Java 8 - 1282 1277 1268 1259 1257 byte
Điều này vượt qua tất cả các bài kiểm tra. Tuy nhiên, đối với một số trong số chúng, nó mang lại một số kết quả hơi khác nhau (khi có nhiều hơn một cách tối ưu, đó không phải là vấn đề).
Đối với bài kiểm tra thứ 4, nó đưa ra điều này:
RDDDDDLD
Thay vì điều này:
RDDDDDDL
Đối với bài kiểm tra thứ 5, nó đưa ra điều này:
LLLLUUULLDDLLLLDLLLLLRRRRRRURRRUURRRRRRRRRRRRRRRDDLLRRUULLUUUUUUURRRRRUURRRDRRRLLLLULLLDDLLLLLLUULLLUDLLLLLULLLRRRRRDRRRRRRDDLLLLLLLLLLLLDDDLLLLLLLDURRRRRRRRDDDDRRRRRRUUUUU
Thay vì điều này:
UUULLLLLLDDLLLDLLLLLLRRRRRRRRRUUURRRRRRRRRRRRRRRDDLLRRUULLUUUUUUURRRRRUURRRDRRRLLLLULLLLLDDLLLLUULLLUDLLLLLULLLRRRRRDRRRRRRDDLLLLLLLLLLLLDDDLLLLLLLDURRRRRRRRDDDDRRRRRRUUUUU
Phiên bản chơi gôn:
import java.util.*;class G{int y,w,h,p;String C="",S,o,v;Map m=new HashMap();String q(int a){return a<1?"":"#"+q(a-1);}public static void main(String[]a)throws Exception{new G(new String(java.nio.file.Files.readAllBytes(new java.io.File(a[0]).toPath())));}G(String a){w=(a+"\n").indexOf(10)+3;String t=q(w)+a.replace("\n","##")+q(w);for(char j=65,k=97;j<91;j++,k++){if(t.indexOf(j)*t.indexOf(k)<0)t=t.replace(j,'#').replace(k,' ');}h=t.length()/--w;S=v=q(w*h);t=g(t);if(t!=v)System.out.print(t);}String g(String t){o=(String)m.get(t);if(o!=null)return o;if(t.indexOf(36)<0){if(S.length()>C.length())S=C;return"";}String d="";int f=t.indexOf(64),M[]=new int[w*h],N[]=new int[w*h];Queue<Integer>s=new ArrayDeque();s.add(f);while(!s.isEmpty()){y=s.poll();int[]P={y+1,y-1,y+w,y-w};for(int v:P){char j=t.replaceAll("[A-Z]","#").charAt(v);if(v!=f&j!=35&(N[v]<1|M[y]+1<M[v])){M[v]=M[y]+1;N[v]=y;s.add(v);if(j>32)d+=j;}}}o=d.chars().distinct().mapToObj(e->{String z="",c=C;for(y=t.indexOf(e);y!=f;y=N[y]){p=y-N[y];z=(p==w?"D":p==-w?"U":p==1?"R":"L")+z;}if(S.length()<=(C+z).length())return v;C+=z;String u=g(t.replace('@',' ').replace((char)e,'@').replace((char)(e-32),' '));C=c;return u==v?v:z+u;}).reduce(v,(a,b)->a.length()<b.length()?a:b);m.put(t,o);return o;}}
Phiên bản ung dung
Tính năng, đặc điểm:
- Tên biến thông tin;
- Nhận xét thăm dò và chi tiết;
- Nhận dạng đúng.
import java.util.*;
/**
* @author Victor Stafusa
*/
class TreasureHunt {
// Note: on normal (non-golfing programming) those variables should have been scoped properly.
// They are instance variables just for golfing purposes.
// On the golfed version, nextCellIndex and waypointCellIndex are the same variable. The same also happens to cachedValue and result. This happens is for golfing purposes.
int nextCellIndex,
width,
height,
waypointCellIndex,
cellIndexDifference;
String previousPath = "",
bestSolutionSoFar,
cachedValue,
result,
failureFlag;
// This should be Map<String, String>, but the generics were omitted for golfing.
// It is needed to avoid recomputing long partial dungeons (i.e. dynamic programming).
Map cachedResults = new HashMap();
// Returns a lot of hashes. Like aLotOfHashes(7) will return "#######".
