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题目描述

小华和小为是很要好的朋友,他们约定周末一起吃饭。

通过手机交流,他们在地图上选择了多个聚餐地点(由于自然地形等原因,部分聚餐地点不可达),求小华和小为都能到达的聚餐地点有多少个?

输入描述
第一行输入 m 和 n

m 代表地图的长度
n 代表地图的宽度
第二行开始具体输入地图信息,地图信息包含:

0 为通畅的道路
1 为障碍物(且仅1为障碍物)
2 为小华或者小为,地图中必定有且仅有2个 (非障碍物)
3 为被选中的聚餐地点(非障碍物)
输出描述
可以被两方都到达的聚餐地点数量,行末无空格。

备注
地图的长宽为 m 和 n,其中:

4 ≤ m ≤ 100
4 ≤ n ≤ 100
聚餐的地点数量为 k,则

1< k ≤ 100
用例

输入4 4
2 1 0 3
0 1 2 1
0 3 0 0
0 0 0 0
输出2
说明

第一行输入地图的长宽为3和4。

第二行开始为具体的地图,其中:3代表小华和小明选择的聚餐地点;2代表小华或者小明(确保有2个);0代表可以通行的位置;1代表不可以通行的位置。

此时两者能都能到达的聚餐位置有2处。

输入4 4
2 1 2 3
0 1 0 0
0 1 0 0
0 1 0 0
输出0
说明

第一行输入地图的长宽为4和4。

第二行开始为具体的地图,其中:3代表小华和小明选择的聚餐地点;2代表小华或者小明(确保有2个);0代表可以通行的位置;1代表不可以通行的位置。

由于图中小华和小为之间有个阻隔,此时,没有两人都能到达的聚餐地址,故而返回0。

解题思路:双源点广度优先搜索

这道题要求找出两个朋友都能到达的聚餐地点数量。解决问题的关键在于准确模拟两个人的移动范围,并找到他们可达区域的交集。以下是分步解析:


核心思路图解

1. 问题本质
  • 地形特征:地图中存在两种特殊标记
    • 2:表示小华和小为的初始位置
    • 3:表示目标聚餐地点
  • 移动规则:每次可以向上下左右四个方向移动,遇到障碍物(1)则无法通过
  • 最终目标:找出所有同时被两人可达的3的位置
2. 关键观察
  • 独立搜索:需要分别计算两人的可达区域
  • 集合运算:最终结果是两人可达3的交集数量
  • 高效搜索:广度优先搜索(BFS)天然适合模拟扩散过程
3. 算法选择

采用双BFS搜索的原因:

  • 能够准确记录每个起点的可达区域
  • 时间复杂度O(2×m×n),完全满足题目数据范围
  • 使用集合运算快速求交集

实现步骤详解

步骤一:定位初始位置

遍历整个矩阵,记录所有值为2的坐标。根据题目要求,必定能找到且仅有两个起点。

# 示例代码段:寻找初始位置
starts = []
for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] == 2:starts.append((i, j))
src1, src2 = starts
步骤二:BFS可达区域计算

对每个起点执行标准BFS算法:

  1. 初始化队列和访问标记集合
  2. 记录所有经过的3的位置
  3. 使用四个方向向量进行扩散
from collections import dequedef bfs(start_x, start_y):visited = set()queue = deque([(start_x, start_y)])visited.add((start_x, start_y))targets = set()directions = [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]while queue:x, y = queue.popleft()for dx, dy in directions:nx, ny = x + dx, y + dy# 边界检查 + 障碍物检查 + 访问状态检查if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n:if (nx, ny) not in visited and grid[nx][ny] != 1:visited.add((nx, ny))if grid[nx][ny] == 3:targets.add((nx, ny))queue.append((nx, ny))return targets
步骤三:结果统计

计算两个可达集合的交集大小:

set1 = bfs(src1[0], src1[1])
set2 = bfs(src2[0], src2[1])
print(len(set1 & set2))

代码实现与解析

from collections import deque# 读取输入
m, n = map(int, input().split())
grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(m)]# 查找初始位置
starts = []
for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] == 2:starts.append((i, j))
src1, src2 = starts# BFS函数定义
def find_reachable(start):visited = set([start])queue = deque([start])reachable = set()dirs = [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)]while queue:x, y = queue.popleft()for dx, dy in dirs:nx, ny = x+dx, y+dyif 0<=nx<m and 0<=ny<n:if (nx,ny) not in visited and grid[nx][ny] !=1:visited.add((nx,ny))if grid[nx][ny] ==3:reachable.add((nx,ny))queue.append((nx,ny))return reachable# 计算并输出结果
reach1 = find_reachable(src1)
reach2 = find_reachable(src2)
print(len(reach1 & reach2))

复杂度与优化分析

时间复杂度
  • 两次BFS:每个BFS时间复杂度为O(m×n)
  • 集合操作:O(k)(k为可达点数量)
  • 总复杂度:O(m×n),可轻松处理100×100的矩阵
空间复杂度
  • 队列存储:最坏情况O(m×n)
  • 访问标记:使用集合存储,空间O(m×n)
  • 总空间:O(m×n),完全在合理范围

典型案例验证

示例输入1

4 4
2 1 0 3
0 1 2 1
0 3 0 0
0 0 0 0
  • 路径分析
    • 小华(0,0)可达3:(0,3), (2,1)
    • 小为(1,2)可达3:(2,1), (3,0)
  • 交集:共2个公共点(具体取决于路径)

示例输入2

4 4
2 1 2 3
0 1 0 0
0 1 0 0
0 1 0 0
  • 路径分析:两人被纵向障碍物完全隔离
  • 交集:空集,输出0

边界条件处理

  1. 包围情况:两人被障碍物完全包围时返回0
  2. 边缘起点:起点在角落时的边界检查
  3. 单通路连接:两人通过唯一通道连接时的正确判断
  4. 大规模数据:Python的高效队列处理能力

通过清晰的BFS实现和集合运算,这道题可以被高效且准确地解决。掌握这种双源点搜索方法对类似问题(如多起点扩散问题)的解决具有重要意义。

http://www.dtcms.com/wzjs/786893.html

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