Algorithm 带约束、BFS或DFS的最短路径算法

问题如下：

给出了一张有障碍物的地图。给定一个起点S 终点E，找到从S到E的最短路径。注意 从S中选择任意（4）个方向，但在此过程中，您只能 从上一个方向笔直走，除非你碰到障碍物

我对这个限制感到困惑，但在此过程中，您只能

从上一个方向笔直走，除非你碰到障碍物

这是否意味着简单的BFS将无法解决这个问题？修改后的BFS或DFS能否找到解决方案

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声明：我正在寻找一个解决方案，只是一些提示或想法。

是的，一个简单的BFS可以在任何一个电池上转动，而在这个问题中，你只能在撞到墙上时转动

这个问题仍然可以通过修改图上的BFS来解决。要正确模拟约束，可以创建辅助顶点，从中只能向一个方向移动

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或者，您可以构建另一个具有加权边的新图，并在其上使用更通用的最短路径算法（Dijkstra或Ford Bellman）。特别是，当您站在单元格中并选择方向时，请在单元格中绘制一条边，以便再次更改方向。该边的重量只是两个单元格之间直线路径的长度。

是的，一个简单的BFS可以在任何单元格处转弯，而在这个问题中，您只能在撞到墙时转弯

这个问题仍然可以通过修改图上的BFS来解决。要正确模拟约束，可以创建辅助顶点，从中只能向一个方向移动

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或者，您可以构建另一个具有加权边的新图，并在其上使用更通用的最短路径算法（Dijkstra或Ford Bellman）。特别是，当您站在单元格中并选择方向时，请在单元格中绘制一条边，以便再次更改方向。这条边的重量就是两个单元格之间直线路径的长度。

我想你可以用bfs来实现这一点，在bfs中，节点都有可能击中一个可以改变方向的障碍物。我想你可以用bfs来实现这一点，节点都有可能击中一个可以改变方向的障碍物。你能解释一下吗“当您站在单元格中并选择方向时，请在单元格中绘制一条边，以便再次更改方向。这条边的重量正好是两个单元格之间直线路径的长度。“当然。假设你站在

（1，1）

，沿着向量

（1，0）

，即增加你的x坐标。假设

（1，5）

，那么你将在

（1，4）再次获得控制权

。然后，您将从权重为1的

（1，1）

到

（1，2）

绘制一条从权重为3=4-1的

（1，1）

到

（1，4）

的边。这个示例回答了您的问题吗？您能否解释一下“当您站在单元格中选择方向时，在单元格上绘制一条边，在该边上可以再次更改方向。这条边的重量正好是两个单元格之间直线路径的长度。“当然。假设你站在

（1，1）

，沿着向量

（1，0）

，即增加你的x坐标。假设

（1，5）

，那么你将在

（1，4）再次获得控制权

。然后，您将从权重为1的

（1，1）

到

（1，2）

绘制一条从权重为3=4-1的

（1，1）

到

（1，4）

的边。此示例是否回答了您的问题？