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华为OD机试真题---战场索敌

news 来源：原创 2025/5/24 21:01:01

华为OD机试真题“战场索敌”是一道考察算法和数据结构应用能力的题目。以下是对该题目的详细解析：

一、题目描述

有一个大小是N×M的战场地图，被墙壁’#‘分隔成大小不同的区域。上下左右四个方向相邻的空地’.‘属于同一个区域，只有空地上可能存在敌人’E’。请求出地图上总共有多少区域里的敌人数小于K。

二、输入描述

第一行输入为N，M，K；N表示地图的行数，M表示地图的列数，K表示目标敌人数量。N，M≤100。之后为一个N×M大小的字符数组。

三、输出描述

输出敌人数小于K的区域数量。

四、示例1

输入
3 5 2
..#EE
E.#E.
###..
1234
输出
1

说明

地图被墙壁分为两个区域，左边区域有1个敌人，右边区域有3个敌人，符合条件的区域数量是1

五、解题思路

  1. 理解题目：

    • 首先，明确题目要求统计的是敌人数小于K的区域数量。
    • 地图被墙壁’#‘分隔成不同的区域，每个区域内的空地’.‘是连通的，且只有空地上可能存在敌人’E’。

  2. 确定算法：

    • 由于需要遍历地图并统计每个区域内的敌人数量，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来遍历每个区域。
    • 在遍历过程中，使用一个计数器来统计每个区域内的敌人数量，并判断该数量是否小于K。

  3. 实现步骤：

    • 初始化一个二维布尔数组visited，用于标记地图中的每个位置是否已经被访问过。
    • 定义一个DFS函数，该函数接受当前位置(i, j)和计数器count作为参数。
    • 在DFS函数中，首先检查当前位置是否越界、是否已被访问过或是否是墙壁’#’。如果不满足这些条件，则将其标记为已访问，并根据当前位置的值判断是否为敌人’E’（如果是，则count加1）。
    • 然后，递归地调用DFS函数来访问当前位置的上下左右四个相邻位置。
    • 在遍历完一个区域后，检查该区域内的敌人数量是否小于K，如果是，则结果加1。
    • 最后，输出结果。

六、代码示例（Python）

def battlefield_enemy_count(N, M, K, grid):"""计算战场中敌人数目小于K的区域数量。参数:N: 战场网格的行数M: 战场网格的列数K: 敌人数目的阈值grid: 表示战场网格的二维列表，其中 'E' 表示敌人，'.' 表示空地，'#' 表示障碍物返回:敌人数目小于K的区域数量"""def dfs(i, j, count):"""深度优先搜索函数，用于计算从网格(i, j)开始的区域内的敌人数目。参数:i: 网格的行索引j: 网格的列索引count: 当前区域内已计算的敌人数目返回:当前区域内的敌人数目"""# 检查索引是否越界，当前网格是否为障碍物，或者已经访问过if i < 0 or i >= N or j < 0 or j >= M or grid[i][j] == '#' or visited[i][j]:return# 标记当前网格为已访问visited[i][j] = True# 如果当前网格有敌人，增加计数if grid[i][j] == 'E':count += 1# 定义四个方向，分别表示右、左、下、上directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]# 遍历四个方向，进行深度优先搜索for dx, dy in directions:dfs(i + dx, j + dy, count)# 返回当前区域内的敌人数目return count# 初始化visited二维列表，用于标记网格是否被访问过visited = [[False] * M for _ in range(N)]# 初始化结果变量，用于记录敌人数目小于K的区域数量result = 0# 遍历战场网格的每一个位置for i in range(N):for j in range(M):# 如果当前网格不是障碍物且未被访问过if grid[i][j] != '#' and not visited[i][j]:# 计算从当前网格开始的区域内的敌人数目enemy_count = dfs(i, j, 0)# 如果敌人数目小于K，增加结果变量if enemy_count < K:result += 1# 返回敌人数目小于K的区域数量return result# 示例输入
N = 3
M = 5
K = 2
grid = ["..#EE","E.#E.","#..E#"
]# 调用函数并输出结果
print(battlefield_enemy_count(N, M, K, grid))  # 输出: 1

