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绝境逢生:LeetCode 2258 火海逃生最大安全时间计算

前端

火海逃生:破解算法谜团

想象一下,你被困在一个熊熊燃烧的迷宫中,你的任务是找到一条通往安全地带的出路,但火势正迅速蔓延。在这个充满危机的环境中,每一秒都至关重要。火海逃生挑战 就是这样一个扣人心弦的考验,要求你计算能在初始位置停留的最长时间,同时确保在火势蔓延后仍能安全抵达避难所。

策略与智慧的结合

为了解决这个难题,我们将采用两种强大的算法策略:动态规划广度优先搜索 。动态规划将问题分解成更小的子问题,并逐步解决,最终得到全局最优解。广度优先搜索则用于探索所有可能的路径,从初始位置出发,逐步扩展到相邻的区域。

算法步骤:步步为营

我们的算法将分以下步骤进行:

  1. 初始化动态规划表: 创建一个表格,其中每个单元格表示你能在该位置停留的最长时间。
  2. 广度优先搜索: 从初始位置出发,对相邻的区域进行广度优先搜索。在搜索过程中,更新动态规划表中的相应单元格,记录你能在此位置停留的最长时间。
  3. 着火扩散模拟: 每次搜索完成后,模拟着火扩散,更新所有相邻区域的着火状态。
  4. 更新动态规划表: 根据更新后的着火状态,更新动态规划表,确保它反映当前的火势情况。
  5. 回溯最佳路径: 在搜索结束后,回溯动态规划表,找到从初始位置到避难所的最长安全路径。

代码示例:算法实践

// 初始化动态规划表
int dp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

// 广度优先搜索
void bfs(vector<vector<int>>& grid, int row, int col) {
    // 初始化队列
    queue<pair<int, int>> q;
    q.push({row, col});

    // 设置初始停留时间
    dp[row][col] = 0;

    while (!q.empty()) {
        // 取出当前位置
        pair<int, int> current = q.front();
        q.pop();

        // 遍历相邻区域
        for (int i = -1; i <= 1; i++) {
            for (int j = -1; j <= 1; j++) {
                if (i == 0 && j == 0) continue; // 跳过当前位置

                int nextRow = current.first + i;
                int nextCol = current.second + j;

                // 检查边界和区域类型
                if (nextRow < 0 || nextRow >= grid.size() || nextCol < 0 || nextCol >= grid[0].size() || grid[nextRow][nextCol] == 2) continue;

                // 计算停留时间
                int nextTime = dp[current.first][current.second] + 1;

                // 更新动态规划表
                if (dp[nextRow][nextCol] < nextTime) {
                    dp[nextRow][nextCol] = nextTime;
                    q.push({nextRow, nextCol});
                }
            }
        }

        // 模拟着火扩散
        for (int i = -1; i <= 1; i++) {
            for (int j = -1; j <= 1; j++) {
                if (i == 0 && j == 0) continue; // 跳过当前位置

                int nextRow = current.first + i;
                int nextCol = current.second + j;

                // 检查边界和区域类型
                if (nextRow < 0 || nextRow >= grid.size() || nextCol < 0 || nextCol >= grid[0].size() || grid[nextRow][nextCol] == 2) continue;

                // 设置着火状态
                grid[nextRow][nextCol] = 1;
            }
        }
    }
}

结论:策略与智慧的胜利

通过动态规划和广度优先搜索的巧妙结合,我们成功地计算出了在火海逃生中你能停留的最长时间。这个算法不仅体现了算法策略的力量,也彰显了智慧和策略在解决复杂问题中的重要性。

下次当你面临看似无法克服的挑战时,不妨试试动态规划和广度优先搜索的组合拳,让智慧的火花点燃希望之光,引领你走向胜利的彼岸。

常见问题解答

1. 动态规划和广度优先搜索有什么区别?

动态规划分解问题为更小的子问题,并逐步解决,找到全局最优解。广度优先搜索则从初始位置出发,逐步扩展到相邻区域,探索所有可能的路径。

2. 如何使用动态规划表?

动态规划表是一个二维表格,其中每个单元格表示你能在该位置停留的最长时间。通过更新动态规划表,我们可以跟踪火势蔓延后的最长安全路径。

3. 着火扩散模拟是如何进行的?

每次广度优先搜索完成后,我们会模拟着火扩散,更新所有相邻区域的着火状态。这模拟了火势随着时间的推移而蔓延的过程。

4. 如何找到最长安全路径?

在广度优先搜索结束后,我们会回溯动态规划表,找到从初始位置到避难所的最长安全路径。这个路径确保你在火势蔓延后仍能安全逃离。

5. 这个算法的复杂度是多少?

这个算法的复杂度为 O(mn),其中 m 和 n 是迷宫网格的尺寸。它需要遍历网格的每个位置,并模拟着火扩散。