python机器人行走步数问题的解决

 更新时间:2018年01月29日 13:42:36   作者:zoujm-hust12  
这篇文章主要为大家详细介绍了python机器人行走步数问题的解决,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python机器人行走步数问题,供大家参考,具体内容如下

#! /usr/bin/env python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
# fileName : robot_path.py 
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn 
 
# 地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。  
# 例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18。但是,它不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子? 
class Robot: 
# 共用接口,判断是否超过K 
  def getDigitSum(self, num): 
    sumD = 0 
    while(num>0): 
      sumD+=num%10 
      num/=10 
    return int(sumD) 
 
  def PD_K(self, rows, cols, K): 
    sumK = self.getDigitSum(rows) + self.getDigitSum(cols) 
    if sumK > K: 
      return False 
    else: 
      return True 
 
  def PD_K1(self, i, j, k): 
    "确定该位置是否可以走,将复杂约束条件设定" 
    index = map(str,[i,j]) 
    sum_ij = 0 
    for x in index: 
      for y in x: 
        sum_ij += int(y) 
    if sum_ij <= k: 
      return True 
    else: 
      return False 
 
# 共用接口,打印遍历的visited二维list 
  def printMatrix(self, matrix, r, c): 
    print("cur location(", r, ",", c, ")") 
    for x in matrix: 
      for y in x:  
        print(y, end=' ') 
      print() 
 
 #回溯法 
  def hasPath(self, threshold, rows, cols): 
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ] 
    count = 0 
    startx = 0 
    starty = 0 
    #print(threshold, rows, cols, visited) 
    visited = self.findPath(threshold, rows, cols, visited, startx, starty, -1, -1) 
    for x in visited: 
      for y in x: 
        if( y == 1): 
          count+=1 
    print(visited) 
    return count 
 
  def findPath(self, threshold, rows, cols, visited, curx, cury, prex, prey): 
    if 0 <= curx < rows and 0 <= cury < cols and self.PD_K1(curx, cury, threshold) and visited[curx][cury] != 1: # 判断当前点是否满足条件 
      visited[curx][cury] = 1 
    self.printMatrix(visited, curx, cury) 
    prex = curx 
    prey = cury 
    if cury+1 < cols and self.PD_K1(curx, cury+1, threshold) and visited[curx][cury+1] != 1: # east 
      visited[curx][cury+1] = 1 
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury+1, prex, prey) 
    elif cury-1 >= 0 and self.PD_K1(curx, cury-1, threshold) and visited[curx][cury-1] != 1: # west 
      visited[curx][cury-1] = 1 
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury-1, prex, prey) 
    elif curx+1 < rows and self.PD_K1(curx+1, cury, threshold) and visited[curx+1][cury] != 1: # sourth 
      visited[curx+1][cury] = 1 
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx+1, cury, prex, prey) 
    elif 0 <= curx-1 and self.PD_K1(curx-1, cury, threshold) and visited[curx-1][cury] != 1: # north 
      visited[curx-1][cury] = 1 
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx-1, cury, prex, prey) 
    else: # 返回上一层,此处有问题 
      return visited#self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury, prex, prey) 
 #回溯法2 
  def movingCount(self, threshold, rows, cols): 
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ] 
    print(visited) 
    count = self.movingCountCore(threshold, rows, cols, 0, 0, visited); 
    print(visited) 
    return count 
 
  def movingCountCore(self, threshold, rows, cols, row, col, visited): 
    cc = 0 
    if(self.check(threshold, rows, cols, row, col, visited)):  
      visited[row][col] = 1 
      cc = 1 + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row+1, col,visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col+1, visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row-1, col, visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col-1, visited) 
    return cc 
 
  def check(self, threshold, rows, cols, row, col, visited): 
    if( 0 <= row < rows and 0 <= col < cols and (self.getDigitSum(row)+self.getDigitSum(col)) <= threshold and visited[row][col] != 1):  
      return True; 
    return False  
 
# 暴力法,直接用当前坐标和K比较 
  def force(self, rows, cols, k): 
    count = 0 
    for i in range(rows): 
      for j in range(cols): 
        if self.PD_K(i, j, k): 
          count+=1 
    return count 
# 暴力法2, 用递归法来做 
  def block(self, r, c, k):  
    s = sum(map(int, str(r)+str(c))) 
    return s>k 
  def con_visited(self, rows, cols): 
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ] 
    return visited 
  def traval(self, r, c, rows, cols, k, visited): 
    if not (0<=r<rows and 0<=c<cols): 
      return 
    if visited[r][c] != 0 or self.block(r, c, k): 
      visited[r][c] = -1 
      return 
    visited[r][c] = 1 
    global acc 
    acc+=1 
    self.traval(r+1, c, rows, cols, k, visited) 
    self.traval(r, c+1, rows, cols, k, visited) 
    self.traval(r-1, c, rows, cols, k, visited) 
    self.traval(r, c-1, rows, cols, k, visited) 
    return acc 
 
if __name__ == "__main__": 
  # 调用测试 
  m = 3 
  n = 3 
  k = 1 
  o = Robot() 
  print(o.hasPath(k, m, n)) 
  print(o.force(m,n,k)) 
  global acc 
  acc = 0 
  print(o.traval(0, 0, m, n, k, o.con_visited(m,n))) 
  print(o.movingCount(k, m, n)) 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码

    Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码

    这篇文章主要介绍了Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码,小编觉得还是挺不错的,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-01-01
  • 五种Python转义表示法

    五种Python转义表示法

    这篇文章主要介绍了五种Python转义表示法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-11-11
  • TensorFlow实现模型评估

    TensorFlow实现模型评估

    这篇文章主要为大家详细介绍了TensorFlow实现模型评估,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-09-09
  • django admin 后台实现三级联动的示例代码

    django admin 后台实现三级联动的示例代码

    这篇文章主要介绍了django admin 后台实现三级联动的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • Python发送form-data请求及拼接form-data内容的方法

    Python发送form-data请求及拼接form-data内容的方法

    这篇文章主要介绍了Python发送form-data请求及拼接form-data内容的方法,文中采用的是requests的方式发送multipart/form-data请求,需要的朋友可以参考下
    2016-03-03
  • Python Pandas数据分析工具用法实例

    Python Pandas数据分析工具用法实例

    这篇文章主要介绍了Python Pandas数据分析工具用法实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-11-11
  • Python Pygame实战之超级炸弹人游戏的实现

    Python Pygame实战之超级炸弹人游戏的实现

    如今的玩家们在无聊的时候会玩些什么游戏呢?王者还是吃鸡是最多的选择。但在80、90年代的时候多是一些很简单的游戏:《超级玛丽》、《魂斗罗》等。本文将利用Pygame制作另一个经典游戏—炸弹人,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03
  • pytorch中permute()函数用法补充说明(矩阵维度变化过程)

    pytorch中permute()函数用法补充说明(矩阵维度变化过程)

    这篇文章主要给大家介绍了关于pytorch中permute()函数用法补充说明的相关资料,本文详细说明了permute函数里维度变化的详细过程,需要的朋友可以参考下
    2022-04-04
  • python灰色预测法的具体使用

    python灰色预测法的具体使用

    灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测,本文就介绍了python灰色预测法的具体使用,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03
  • Python 剪绳子的多种思路实现(动态规划和贪心)

    Python 剪绳子的多种思路实现(动态规划和贪心)

    这篇文章主要介绍了Python 剪绳子的多种思路实现(动态规划和贪心),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-02-02

最新评论