七、代码示例（java）

以下是使用Java实现的“战场索敌”问题解决方案。这个实现利用了深度优先搜索（DFS）算法来遍历战场地图，并统计每个连通区域中的敌人数量。

import java.util.Scanner;public class BattlefieldEnemyCount {// 四个方向的行列偏移量，分别代表右、左、下、上private static final int[][] DIRECTIONS = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}};public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);// 读取输入int N = scanner.nextInt();int M = scanner.nextInt();int K = scanner.nextInt();scanner.nextLine(); // 读取换行符char[][] grid = new char[N][M];for (int i = 0; i < N; i++) {grid[i] = scanner.nextLine().toCharArray();}// 调用函数计算结果int result = countRegionsWithLessThanKEnemies(N, M, K, grid);// 输出结果System.out.println(result);}/*** 计算地图中敌人数目小于K的区域数量* * @param N 地图的行数* @param M 地图的列数* @param K 敌人数目的阈值* @param grid 表示地图的二维字符数组，其中'#'表示障碍物，'E'表示敌人，'.'表示空地* @return 返回敌人数目小于K的区域数量*/public static int countRegionsWithLessThanKEnemies(int N, int M, int K, char[][] grid) {// 初始化访问标记数组boolean[][] visited = new boolean[N][M];// 初始化区域计数为0int regionCount = 0;// 遍历地图中的每个位置for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < M; j++) {// 如果当前位置是空地且未被访问过，则开始DFS搜索if (grid[i][j] != '#' && !visited[i][j]) {// dfs函数返回从当前位置开始的区域中的敌人数量int enemyCount = dfs(i, j, grid, visited);// 如果敌人数量小于K，则区域计数加1if (enemyCount < K) {regionCount++;}}}}// 返回敌人数目小于K的区域数量return regionCount;}/* 深度优先搜索函数，用于计算从(i, j)位置出发能遇到的敌人数量** 参数i, j表示当前位置，grid表示地图，visited表示访问状态数组返回值为从当前位置出发遇到的敌人总数* **/private static int dfs(int i, int j, char[][] grid, boolean[][] visited) {int enemyCount = 0;// 检查边界条件和访问状态// 如果当前位置越界、已被访问或遇到障碍物('#')，则返回0if (i < 0 || i >= grid.length || j < 0 || j >= grid[0].length || visited[i][j] || grid[i][j] == '#') {return enemyCount;}// 标记当前位置为已访问visited[i][j] = true;// 如果当前位置是敌人，则敌人计数加1if (grid[i][j] == 'E') {enemyCount++;}// 对四个方向进行递归搜索// DIRECTIONS是一个预定义的数组，包含四个方向的行和列增量for (int[] direction : DIRECTIONS) {int newRow = i + direction[0];int newCol = j + direction[1];enemyCount += dfs(newRow, newCol, grid, visited);}// 返回从当前位置出发遇到的敌人总数return enemyCount;}
}
代码说明：

  1. 输入处理：

    • 使用Scanner类读取输入的行数N、列数M、目标敌人数量K以及战场地图grid。

  2. 主函数：

    • countRegionsWithLessThanKEnemies函数负责遍历整个地图，并对每个未被访问过的空地位置调用DFS函数。
    • 如果DFS返回的敌人数量小于K，则增加区域计数。

  3. DFS函数：

    • dfs函数执行深度优先搜索，递归地访问当前位置的四个相邻位置。
    • 使用visited数组来跟踪已访问的位置，以避免重复访问。
    • 如果当前位置是敌人，则增加敌人计数。

  4. 输出：

    • 最后，输出满足条件的区域数量。

你可以将上述代码复制到你的Java开发环境中进行编译和运行，并根据需要调整输入部分来测试不同的战场地图。

八、详细运行示例解析

输入：
3 5 2
..#EE
E.#E.
###..
1234
输入解析：
  • 3 5 2 表示地图有3行5列，且我们关心敌人数量小于2的区域。
  • 接下来的三行是地图：
    ..#EE
E.#E.
###..
    其中，. 表示空地，# 表示墙壁（障碍物），E 表示敌人。
代码运行流程：

  1. 初始化：

    • Scanner 用于读取输入。
    • grid 二维字符数组用于存储地图。
    • visited 二维布尔数组用于标记哪些位置已被访问。
    • regionCount 用于记录敌人数量小于2的区域数量。

  2. 读取输入：

    • 使用Scanner读取行数N、列数M和阈值K。
    • 读取地图并存储在grid中。

  3. 遍历地图：

    • 双重循环遍历地图的每个位置。
    • 对于每个未访问过的空地位置，调用dfs函数计算该位置所在区域的敌人数量。

  4. 深度优先搜索（DFS）：

    • 从当前位置(i, j)开始，递归地搜索四个方向。
    • 使用visited数组避免重复访问。
    • 如果遇到敌人，增加enemyCount。
    • 递归调用dfs处理相邻位置。