String aLotOfHashes(int howMany) {
return howMany < 1 ? "" : "#" + aLotOfHashes(howMany - 1);
}
// Here is where our program starts.
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Read all the content of the file from args[0] and put it into a string.
// Pass that string as a parameter to the constructor.
// The instance itself is useless - it is just a golfing trick.
new TreasureHunt(new String(java.nio.file.Files.readAllBytes(new java.io.File(args[0]).toPath())));
}
// Pre-processs the source in order to format it in the way that we want:
// * No separators between rows. It uses the (row * width + column) formula, so no separators are needed.
// * An extra layer of wall is added in all sides. This naturally fix up problems about walking out of the edges of the board, wrapping-around or acessing invalid array indexes.
// This is a constructor just for golfing purposes. Its instances are worthless.
TreasureHunt(String originalSource) {
// Finds the width by searching the first line-feed.
// If there is just one line and no line-feed, the [+ "\n"] will ensure that it will not break.
// The [+ 3] is because we will add a layer of walls around, so it will be widen by one cell in the left and one in the right (which is +2).
// We still get one more in the width that will be decremented later to use that in the aLotOfHashes method below.
// 10 == '\n'.
width = (originalSource + "\n").indexOf(10) + 3;
// Add a layer of walls in the top and in the bottom (using a lot of hashes for that).
// Replaces the line-feed by a pair of walls, representing the rightmost wall of a row and the leftmost row of the following row.
// Since there is no line-feed before the first line nor after the last line, we add more two walls to fill those.
String newSource = aLotOfHashes(width) + originalSource.replace("\n", "##") + aLotOfHashes(width);
// Remove the keys without door (replaces them as blank spaces) and the doors without keys (replaces them with walls.
// This way, the resulting dungeon will always have matching keys and doors.
// 65 == 'A', 97 == 'a', 91 == 'z'+1
for (char door = 65, key = 97; door < 91; door++, key++) {
// Now a little math trick. For each key or door, we find an index. If the key or door exist, it will be a positive number. Otherwise it will be negative.
// The result will never be zero, because the zeroey position is filled with part of the layer of wall that we added.
// If only one of the key and the door exist, the multiplication will be the product of two numbers with opposite signals, i.e. a negative number.
// Otherwise (both exists or both don't), then the product will be positive.
// So, if the product is negative, we just remove the key and the door (only one of them will be removed of course, but we don't need to care about which one).
if (newSource.indexOf(door) * newSource.indexOf(key) < 0) {
newSource = newSource.replace(door, '#').replace(key, ' ');
}
}
// Knowing the source length and the width (which we fix now), we can easily find out the height.
height = newSource.length() / --width;
// Creates a special value for signaling a non-existence of a path. Since they are sorted by length, this must be a sufficiently large string to always be unfavoured.
bestSolutionSoFar = failureFlag = aLotOfHashes(width * height);
// Now, do the hard work to solve the dungeon...
// Note: On the golfed version, newSource and solution are the same variable.
String solution = solvingRound(newSource);
// If a solution is found, then show it. Otherwise, we just finish without printing anything.
// Note: It is unsafe and a bad practice to compare strings in java using == or != instead of the equals method. However, this code manages the trickery.
if (solution != failureFlag) System.out.print(solution);
}
// This does the hard work, finding a solution for a specific dungeon. This is recursive, so the solution of a dungeon involves the partial solution of the dungeon partially solved.
String solvingRound(String dungeon) {
// To avoid many redundant computations, check if this particular dungeon was already solved before. If it was, return its cached solution.
cachedValue = (String) cachedResults.get(dungeon);
if (cachedValue != null) return cachedValue;
// If there is no treasure in the dungeon (36 == '$'), this should be because the adventurer reached it, so there is no further moves.
if (dungeon.indexOf(36) < 0) {
if (bestSolutionSoFar.length() > previousPath.length()) bestSolutionSoFar = previousPath;
return "";
}
String keysOrTreasureFound = ""; // Initially, we didn't found anything useful.
int adventurerSpot = dungeon.indexOf(64), // 64 == '@', find the cell index of the adventurer.
cellDistance[] = new int[width * height],
previousWaypoint[] = new int[width * height];
// Use a queue to enqueue cell indexes in order to floodfill all the reachable area starting from the adventurer. Again, screw up the proper user of generics.
