华为OD机试中的“智能驾驶”题目是一道涉及广度优先搜索（BFS）算法运用的题目。以下是对该题目的详细解析：
一、题目描述
有一辆汽车需要从m * n的地图的左上角（起点）开往地图的右下角（终点），去往每一个地区都需要消耗一定的油量，加油站可进行加油。请你计算汽车确保从起点到达终点时所需的最少初始油量。
二、地图说明
-
智能汽车可以上下左右四个方向移动。
-
地图上的数字取值是0、-1或正整数：
- -1：表示加油站，可以加满油，汽车的油箱容量最大为100。
- 0：表示这个地区是障碍物，汽车不能通过。
- 正整数：表示汽车走过这个地区的耗油量。
-
如果汽车无论如何都无法到达终点，则返回-1。
三、输入描述
第一行为两个数字M、N，表示地图的大小为M * N（0 < M, N ≤ 200）。后面一个M * N的矩阵，其中的值是0、-1或正整数，加油站的总数不超过200个。
四、输出描述
如果汽车无论如何都无法到达终点，则返回-1；如果汽车可以到达终点，则返回最少的初始油量。
五、解题思路
- 状态表示与搜索：使用广度优先搜索（BFS）来遍历地图。需要记录汽车的当前位置（x, y）和当前的剩余油量fuel。同时，使用一个minfuel[x][y]数组来记录到达(x, y)所需的最小初始油量。
- 加油站处理：当汽车到达一个加油站（地图值为-1）时，油量将被充满至100。
- 油量计算：当从一个点移动到另一个点时，需要根据地图上的数值来增减油量。
- 边界与障碍物处理：如果遇到障碍物（地图值为0），该方向将不被考虑。同时需要确保汽车在任何时刻的油量都不为负。
六、具体实现
可以使用队列来实现BFS算法，每次从队列中取出一个节点，并检查它的相邻节点。如果相邻节点是目标节点，则搜索结束；否则，将相邻节点加入队列中。在搜索过程中，需要维护一个maxfuel数组来记录到达每个位置所需的最小初始油量。
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;class State {int x, y, fuel;State(int x, int y, int fuel) {this.x = x;this.y = y;this.fuel = fuel;}
}public class SmartDriving {private static final int MAX_FUEL = 100;private static final int[][] DIRECTIONS = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}};/*** 计算到达目的地所需的最小初始燃料量** @param m 表示网格的行数* @param n 表示网格的列数* @param grid 表示网格，其中0表示障碍物，1表示可通过的路径* @return 返回到达目的地所需的最小初始燃料量，如果无法到达则返回-1*/public static int minInitialFuel(int m, int n, int[][] grid) {// 检查起点和终点是否为障碍物，如果是，则无法到达目的地if (grid[0][0] == 0 || grid[m-1][n-1] == 0) {return -1;}// 初始化二分查找的边界int left = 0, right = MAX_FUEL;// 初始化结果为-1，表示无法到达目的地int result = -1;// 使用二分查找确定最小初始燃料量while (left <= right) {// 计算中间值int mid = (left + right) / 2;// 检查当前燃料量是否可以到达目的地if (canReach(grid, m, n, mid)) {// 如果可以到达，更新结果并继续在左侧搜索更小的燃料量result = mid;right = mid - 1;} else {// 如果无法到达，说明燃料量不足，继续在右侧搜索left = mid + 1;}}// 返回最小初始燃料量return result;}/*** 判断是否能够到达目的地** @param grid 二维数组表示的地图，其中-1表示加油站，0表示障碍物，其他正数表示该地点的耗油量* @param m 地图的行数* @param n 地图的列数* @param initialFuel 初始油量* @return 如果能够到达地图的右下角（目的地），返回true；否则返回false*/private static boolean canReach(int[][] grid, int m, int n, int initialFuel) {// 使用队列来实现广度优先搜索Queue<State> queue = new LinkedList<>();// maxFuel数组用于记录到达每个位置时的最大油量int[][] maxFuel = new int[m][n];// 初始化maxFuel数组，所有值设为-1，表示尚未到达for (int[] row : maxFuel) {java.util.Arrays.fill(row, -1);}// 计算初始油量，减去起点的耗油量int startFuel = initialFuel - grid[0][0];// 如果初始油量小于0，则无法开始旅程，返回falseif (startFuel < 0) {return false;}// 如果起点是加油站，初始油量设为最大值if (grid[0][0] == -1) {startFuel = MAX_FUEL;}// 将起点加入队列，并更新到达起点时的最大油量queue.offer(new State(0, 0, startFuel));maxFuel[0][0] = startFuel;// 使用广度优先搜索遍历地图while (!queue.isEmpty()) {// 取出队列头部的状态State