0874. 模拟行走机器人
题目地址（874. 模拟行走机器人）
题目描述
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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：
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-2：向左转 90 度
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-1：向右转 90 度
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1 <= x <= 9：向前移动 x 个单位长度
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在网格上有一些格子被视为障碍物。
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第 i 个障碍物位于网格点 (obstacles[i][0], obstacles[i][1])
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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。
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返回从原点到机器人的最大欧式距离的平方。
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示例 1：
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输入: commands = [4,-1,3], obstacles = []
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输出: 25
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解释: 机器人将会到达 (3, 4)
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示例 2：
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输入: commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]
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输出: 65
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解释: 机器人在左转走到 (1, 8) 之前将被困在 (1, 4) 处
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提示：
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0 <= commands.length <= 10000
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0 <= obstacles.length <= 10000
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-30000 <= obstacle[i][0] <= 30000
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-30000 <= obstacle[i][1] <= 30000
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答案保证小于 2 ^ 31
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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:
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class Solution:
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def robotSim(self, commands: List[int], obstacles: List[List[int]]) -> int:
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pos = [0, 0]
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deg = 90
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ans = 0
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obstaclesSet = set(map(tuple, obstacles))
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for command in commands:
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if command == -1:
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deg = (deg + 270) % 360
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elif command == -2:
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deg = (deg + 90) % 360
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else:
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if deg == 0:
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i = 0
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while i < command and not (pos[0] + 1, pos[1]) in obstaclesSet:
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pos[0] += 1
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i += 1
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if deg == 90:
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i = 0
21
while i < command and not (pos[0], pos[1] + 1) in obstaclesSet:
22
pos[1] += 1
23
i += 1
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if deg == 180:
25
i = 0
26
while i < command and not (pos[0] - 1, pos[1]) in obstaclesSet:
27
pos[0] -= 1
28
i += 1
29
if deg == 270:
30
i = 0
31
while i < command and not (pos[0], pos[1] - 1) in obstaclesSet:
32
pos[1] -= 1
33
i += 1
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ans = max(ans, pos[0] ** 2 + pos[1] ** 2)
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return ans
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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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最近更新 1yr ago