  5. 判断并计数：

    • 在遍历地图的过程中，如果某个区域的敌人数量小于K（即2），则regionCount加1。

  6. 输出结果：

    • 打印regionCount，即敌人数量小于2的区域数量。
运行示例解析：

  • 区域1（左上角..#EE中的..EE部分）：

    • 敌人数量：2
    • 不满足条件（敌人数量小于2），不计入regionCount。

  • 区域2（中间E.#E.部分）：

    • 敌人数量：2
    • 不满足条件（敌人数量小于2），不计入regionCount。

  • 区域3（由于墙壁分隔，###..中的..是一个独立的空地区域，但无敌人）：

    • 敌人数量：0
    • 满足条件（敌人数量小于2），regionCount加1。
输出结果：
1

因此，根据给定的输入和代码实现，输出结果为1，表示有一个区域的敌人数量小于2。这个区域是地图右下角的独立空地区域（无敌人）。

九、总结

华为OD机试真题“战场索敌”是一道考察算法和数据结构应用能力的题目。通过理解题目要求、确定算法和实现步骤，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来遍历地图并统计每个区域内的敌人数量。最后，根据题目要求输出结果即可。

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之前之后的打印 都是在&#xff08;&#xff09;之外...

编程日记 2025/5/24 4:53:10

从 UTC 日期时间字符串获取 Unix 时间戳：C 和 C++ 中的挑战与解决方案

在编程世界里&#xff0c;从 UTC 日期时间字符串获取 Unix 时间戳&#xff0c;看似简单&#xff0c;实则暗藏玄机。你以为输入一个像 “Fri, 17 Jan 2025 06:07:07” 这样的 UTC 时间&#xff0c;然后轻松得到 1737094027&#xff08;从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 开始经…...

编程日记 2025/5/14 3:28:57

[Spring] Gateway详解

&#x1f338;个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 &#x1f3f5;️热门专栏: &#x1f9ca; Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm1001.2014.3001.5482 &#x1f355; Collection与…...

编程日记 2025/5/24 18:54:17

计数排序算法

基本思想 先确定待排序数组的最大值&#xff08;Max&#xff09;和最小值&#xff08;Min&#xff09;&#xff0c;随后创建Max - Min 1个长度的数组称为计数数组&#xff0c;计数数组的索引对应着待排序数组中元素的值&#xff0c;数组的值表示该元素的出现次数。通过从前往…...

编程日记 2025/5/19 11:01:05

Spring--基于注解的声明式事务

基于注解的声明式事务 1.选择一个合适的事务管理器实现加入到ioc容器 2.使用注解指定哪些方法需要添加事务即可 1.事务属性&#xff1a;只读 // readOnly true把当前事务设置为只读 默认是false! Transactional(readOnly true)Transactional注解放在类上 生效原则 如果一…...

编程日记 2025/5/24 8:37:44

SQL-leetcode—1164. 指定日期的产品价格

1164. 指定日期的产品价格 产品数据表: Products ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | product_id | int | | new_price | int | | change_date | date | ---------------------- (product_id, change_date) 是此表的主键&#xff08;具…...

编程日记 2025/5/21 19:10:39

微服务搭建----springboot接入Nacos2.x

springboot接入Nacos2.x nacos之前用的版本是1.0的&#xff0c;现在重新搭建一个2.0版本的&#xff0c;学如逆水行舟&#xff0c;不进则退&#xff0c;废话不多说&#xff0c;开搞 1、 nacos2.x搭建 1&#xff0c;首先第一步查询下项目之间的版本对照&#xff0c;不然后期会…...

编程日记 2025/5/22 21:38:42

JavaEE：多线程进阶

JavaEE&#xff1a;多线程进阶 一、对比不同锁策略之间的应用场景及其区别1. 悲观锁 和 乐观锁1.1 定义和原理1.2 应用场景1.3 示例代码 2. 重量级锁 和 轻量级锁2.1 定义和原理2.2 应用场景2.3 示例代码 3. 挂起等待锁 和 自旋锁3.1 定义和原理3.2 应用场景3.3 示例代码 4. 几…...

编程日记 2025/5/21 5:15:34

软件测试 —— jmeter（2）

软件测试 —— jmeter&#xff08;2&#xff09; HTTP默认请求头&#xff08;元件&#xff09;元件作用域和取样器作用域HTTP Cookie管理器同步定时器jmeter插件梯度压测线程组&#xff08;Stepping Thread Group&#xff09;参数解析总结 Response Times over TimeActive Thre…...

编程日记 2025/5/4 17:09:38