听说最近X疆的一个员工爆料，说他们组里新来的实习生妹妹要把他这个老员工“卷死”了！😂
事情是这样的：领导给团队安排了一周的任务，老员工估摸着这任务得加班拼死拼活才能搞定，结果新来的实习生妹妹两天就提前完成了，接着居然还主动拉来了新的任务，要跟大家一起干！这让老员工简直是内心崩溃啊
说实话，这种情况我也碰到过。刚开始我还挺不服气的，心想：“我做了这么久的代码，怎么还被新人给超越了？”但想了想，理解呀，刚出来工作总是有使不完的牛劲儿，等过几年也就学会摸鱼了~
算法题：迷宫问题
最近碰到一道经典的算法题：迷宫问题，突然觉得这个题目还真是有意思。
迷宫问题，顾名思义，就是给定一个迷宫的二维矩阵，我们需要找到从起点到终点的最短路径。
通常来说，迷宫中的墙壁用“1”表示，空地用“0”表示，起点和终点的坐标也会给出。
问题的核心就是：如何高效地找到从起点到终点的路径？当然，迷宫中还可能有一些陷阱，需要我们避开。嗯，说到陷阱，不由得想起了一些面试题的套路——总是有个看似简单的陷阱，待你一不小心就掉进去，哈哈。
好，回到正题。解决这个问题的方法其实有很多种，我给大家介绍一种非常经典且高效的解法：广度优先搜索（BFS）。说白了，BFS就是一层一层地去搜索，每次扩展最短路径，适合用来解决最短路径问题。
简单来说，我们的做法就是：
从起点开始，逐层向外扩展，直到找到终点。 每次扩展时，检查当前位置的上下左右，看看能不能走。 如果能走，就把新的位置加入到队列中，继续扩展。
代码实现如下：
import java.util.*;
public class MazeSolver {
// 定义四个方向的移动
private static final int[] dx = {-1, 1, 0, 0};
private static final int[] dy = {0, 0, -1, 1};
public static boolean isValid(int x, int y, int n, int m, int[][] maze, boolean[][] visited) {
return x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < m && maze[x][y] == 0 && !visited[x][y];
}
public static boolean bfs(int[][] maze, int n, int m, int startX, int startY, int endX, int endY) {
Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
boolean[][] visited = new boolean[n][m];
queue.offer(new int[]{startX, startY});
visited[startX][startY] = true;
while (!queue.isEmpty()) {
int[] current = queue.poll();
int x = current[0];
int y = current[1];
// 如果到达终点
if (x == endX && y == endY) {
return true;
}
// 尝试四个方向
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int newX = x + dx[i];
int newY = y + dy[i];
if (isValid(newX, newY, n, m, maze, visited)) {
queue.offer(new int[]{newX, newY});
visited[newX][newY] = true;
}
}
}
// 如果无法到达终点
return false;
}
public static void main(String[] args) {
// 一个示例迷宫
int[][] maze = {
{0, 1, 0, 0, 0},
{0, 1, 0, 1, 0},
{0, 0, 0, 1, 0},
{1, 1, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 1, 0}
};
int n = maze.length;
int m = maze[0].length;
int startX = 0, startY = 0;
int endX = 4, endY = 4;
boolean result = bfs(maze, n, m, startX, startY, endX, endY);
if (result) {
System.out.println("Found a path!");
} else {
System.out.println("No path exists.");
}
}
}
在这段代码中，我们通过一个 bfs 方法来实现广度优先搜索。首先，我们检查当前的格子是否有效（即该格子不是墙并且没有被访问过）。然后，我们尝试向四个方向扩展，并将新的位置加入到队列中继续搜索，直到找到终点。如果找到了终点，直接返回 true。如果队列为空而还没找到终点，说明没有路径可走，返回 false。
说实话，这种方法效率还算高，时间复杂度是 O(n * m)，对于大多数迷宫问题来说，能够满足需求。当然，实际问题中可能会更复杂，迷宫也可能更大，这时候我们就需要考虑一些优化策略，比如 A* 算法（适用于需要寻找最短路径且能启发式搜索的场景）。
但总的来说，广度优先搜索已经足够处理大部分情况了。其实我觉得，迷宫题背后有个特别有趣的地方，就是它体现了程序员解题时的“耐心”——一步步地找、一步步地探索。有时候，你就像是在这个迷宫里一样，不停地探索，直到找到那个出口。
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