state = queue.poll();int x = state.x, y = state.y, fuel = state.fuel;// 如果到达目的地，返回trueif (x == m - 1 && y == n - 1) {return true;}// 遍历四个可能的移动方向for (int[] dir : DIRECTIONS) {int nx = x + dir[0], ny = y + dir[1];// 检查新位置是否有效且不是障碍物if (0 <= nx && nx < m && 0 <= ny && ny < n && grid[nx][ny] != 0) {int newFuel = fuel;// 如果新位置是耗油区域，减少油量if (grid[nx][ny] > 0) {newFuel -= grid[nx][ny];}// 如果新位置是加油站，油量设为最大值if (grid[nx][ny] == -1) {newFuel = MAX_FUEL;}// 如果油量小于0，无法到达新位置，跳过if (newFuel < 0) {continue;}// 如果到达新位置的油量大于之前记录的最大油量，更新最大油量并加入队列if (newFuel > maxFuel[nx][ny]) {maxFuel[nx][ny] = newFuel;queue.offer(new State(nx, ny, newFuel));}}}}// 如果无法到达目的地，返回falsereturn false;}/*** 主函数，用于读取输入并计算最小初始燃料量*/public static void main(String[] args) {// 创建Scanner对象以读取输入Scanner scanner = new Scanner(System.in);// 读取网格的行数int m = scanner.nextInt();// 读取网格的列数int n = scanner.nextInt();// 根据读取的行数和列数创建二维数组int[][] grid = new int[m][n];// 遍历二维数组，读取每个网格单元的值for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {grid[i][j] = scanner.nextInt();}}// 调用minInitialFuel方法计算最小初始燃料量，并打印结果int result = minInitialFuel(m, n, grid);System.out.println(result);// 关闭Scanner对象scanner.close();}
}七、测试用例
- 测试用例1：
输入
2 2
10 20
30 40
输出
70
说明：行走的路线为右->下。
- 测试用例2：
输入
3 3
0 10 10
10 10 10
10 10 10
输出
-1
说明：起点是障碍物，无法出发。
- 测试用例3：
输入
4 4
10 30 30 20
30 30 -1 10
0 20 20 40
10 -1 30 40
输出
70
说明：行走的路线为右->右->下->下->下->右。
通过这些测试用例，可以验证算法的正确性和有效性。
在您提供的Java程序中，我们实现了一个智能驾驶系统，该系统能够计算到达地图右下角（目的地）所需的最小初始燃料量。地图由二维数组grid表示，其中每个元素的值代表该位置的耗油量（正数）或是否为加油站（-1表示加油站，不耗油且能将油量补满；0表示障碍物，无法通过）。
八、示例进行解析
输入示例
2 2
10 20
30 40
2 2表示地图是2行2列的。- 接下来的两行数字表示地图的具体内容：
10 20 30 40- 起点在
(0, 0)，耗油量为10。 - 终点在
(1, 1)，耗油量为40。 - 从起点到终点只有一条路径，即
(0, 0) -> (1, 1)。
- 起点在
输出示例
70
解析
-
起点油量计算：
- 初始燃料量设为
X（我们要找的最小值）。 - 起点耗油
10，因此实际可用燃料为X - 10。
- 初始燃料量设为
-
路径耗油：
- 从
(0, 0)到(1, 1)，需要耗油40（因为终点耗油量为40）。
- 从
-
燃料量计算：
- 为了让车辆能够到达终点，我们需要满足以下条件：
X - 10 >= 40（即初始燃料量减去起点耗油后，仍需足够到达终点的燃料）。
- 解这个不等式，我们得到
X >= 50。但是，由于路径上没有任何加油站，我们需要确保初始燃料量足够覆盖整个路径，并且考虑到起点和终点都是耗油位置，我们需要额外的燃料来确保在到达终点时不会因为油量不足而停下。 - 实际上，由于只有一条路径且没有加油站，我们需要计算从起点到终点的总耗油量，并加上一定的安全余量（在这个例子中，由于只有一步，所以安全余量就是终点的耗油量）。但是，由于我们的二分查找策略是从
0到MAX_FUEL（100）进行的，它会自动找到满足条件的最小值。
- 为了让车辆能够到达终点，我们需要满足以下条件：
-
二分查找：
- 程序通过二分查找来确定最小初始燃料量。在查找过程中，它会尝试不同的初始燃料量，并使用广度优先搜索（BFS）来检查是否能够到达终点。
- 在这个例子中，二分查找会发现
70是满足条件的最小值，因为：- 初始燃料量为
70时，起点实际可用燃料为60（70 - 10）。 - 从起点到终点耗油
40，剩余20，足够到达终点（尽管实际上在这个简单例子中我们不需要这额外的20燃料，但二分查找策略会确保找到一个安全的最小值）。
- 初始燃料量为
九、结论
输出70是正确的，因为它代表了能够确保车辆从起点安全到达终点所需的最小初始燃料量。在这个特定的例子中，由于路径上没有任何加油站，且起点和终点都是耗油位置，因此我们需要确保初始燃料量足够大，以覆盖整个路径并有一定的安全余量。二分查找和广度优先搜索的结合使用有效地找到了这个最小值。