Queue<Integer> floodFillQueue = new ArrayDeque();
floodFillQueue.add(adventurerSpot); // Seed the queue with the adventurer himself.
// Each cell thies to populate its neighbours to the queue. However no cell will enter the queue more than once if it is not featuring a better path than before.
// This way, all the reachable cells will be reached eventually.
while (!floodFillQueue.isEmpty()) {
nextCellIndex = floodFillQueue.poll();
// Locate the four neighbours of this cell.
// We don't need to bother of checking for wrapping-around or walking into an invalid cell indexes because we added a layer of walls in the beggining,
// and this layer of wall will ensure that there is always something in each direction from any reachable cell.
int[] neighbourCells = {nextCellIndex + 1, nextCellIndex - 1, nextCellIndex + width, nextCellIndex - width};
// For each neighbouring cell...
for (int neighbourCellIndex : neighbourCells) {
// Find the cell content. Considers doors as walls.
char neighbourCellContent = dungeon.replaceAll("[A-Z]", "#").charAt(neighbourCellIndex);
if (neighbourCellIndex != adventurerSpot // If we are not going back to the start ...
& neighbourCellContent != 35 // ... nor walking into a wall or a door that can't be opened (35 == '#') ...
& (previousWaypoint[neighbourCellIndex] < 1 // ... and the neighbour cell is either unvisited ...
| cellDistance[nextCellIndex] + 1 < cellDistance[neighbourCellIndex])) // ... or it was visited before but now we found a better path ...
{ // ... then:
cellDistance[neighbourCellIndex] = cellDistance[nextCellIndex] + 1; // Update the cell distance.
previousWaypoint[neighbourCellIndex] = nextCellIndex; // Update the waypoint so we can track the way from this cell back to the adventurer.
floodFillQueue.add(neighbourCellIndex); // Enqueue the cell once again.
if (neighbourCellContent > 32) keysOrTreasureFound += neighbourCellContent; // If we found something in this cell (32 == space), take a note about that.
}
}
}
// Brute force solutions chosing each one of the interesting things that we found and recursively solving the problem as going to that interesting thing.
// Warning: This has an exponential complexity. Also, if we found something interesting by more than one path, it will compute that redundantly.
result = keysOrTreasureFound.chars().distinct().mapToObj(keyOrTreasure -> {
String tracingWay = "", savedPreviousPath = previousPath;
// From our keyOrTreasure, trace back the path until the adventurer is reached, adding (in reverse order) the steps needed to reach it.
for (waypointCellIndex = dungeon.indexOf(keyOrTreasure); waypointCellIndex != adventurerSpot; waypointCellIndex = previousWaypoint[waypointCellIndex]) {
// Use the difference in cell indexes to see if it is going up, down, right or left.
cellIndexDifference = waypointCellIndex - previousWaypoint[waypointCellIndex];
tracingWay = (cellIndexDifference == width ? "D" : cellIndexDifference == -width ? "U" : cellIndexDifference == 1 ? "R" : "L") + tracingWay;
}
// If this path is going to surely be longer than some other path already found before, prune the search and fail this path.
if (bestSolutionSoFar.length() <= (previousPath + tracingWay).length()) return failureFlag;
// Prepare for recursion, recording the current path as part of the next level recursion's previous path.
previousPath += tracingWay;
// Now that we traced our way from the adventurer to something interesting, we need to continue our jorney through the remaining items.
// For that, create a copy of the dungeon, delete the door of the key that we found (if it was a key),
// move the adventurer to the thing that we just found and recursively solve the resulting simpler problem.
String nextRoundPartialSolution = solvingRound(dungeon
.replace('@', ' ') // Remove the adventurer from where he was...
.replace((char) keyOrTreasure, '@') // ... and put him in the spot of the key or treasure.
.replace((char) (keyOrTreasure - 32), ' ')); // ... and if it was a key, delete the corresponding door ([- 32] converts lowercase to uppercase, won't do anything in the case of the treasure).
// Recursion finished. Now, get back the previous path of the previous recursion level.
previousPath = savedPreviousPath;
// If the subproblem resulted in a failure, then it is unsolvable. Otherwise, concatenates the subproblem solution to the steps that we took.
return nextRoundPartialSolution == failureFlag ? failureFlag : tracingWay + nextRoundPartialSolution;
// From all the paths we took, choose the shorter one.
