LeetCode题解：874. 模拟行走机器人——步步为“赢”

2023-09-01 12:05:53

利用机器人模拟：探索最大欧氏距离的平方

导言

踏入机器人和算法的神奇世界，我们展开一场探索欧氏距离平方的旅程。欧氏距离衡量一个点到原点的距离，而平方表示该距离的平方。想象一下一个机器人漫步在无垠的二维平面上，根据一系列指令改变方向。我们的目标是确定机器人穿越所有路径点时的最大欧氏距离平方。

机器人行走模拟

为了模拟机器人的行走，我们将指令分解成一系列简单操作："U"（向上一步）、"D"（向下一步）、"L"（向左一步）和"R"（向右一步）。从原点 (0, 0) 开始，机器人根据指令逐一移动，每次移动一个单位长度。

计算欧氏距离平方

每当机器人移动一步，我们就计算其当前位置到原点的欧氏距离平方。这个平方值表示机器人与原点的距离，并且随着机器人的移动而动态变化。我们跟踪所有计算出的欧氏距离平方，并记录下最大值。

代码实现

为了将这个算法付诸实践，我们使用JavaScript编写了以下代码：

function robotWalk(instructions) {
  // 检查指令是否为空
  if (!instructions) {
    throw new Error("Instructions cannot be empty.");
  }

  // 将指令转换成数组
  const instructionsArray = instructions.split("");

  // 初始化机器人位置和最大欧氏距离平方
  let x = 0, y = 0, maxDistanceSquared = 0;

  // 遍历指令数组，模拟机器人行走
  for (const instruction of instructionsArray) {
    // 根据指令更新机器人位置
    switch (instruction) {
      case "U":
        y++;
        break;
      case "D":
        y--;
        break;
      case "L":
        x--;
        break;
      case "R":
        x++;
        break;
      default:
        throw new Error(`Invalid instruction: ${instruction}`);
    }

    // 计算当前位置的欧氏距离平方
    const distanceSquared = x * x + y * y;

    // 更新最大欧氏距离平方
    maxDistanceSquared = Math.max(maxDistanceSquared, distanceSquared);
  }

  // 返回最大欧氏距离平方
  return maxDistanceSquared;
}