变换的迷宫
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题目描述
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代码结果
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/*
* 思路:
* 使用Java Stream API重写同样的逻辑。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class MazeSolverStream {
private static final int[] directions = {-1, 0, 1, 0, -1};
public boolean canEscape(String[][] maze) {
int T = maze.length;
int N = maze[0].length;
int M = maze[0][0].length();
boolean[][][] visited = new boolean[T][N][M];
Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
queue.add(new int[]{0, 0, 0});
visited[0][0][0] = true;
while (!queue.isEmpty()) {
List<int[]> currentLevel = queue.stream().collect(Collectors.toList());
queue.clear();
for (int[] current : currentLevel) {
int t = current[0], x = current[1], y = current[2];
if (x == N - 1 && y == M - 1) {
return true;
}
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nx = x + directions[i];
int ny = y + directions[i + 1];
int nt = t + 1;
if (nx >= 0 && ny >= 0 && nx < N && ny < M && nt < T && !visited[nt][nx][ny] && maze[nt].charAt(nx) == '.') {
visited[nt][nx][ny] = true;
queue.add(new int[]{nt, nx, ny});
}
}
}
}
return false;
}
}
解释
方法:
题解采用了深度优先搜索(DFS)结合记忆化的方法来解决问题。首先,函数通过递归尝试所有可能的路径来探索迷宫。每个递归调用尝试从当前位置(x, y)在当前时间(dep)向四个方向以及原地(共五种可能)移动,并考虑是否使用两种魔法卷轴。记忆化通过Python的装饰器lru_cache实现,这可以避免重复计算已经探索过的状态。剪枝操作包括检查是否可能在剩余的时间内到达终点,即通过简单的距离和时间比较来快速剪除不可能的路径。如果能在迷宫变化结束前到达终点,则返回true,否则在所有可能都尝试后返回false。
时间复杂度:
O(n * m * max_dep)
空间复杂度:
O(n * m * max_dep)
代码细节讲解
🦆
为什么题解中选择使用深度优先搜索(DFS)而不是广度优先搜索(BFS)来解决这个问题?
▷🦆
在使用记忆化搜索时,lru_cache的参数为什么设置为None,这样的设置有什么特别的意义或好处吗?
▷🦆
题解提到了剪枝操作,具体是如何判断`n - 1 - x + m - 1 - y > max_dep - dep - 1`这一条件的,能否详细解释其逻辑依据?
▷