leetcode LCP 03. 机器人大冒险

LCP 03. 机器人大冒险
力扣团队买了一个可编程机器人，机器人初始位置在原点(0, 0)。小伙伴事先给机器人输入一串指令command，机器人就会无限循环这条指令的步骤进行移动。指令有两种：

U: 向y轴正方向移动一格
R: 向x轴正方向移动一格。
不幸的是，在 xy 平面上还有一些障碍物，他们的坐标用obstacles表示。机器人一旦碰到障碍物就会被损毁。

给定终点坐标(x, y)，返回机器人能否完好地到达终点。如果能，返回true；否则返回false。

示例 1：

输入：command = “URR”, obstacles = [], x = 3, y = 2
输出：true
解释：U(0, 1) -> R(1, 1) -> R(2, 1) -> U(2, 2) -> R(3, 2)。
示例 2：

输入：command = “URR”, obstacles = [[2, 2]], x = 3, y = 2
输出：false
解释：机器人在到达终点前会碰到(2, 2)的障碍物。
示例 3：

输入：command = “URR”, obstacles = [[4, 2]], x = 3, y = 2
输出：true
解释：到达终点后，再碰到障碍物也不影响返回结果。

限制：

2 <= command的长度 <= 1000
command由U，R构成，且至少有一个U，至少有一个R
0 <= x <= 1e9, 0 <= y <= 1e9
0 <= obstacles的长度 <= 1000
obstacles[i]不为原点或者终点

暴力法：计算出第一轮的轨迹之后，每一次迭代一轮，看是否有障碍在上面，看是否能够走到终点，如果此时的横纵坐标都大于终点，那么就返回False。
取余法：计算出第一轮的坐标，对终点和障碍的坐标取余，注意：不能直接取余，需要先计算两者的倍数关系，选择最小额倍数关系相减取余数，因为这里的横纵坐标必须是同增的

from typing import List
#暴力迭代法，超时
class Solution:def robot(self, command: str, obstacles: List[List[int]], x: int, y: int) -> bool:valid = Falsen = len(command)i, j = 0, 0track = []dis = [0,0]position = [0,0]# track.append(position[:])for c in command:if c == 'U':position[1] += 1track.append(position[:])elif c == 'R':position[0] += 1track.append(position[:])dis[0] = position[0]dis[1] = position[1]def nextTrack(track):nonlocal validfor i in range(n):track[i][0] += dis[0]track[i][1] += dis[1]if track[i] == [x, y]:valid = Truereturn Trueif track[i] in obstacles or track[i][0] > x  or track[i][1] > y:return Falsereturn Truewhile not valid:if not nextTrack(track):return Falsereturn True
#取余数法
class Solution:def robot(self, command: str, obstacles: List[List[int]], x: int, y: int) -> bool:valid = Falsen = len(command)track = [[0,0]]position = [0,0]for c in command:#初始化第一次轨迹if c == 'U':position[1] += 1elif c == 'R':position[0] += 1track.append(position[:])#计算终点的余数值，看是否在轨迹上times = min(x//position[0], y//position[1])i = x - times*position[0]j = y - times*position[1]if [i,j] not in track:return False#障碍为空，且终点在轨迹上，直接返回Trueif not obstacles:return True#对障碍取余数， 注意如果障碍值刚好等于终点，跳过计算for i,j in obstacles:if i <= x and j <= y and [i,j] != [x,y]:times = min(i//position[0], j//position[1])i = i - times*position[0]j = j - times*position[1]if [i,j] in track:return Falsereturn Trueif __name__ == "__main__":s = Solution()command = "URRU"obstacles = [[10, 5], [1, 6], [6, 10], [3, 0], [0, 3], [0, 10], [6, 2]]print(s.robot(command, obstacles, 7856,9033))

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