}).reduce(failureFlag, (a, b) -> a.length() < b.length() ? a : b);
// Now that we have the result of this recursion level and solved this particular dungeon instance,
// cache it to avoid recomputing it all again if the same instance of the dungeon is produced again.
cachedResults.put(dungeon, result);
return result;
}
}
Lấy đầu vào
Để chạy nó, hãy thử điều này:
javac G.java
java G ./path/to/file/with/dungeon.txt
Hoặc nếu bạn đang chạy phiên bản không có người lái, hãy thay thế GbằngTreasureHunt .
Các tập tin nên chứa dungeon. Đầu vào không được kết thúc bằng nguồn cấp dữ liệu. Hơn nữa, nó chỉ chấp nhận kết thúc dòng trong \nđịnh dạng. Nó sẽ không hoạt động với \r\nhoặc với\r .
Ngoài ra, nó không xác nhận hoặc vệ sinh đầu vào. Nếu đầu vào không đúng định dạng, thì hành vi không được xác định (có khả năng ném ngoại lệ). Nếu tập tin không thể được tìm thấy, thì một ngoại lệ sẽ được ném ra.
Nhận xét
Việc thực hiện đầu tiên của tôi ở đâu đó gần 1100 byte không thể giải quyết trường hợp thử nghiệm thứ 5 trong thời gian hợp lý. Lý do cho điều đó là bởi vì việc triển khai của tôi, nó vũ phu tất cả các hoán vị có thể có của các vật phẩm có thể thu thập được (tức là chìa khóa và kho báu) có thể truy cập được (tức là không bị khóa trong một căn phòng không thể tìm thấy).
Trong trường hợp xấu nhất, với tất cả 26 chìa khóa và kho báu, đây sẽ là 27! = 10,888,869,450,418,352,160,768.000.000 hoán vị khác nhau.
OP đã không xác định rằng câu trả lời phải là một cái gì đó chạy trong thời gian hợp lý. Tuy nhiên, tôi cho rằng đây là một lỗ hổng mà tôi không muốn khai thác. Vì vậy, tôi quyết định làm cho nó chạy trong thời gian chấp nhận được cho tất cả các trường hợp thử nghiệm. Để đạt được điều đó, chương trình sửa đổi của tôi có tính năng cắt tỉa trong các đường dẫn tìm kiếm được chứng minh là tồi tệ hơn một số giải pháp đã biết. Hơn nữa, nó cũng lưu trữ các gói phụ (tức là lập trình động) để tránh tính toán lại nhiều dungeon giống hệt nhau có thể phát sinh. Cùng với đó, nó có thể giải quyết trường hợp thử nghiệm thứ 5 chỉ trong hơn một phút trong máy tính của tôi.
Giải pháp là đệ quy. Ý tưởng đầu tiên là đưa nhà thám hiểm đến một vật phẩm nào đó (chìa khóa hoặc kho báu). Trong trường hợp có chìa khóa, sau khi nhà thám hiểm tìm đến nó, một hầm ngục tương tự mới được tạo ra với cả chìa khóa và cánh cửa bị xóa và nhà thám hiểm di chuyển đến nơi có chìa khóa. Cùng với đó, dungeon đơn giản hơn được tạo sẽ được giải theo cách đệ quy cho đến khi đạt được kho báu hoặc thuật toán kết luận rằng không có bất kỳ vật phẩm nào có thể tiếp cận. Thứ tự của các mục sẽ được truy cập là bắt buộc với việc cắt tỉa và lưu trữ như đã giải thích ở trên.
Việc tìm đường giữa nhà thám hiểm và các vật phẩm được thực hiện với một thuật toán giống với cả vùng lũ và Dijkstra.
Cuối cùng, tôi nghi ngờ rằng vấn đề này là NP-đầy đủ (tốt, phiên bản tổng quát của nó mà không giới hạn về số lượng cửa / chìa khóa). Nếu điều này là đúng, đừng mong đợi các giải pháp giải quyết tối ưu các hầm ngục rất lớn với phép màu của cửa và chìa khóa trong thời gian hợp lý. Nếu các đường dẫn tối ưu phụ được cho phép, thì nó sẽ dễ dàng được điều khiển bằng một số phương pháp phỏng đoán (chỉ cần đi đến kho báu nếu có thể, nếu không thì đi đến khóa gần nhất).