Question

我有一个包含数字的二维数组。它可能是这样的：

数字1是＆＃34;墙＆＃34;，2是入口，3是我们想要到达的点。正如你所看到的，我们有两次出现3次，并且他们并不是同样接近。我需要找到最近的一个。请记住，输入数组是随机的，不必看起来像这样。

我正在思考如何解决它的问题：先找到入口。这只能在O（n ^ 2）（最差情况）时间内完成，因为入口可能在阵列中的任何位置，并且不必沿着边缘。我可以毫无问题地实现这一点。

然后我需要从阵列中的入口点进行搜索。每当我找到3号时，我都需要记住我访问它，以及点之间的距离（示例中的2和3）。让我们说我发现离入口最远的3号。这显然不是最接近的一点（如果我们看一下这个例子）。我需要跳回入口再次搜索。我想过要有一个实时计数器，计算步数，这样如果我做的步骤比我刚发现的宝贝更多，我会停下来说，之前发现的宝藏是最接近的。

我认为有一种更好的方法可以有效地实现它，但我真的无法想到如何做到这一点。我试着搜索Dijkstra的算法，但它似乎找到了从入口到阵列中所有数字的最短路径（数字是目标数字3）。我想你可以过滤掉它们中最短的一个，但你究竟会用Java实现这个呢？

我不是在寻找完整的代码，只是为了指导我，所以我可以理解如何实现它。

Answer 1

假设“距离”是指在空旷的地方行走。

从入口开始，将元素向左，向上，向下和向右移动，如果已经标记为已访问，则不要进入该元素。如果您看到墙壁或撞到边缘，请将其标记为已访问并忽略它。如果您看到一个空格，请将该元素放入队列中。
标记出访的入口。
从（1）
将出队的元素用作新的“入口”，重复（1） - （3）直到你点击3，在这种情况下，停止。 3最接近入口
如果您没有遇到任何3并且您已经在（1）中获得了所有访问过的内容，则表示从入口处无法访问3。
< / LI>
这是Breadth First Search的一个实例，并使用类似于Flood fill.
的技术
此外，当且仅当有多个3具有相同且最短的距离时，您在（1）中访问的方向可能会影响最终结果。

Answer 2

我喜欢Bellman ford这样的问题。当然它的N ^ 3（在这种情况下），但它实现起来非常简单。

http://en.wikipedia.org/wiki/Bellman%E2%80%93Ford_algorithm

在你的情况下：

<强>设置创建一个2D数组ShortestDistance并用无穷大填充它。遍历数组并将ShortestDistance设置为0，其中有一扇门。这些是我们可以在0距离内到达的网格点。

<强>算法

   For itr in 0 to N // (Max Distance between any door and 
      For i in 0 to N // row index
         For j in 0 to N //column number
           If Grid[i][j] == 1
              Continue; //its a wall and it can't propagate shortest distance
           else 
               ShortestDistance[i][j] = min(
                                           ShortestDistance[i][j],  //current value
                                           1 + (ShortestDistance among all neighbours*) //reduced shortest path.

*在每个步骤中，我们通过到达其邻居之一的最短距离+ 1或当前值本身来更新到达地点的最短距离。

后期处理 浏览ShortestDistance 2D数组并打印对应于'3'类型点的最小值。

在2d数组中查找最近的可访问数字

2 个答案: