在 Python 中以最少的努力找到路径的程序
假设我们有一个mxn阶的二维矩阵，称为高度。heights[i][j]表示单元格(i,j)的高度。如果我们在(0,0)单元格，我们想要移动到右下角的单元格(m-1,n-1)。我们可以向上、向下、向左或向右移动，我们希望找到一条需要最少努力的路线。在这个问题中，根部努力是路线的两个连续像元之间高度的最大绝对差。所以最后，我们需要找到前往目的地所需的最小努力。
所以，如果输入是这样的
那么输出将是1，因为路由是[2,3,4,5,6]在连续单元格中的最大绝对差为1。
示例
让我们看看以下实现以获得更好的理解-
import heapq
def solve(heights):
r,c=len(heights),len(heights[0])
queue=[(0,0,0)]
while queue:
cur=heapq.heappop(queue)
c_eff=cur[0]
x=cur[1]
y=cur[2]
if x==r-1 and y==c-1:
return c_eff
if heights[x][y]=="":
continue
for dx,dy in [[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]]:
newx=x+dx
newy=y+dy
if 0<=newx输入
[[2,3,4],[4,9,5],[6,4,6]]
输出结果1
热门推荐
1 训练狗狗憋尿
2 狗狗追踪训练
3 狗狗训练要多少钱
5 深圳狗狗训练
6 训练狗狗唤回
7 狗狗叫怎么训练
8 狗狗训练班
10 狗狗社会化训练
11 狗狗叫回训练
12 广州狗狗训练学校
13 狗狗训练躺下
14 狗狗随行训练
15 训练狗狗巡回
16 狗狗要怎么训练
17 狗狗喂食训练
18 训练狗狗躺下