.作用域&#xff08;scope&#xff09;&#xff1a;代码中能够访问到变量的范围&#xff08;变量可以被使用的文本区间&#xff09;。&#xff08;分为全局作用域和局部作用域&#xff09; ☺全局作用域&#xff1a;在整个程序中都能访问的变量。通常…

【数据结构】第十九弹---C语言实现冒泡排序算法

✨个人主页&#xff1a; 熬夜学编程的小林 &#x1f497;系列专栏&#xff1a; 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】 目录 1、冒泡排序基本思想 2、代码的初步实现 3、代码的优化 4、代码的测试 5、时空复杂度分析 6、模拟实现qsort 6.1、冒泡排序函数 6.2、交换数…

【PyTorch】【机器学习】图片张量、通道分解合成和裁剪

一、导入所需库 from PIL import Image import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt二、读取图片 pic np.array(Image.open(venice-boat.jpg))上述代码解释&#xff1a;先用Image.open()方法读取jpg格式图片&#xff0c;再用np.array()方法将图片转成…

STM32单片机-BKP和RTC

STM32单片机-BKP和RTC 一、Unix时间戳1.1 时间戳转换 二、BKP(备份寄存器)三、RTC(实时时钟)3.1 RTC工作原理 四、代码部分4.1 BKP备份寄存器4.2 RTC实时时钟 一、Unix时间戳 Unix时间戳定义为从伦敦时间的1970年1月1日0时0分0秒开始所经过的秒数&#xff0c;不考虑闰秒时间戳…

Django集成OpenAI

Django集成OpenAI 通过前面 django 框架的基本开发知识&#xff0c;我们现在可以开始在 django 上做稍微深一点当然应用开发了。 这一章开始编写怎么集成调用 openai &#xff0c;设置环境以及 openai 的基础知识。 大家都知道 ai 的多模态逐渐扩大&#xff0c;各种应用层出…

【LeetCode:2663. 字典序最小的美丽字符串 + 贪心】

&#x1f680; 算法题 &#x1f680; &#x1f332; 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 &#x1f340; &#x1f332; 越难的东西,越要努力坚持&#xff0c;因为它具有很高的价值&#xff0c;算法就是这样✨ &#x1f332; 作者简介&#xff1a;硕风和炜&#xff0c;…

性能工具之 JMeter 常用组件介绍(五)

文章目录 一、Jmeter中参数取值1、Test Plan中添加变量2、User Defined Variables 二、Jmeter中CSV Data Set Config三、Timer:定时器4、Gaussian Random Timer 高斯随机定时器5、JSR223 Timer JSR223定时器6、Poisson Random Timer 泊松随机定时器7、Synchronizing Timer 同步…

复分析——第4章——Fourier变换(E.M. Stein R. Shakarchi)

第4章 Fouier变换 Raymond Edward Alan Christopher Paley, Fellow of Trinity College, Cambridge, and International Research Fellow at the Massachusetts Institute of Technology and at Harvard University, was killed by an avalanche on April 7, 1933, whi…

记某模版菠菜管理后台登录思路

1.前言 由于小程序的便捷性&#xff0c;越来越多的应用迁移到了了小程序上&#xff0c;由此伴随着小程序上线前的日常渗透测试工作也开始增加。但小程序的测试中经常会遇到数据包被加密了&#xff0c;导致无法进行改包测试。和测试网页数据包加密一样&#xff0c;就需要找到小…

Stable Diffusion 3 文本生成图像 在线体验 原理分析

前言 本文分享使用Stable Diffusion 3实现文本生成图像&#xff0c;可以通过在线网页中免费使用的&#xff0c;也有API等方式访问。 同时结合论文和开源代码进行分析&#xff0c;理解其原理。 Stable Diffusion 3是Stability AI开发的最新、最先进的文本生成图像模型&#x…

Linux中部署MySQL环境方法(仓库安装)

1.进入MySQL官网 2.进入MySQL社区版下载 3.使用yum方式下载MySQL 4.使找到对应系统的对应包的链接 复制 5.linux命令行中使用命令通过对应链接下载该软件包 rpm -i https://repo.mysql.com//mysql80-community-release-el9-1.noarch.rpm 警告&#xff1a;/var/tmp/rpm-tmp.so…

45、基于深度学习的螃蟹性别分类(matlab)

1、基于深度学习的螃蟹性别分类原理及流程 基于深度学习的螃蟹性别分类原理是利用深度学习模型对螃蟹的图像进行训练和识别&#xff0c;从而实现对螃蟹性别的自动分类。整个流程可以分为数据准备、模型构建、模型训练和性别分类四个步骤。 数据准备&#xff1a; 首先需要收集包…