欢迎加入 Apache Flink Slack 空间

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: Apache Flink 社区宣布创建其专属的 Slack 空间,欢迎广大社区开发者与用户加入。

题目背景:
《爱与愁的故事第三弹·shopping》最终章。
题目描述:
爱与愁大神买完东西后,打算坐车离开中山路。现在爱与愁大神在x1,y1处,车站在x2,y2处。现在给出一个n×n(n<=1000)的地图,0表示马路,1表示店铺(不能从店铺穿过),爱与愁大神只能垂直或水平着在马路上行进。爱与愁大神为了节省时间,他要求最短到达目的地距离(ai距离为1)。你能帮他解决吗?
输入格式:
第1行:一个数 n
第2行~第n+1行:整个地图描述(0表示马路,1表示店铺,注意两个数之间没有空格)
第n+2行:四个数 x1,y1,x2,y2
输出格式:
只有1行:最短到达目的地距离
样例输入:
3
001
101
100
1 1 3 3
样例输出:
4
说明/提示:
20%数据:n<=100
100%数据:n<=1000
AC Code:

include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

define N 1001

char sN;//存入地图
bool visN;//标记数组
int n,sx,sy,ex,ey,head,tail;
int dx[]={0,0,1,-1};//方向数组
int dy[]={1,-1,0,0};
struct node {//定义结构体用来模拟队列

int x,y,step;

}q[N*N];
bool judge(int x,int y) {//不越界,不是店铺,这个点没有走过

if(x>=1&&x<=n&&y>=1&&y<=n&&s[x][y]!='1'&&vis[x][y]==false) {
    return true;
}
return false;

}
int main() {

memset(vis,false,sizeof(vis));//标记数组清零 
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++) {
    for(int j=1;j<=n;j++) {
        scanf(" %c",&s[i][j]);//%前面的空格确保输入完整 
    }
}
scanf("%d %d %d %d",&sx,&sy,&ex,&ey);
vis[sx][sy]=true;//标记起点 
head=tail=1;//初始化队头队尾 
q[head].x=sx;//起点坐标入队 
q[head].y=sy;
q[head].step=0;//步数初始为0 
tail++;//起点入队之后,队尾向后移动一格 
while(head<tail) {
    for(int i=0;i<4;i++) {//四个方向搜索 
        int tx=q[head].x+dx[i];
        int ty=q[head].y+dy[i];
        if(tx==ex&&ty==ey) {//走到终点 
            printf("%d\n",q[head].step+1);//步数=上个点步数+1 
            return 0;
        }
        if(judge(tx,ty)) {//合法判断 
            vis[tx][ty]=true;//标记这个点 
            q[tail].x=tx;//新的点入队 
            q[tail].y=ty;
            q[tail].step=q[head].step+1;//步数+1 
            tail++;//队尾后移 
        }
    }
    head++;//处理完一个点,队头向后移一格,搜索下一个点 
}
return 0;

}

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
26天前
|
人工智能 运维 Java
Flink Agents:基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架
本文基于Apache Flink PMC成员宋辛童在Community Over Code Asia 2025的演讲,深入解析Flink Agents项目的技术背景、架构设计与应用场景。该项目聚焦事件驱动型AI智能体,结合Flink的实时处理能力,推动AI在工业场景中的工程化落地,涵盖智能运维、直播分析等典型应用,展现其在AI发展第四层次——智能体AI中的重要意义。
329 27
Flink Agents:基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架
|
7月前
|
SQL 存储 人工智能
Apache Flink 2.0.0: 实时数据处理的新纪元
Apache Flink 2.0.0 正式发布!这是自 Flink 1.0 发布九年以来的首次重大更新,凝聚了社区两年的努力。此版本引入分离式状态管理、物化表、流批统一等创新功能,优化云原生环境下的资源利用与性能表现,并强化了对人工智能工作流的支持。同时,Flink 2.0 对 API 和配置进行了全面清理,移除了过时组件,为未来的发展奠定了坚实基础。感谢 165 位贡献者的辛勤付出,共同推动实时计算进入新纪元!
826 1
Apache Flink 2.0.0: 实时数据处理的新纪元
|
10月前
|
存储 SQL 人工智能
Apache Flink 2.0:Streaming into the Future
本文整理自阿里云智能高级技术专家宋辛童、资深技术专家梅源和高级技术专家李麟在 Flink Forward Asia 2024 主会场的分享。三位专家详细介绍了 Flink 2.0 的四大技术方向:Streaming、Stream-Batch Unification、Streaming Lakehouse 和 AI。主要内容包括 Flink 2.0 的存算分离云原生化、流批一体的 Materialized Table、Flink 与 Paimon 的深度集成,以及 Flink 在 AI 领域的应用。
1292 13
Apache Flink 2.0:Streaming into the Future
|
7月前
|
存储 大数据 数据处理
您有一份 Apache Flink 社区年度报告请查收~
您有一份 Apache Flink 社区年度报告请查收~
|
存储 消息中间件 Java
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
119 1
|
10月前
|
存储 人工智能 大数据
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰(莫问)在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享,今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年,借此时机,王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果,最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
690 33
The Past, Present and Future of Apache Flink
|
12月前
|
SQL Java API
Apache Flink 2.0-preview released
Apache Flink 社区正积极筹备 Flink 2.0 的发布,这是自 Flink 1.0 发布以来的首个重大更新。Flink 2.0 将引入多项激动人心的功能和改进,包括存算分离状态管理、物化表、批作业自适应执行等,同时也包含了一些不兼容的变更。目前提供的预览版旨在让用户提前尝试新功能并收集反馈,但不建议在生产环境中使用。
1499 13
Apache Flink 2.0-preview released
|
12月前
|
存储 缓存 算法
分布式锁服务深度解析:以Apache Flink的Checkpointing机制为例
【10月更文挑战第7天】在分布式系统中,多个进程或节点可能需要同时访问和操作共享资源。为了确保数据的一致性和系统的稳定性,我们需要一种机制来协调这些进程或节点的访问,避免并发冲突和竞态条件。分布式锁服务正是为此而生的一种解决方案。它通过在网络环境中实现锁机制,确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源。
409 3
|
SQL 消息中间件 关系型数据库
Apache Doris Flink Connector 24.0.0 版本正式发布
该版本新增了对 Flink 1.20 的支持,并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。
386 21

推荐镜像

更多