# 0874. 模拟行走机器人
### 题目地址（874. 模拟行走机器人）
### 题目描述
```
机器人在一个无限大小的网格上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令：
-2：向左转 90 度
-1：向右转 90 度
1 <= x <= 9：向前移动 x 个单位长度
在网格上有一些格子被视为障碍物。
第 i 个障碍物位于网格点 (obstacles[i][0], obstacles[i][1])
如果机器人试图走到障碍物上方，那么它将停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续该路线的其余部分。
返回从原点到机器人的最大欧式距离的平方。
示例 1：
输入: commands = [4,-1,3], obstacles = []
输出: 25
解释: 机器人将会到达 (3, 4)
示例 2：
输入: commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]
输出: 65
解释: 机器人在左转走到 (1, 8) 之前将被困在 (1, 4) 处
提示：
0 <= commands.length <= 10000
0 <= obstacles.length <= 10000
-30000 <= obstacle[i][0] <= 30000
-30000 <= obstacle[i][1] <= 30000
答案保证小于 2 ^ 31
```
### 前置知识
* hashtable
### 公司
* 暂无
### 思路
这道题之所以是简单难度，是因为其没有什么技巧。你只需要看懂题目描述，然后把题目描述转化为代码即可。
唯一需要注意的是查找障碍物的时候如果你采用的是`线形查找`会很慢，很可能会超时。
> 我实际测试了一下，确实会超时
* 一种方式是使用排序，然后二分查找，如果采用基于比较的排序算法，那么这种算法的瓶颈在于排序本身，也就是$O(NlogN)$。
* 另一种方式是使用集合，将 obstacles 放入集合，然后需要的时候进行查询，查询的时候的时间复杂度为$O(1)$。
这里我们采用第二种方式。
接下来我们来“翻译”一下题目。
* 由于机器人只能往前走。因此机器人往东西南北哪个方向走取决于它的`朝向`。
* 我们使用枚举来表示当前机器人的`朝向`。
* 题目只有两种方式改变`朝向`，一种是左转（-2），另一种是右转（-1）。
* 题目要求的是机器人在`运动过程中距离原点的最大值`，而不是最终位置距离原点的距离。
为了代码书写简单，我建立了一个直角坐标系。用`机器人的朝向和 x 轴正方向的夹角度数`来作为枚举值，并且这个度数是 `0 <= deg < 360`。我们不难知道，其实这个取值就是`0`, `90`,`180`,`270` 四个值。那么当 0 度的时候，我们只需要不断地 x+1，90 度的时候我们不断地 y + 1 等等。
### 关键点解析
* 理解题意，这道题容易理解错题意，求解为`最终位置距离原点的距离`
* 建立坐标系
* 空间换时间
### 代码
代码支持： Python3
Python3 Code:
```python
class Solution:
def robotSim(self, commands: List[int], obstacles: List[List[int]]) -> int:
pos = [0, 0]
deg = 90
ans = 0
obstaclesSet = set(map(tuple, obstacles))
for command in commands:
if command == -1:
deg = (deg + 270) % 360
elif command == -2:
deg = (deg + 90) % 360
else:
if deg == 0:
i = 0
while i < command and not (pos[0] + 1, pos[1]) in obstaclesSet:
pos[0] += 1
i += 1
if deg == 90:
i = 0
while i < command and not (pos[0], pos[1] + 1) in obstaclesSet:
pos[1] += 1
i += 1
if deg == 180:
i = 0
while i < command and not (pos[0] - 1, pos[1]) in obstaclesSet:
pos[0] -= 1
i += 1
if deg == 270:
i = 0
while i < command and not (pos[0], pos[1] - 1) in obstaclesSet:
pos[1] -= 1
i += 1
ans = max(ans, pos[0] ** 2 + pos[1] ** 2)
return ans
```
**复杂度分析**
* 时间复杂度：$O(N \* M)$, 其中 N 为 commands 的长度， M 为 commands 数组的平均值。
* 空间复杂度：$O(obstacles)$
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