POJ 2488 - A Knight‘s Journey + Python

本文主要是介绍POJ 2488 - A Knight‘s Journey + Python，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

这是一个深度优先搜索DFS题目。

原题连接：2488 -- A Knight's Journey

参考资料：POJ 2488 - A Knight's Journey | 眈眈探求

参考资料：POJ2488-A Knight's Journey【骑士游历】_ζёСяêτ - 小優YoU-CSDN博客

参考资料：POJ-2488-A Knight's Journey_fuerbosi-CSDN博客

一 问题描述

骑士按照象棋中“马走日”的原则在棋盘行走，直到不重复地走完整个棋盘，并且输出“字典顺序最小”的一种路径。

已知棋盘的行列分别按数字和字母排序，为了获得“字典顺序最小”的输出路径，那么，起始点为“A1”，邻接点为其周围的8个点(为了保证字典顺序最小，这8个点的访问顺序如下图的序号1-8)，其相对父节点的偏移量分别为：

dir = [[-1,-2],[1,-2],[-2,-1],[2,-1],[-2,1],[2,1],[-1,2],[1,2]]

1. 重点在于DFS的递归环节：需要清除不满足要求的父节点，并返回至上次迭代。

 二 代码实现：

# POJ 2488 - A Knight's Journey
# 原题：http://poj.org/problem?id=2488
# https://exp-blog.com/algorithm/poj/poj2488-a-knights-journey/
# https://www.cnblogs.com/llhthinker/p/4924654.html
# https://www.cnblogs.com/kindleheart/p/9296931.html

## 但凡涉及深度优先搜索，少不了使用递归
# 参考这个试试看：https://blog.csdn.net/iteye_8149/article/details/82369913?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link
# 参考：https://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6647666
import collections
## 创建一个类，可能要用到：
class Solution:
    def DFS(self,D_r,A_c):
        # 设置标志位
        # self.falg = 0
        #
        # self.steps = 1
        #
        self.visited = set()
        self.visited.add(str(0)+";"+str(0))
        # # 定义字典，存放节点和步数
        # self.queue_dict = collections.defaultdict(list)
        # 定义
        #
        self.dfs(0,0,0)
        return 0

    def dfs(self,x,y,steps):
        if steps == A_c * D_r:
            # self.falg = 1
            return True
        # self.queue_dict[steps] = [x,y]
        queue_dict[steps] = [x, y]
        self.visited.add(str(x) + ";" + str(y))
        # 获得当前位置的8个邻接点,依次对每个邻接点执行深度优先搜索
        for i in range(8):
            # 这8个邻接点，按照字典顺序进行搜索，这样可以保证首先查得的路径即为按字典顺序排列的路径
            new_x = dir[i][0] + x
            new_y = dir[i][1] + y
            if (0<=new_x<=D_r-1 and 0<=new_y<=A_c) and (str(new_x) +";"+str(new_y)) not in self.visited:
                if self.dfs(new_x,new_y,steps+1):
                    return True
        self.visited.remove((str(x) +";"+str(y))) # 能执行到这步，说明前面跳的8步都不符合要求
        return False #即当前位置是错误位置，擦除记录返回上一步


## 首先，接收输入
# 数据共计n组
n = int(input().strip())
# 存储接收到的n组数据
data = []
for i in range(n):
    R,C = map(int,input().strip().split(' '))
    data.append([R,C])
print(data)

## 接下来，设计搜索
# 定义字典，存放节点和步数
queue_dict = collections.defaultdict(list)
# 定义邻接点的搜寻顺序，按照字典顺序进行搜寻
dir = [[-1,-2],[1,-2],[-2,-1],[2,-1],[-2,1],[2,1],[-1,2],[1,2]]
for i in range(n):
    # 分别处理每一组数据
    D_r,A_c = data[i][0],data[i][1]
    # 设置标志位
    test = Solution()
    test.DFS(D_r,A_c)
    if len(queue_dict)== D_r*A_c:
        print("Scenario #"+str(i+1)+":")
        res = ''
        for j in range(len(queue_dict)):
            res += chr(queue_dict[j][1]+ord('A')) + str(queue_dict[j][0]+1)
        print(res)
        if i!=n-1:
            print()
    else:
        print("Scenario #" + str(i+1) + ":")
        print("impossible")
        if i!=n-1:
            print()

输入：

3
1 1
2 3
4 3

输出：

Scenario #1:
A1

Scenario #2:
impossible

Scenario #3:
A1B3C1A2B4C2A3B1C3A4B2C4

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