我似乎有点不高兴。从字面上看。我把一堆泡菜放在地板上，现在它们都散落了！我需要你来帮助我收集它们。哦，我是否提到我要指挥一堆机器人？（它们也分散在各处；我真的很难组织事情。）

您必须以以下形式输入：

P.......
..1..2..
.......P
........
P3PP...4
.......P

即，多行.，P（点名）或数字（机器人的ID）。（您可以假设每行的长度相等，并用.。填充。）您可以将这些行作为数组输入，或者从STDIN中吸取，或者读取以逗号分隔的单行，或者读取文件，或者执行任何操作喜欢接受输入。

您的输出必须采用n行的形式，其中n是最高的机械手ID。（机器人ID始终从1开始是连续的。）每行将包含由字母L（左），R（右），U（上）和D（下）组成的机器人路径。例如，这是该难题的示例输出：

LLU
RDR
LRRR
D

也可以是

LLU RDR LRRR D

要么

["LLU","RDR","LRRR","D"]

或任何您想要的格式，只要您能说出解决方案应该是什么即可。

您的目标是找到最佳输出，这是步骤最少的输出。步数被视为所有机器人的最大步数。例如，上面的示例包含4个步骤。请注意，可能有多种解决方案，但是您只需要输出一种即可。

得分：

• 您的程序将与5个（随机生成的）测试用例一起运行。
• 您必须添加每次运行的步骤，这就是您的分数。
• 最低的累计分数将获胜。
• 您可能没有为这些特定输入进行硬编码。您的代码也应适用于任何其他输入。
• 机器人可以相互穿过。
• 您的程序必须是确定性的，即每次运行都具有相同的输出。您可以使用随机数生成器，只要它是种子并且可以跨平台一致地生成相同的数字即可。
• 每个输入的代码必须在3分钟内运行。（最好少得多。）
• 如果平局，大多数投票将获胜。

这是测试用例。它们是用我写的一个小的Ruby脚本随机生成的。

P.......1.
..........
P.....P...
..P.......
....P2....
...P.P....
.PP..P....
....P....P
PPPP....3.
.P..P.P..P

....P.....
P....1....
.P.....PP.
.PP....PP.
.2.P.P....
..P....P..
.P........
.....P.P..
P.....P...
.3.P.P....

..P..P..P.
..1....P.P
..........
.......2P.
...P....P3
.P...PP..P
.......P.P
..P..P..PP
..P.4P..P.
.......P..

..P...P...
.....P....
PPPP...P..
..P.......
...P......
.......P.1
.P..P....P
P2PP......
.P..P.....
..........

......PP.P
.P1..P.P..
......PP..
P..P....2.
.P.P3.....
....4..P..
.......PP.
..P5......
P.....P...
....PPP..P

祝你好运，不要让泡菜在那儿呆太久，否则它们会变质！

_{哦，为什么要泡菜，你问？}

^{为什么不？}

Ruby，15 + 26 + 17 + 26 + 17 = 101

机器人找到泡菜！

好的，这是使用以下超级幼稚算法使人们入门的基准：

• 每次打勾时，每个机器人将按照数字顺序执行操作，执行以下步骤：
  • 确定没有其他机器人瞄准的最接近（曼哈顿距离）的酱菜。
  • 找出哪些相邻的正方形可移动到。
  • 选择那些正方形之一，选择使之更接近所选泡菜的方向。

这是测试用例1的外观：

显然，这不是很好，但这是一个开始！

码：

Tile = Struct.new(:world, :tile, :x, :y) do
    def passable?
        tile =~ /\.|P/
    end

    def manhattan_to other
        (self.x - other.x).abs + (self.y - other.y).abs
    end

    def directions_to other
        directions = []
        directions << ?U if self.y > other.y
        directions << ?D if self.y < other.y
        directions << ?L if self.x > other.x
        directions << ?R if self.x < other.x
        directions
    end

    def one_step direction
        nx,ny = case direction
            when ?U then [self.x, self.y - 1]
            when ?D then [self.x, self.y + 1]
            when ?L then [self.x - 1, self.y]
            when ?R then [self.x + 1, self.y]
        end

        self.world[nx,ny]
    end

    def move direction
        destination = one_step(direction)
        raise "can't move there" unless destination && destination.passable?

        destination.tile, self.tile = self.tile, ?.
    end
end

class World
    DIRECTIONS = %w(U D L R)

    def initialize s
        @board = s.split.map.with_index { |l,y| l.chars.map.with_index { |c,x| Tile.new(self, c, x, y) }}
        @width = @board[0].length
    end

    def [] x,y
        y >= 0 && x >= 0 && y < @board.size && x < @board[y].size && @board[y][x]
    end

    def robots
        tiles_of_type(/[0-9]/).sort_by { |t| t.tile }
    end

    def pickles
        tiles_of_type ?P
    end

    def tiles_of_type type
        @board.flatten.select { |t| type === t.tile }
    end

    def inspect
        @board.map { |l| l.map { |t| t.tile }*'' }*?\n
    end
end

gets(nil).split("\n\n").each do |input|
    w = World.new(input)
    steps = Hash[w.robots.map { |r| [r.tile, []] }]
    while (pickles_remaining = w.pickles).size > 0
        current_targets = Hash.new(0)

        w.robots.each do |r|
            target_pickle = pickles_remaining.min_by { |p| [current_targets[p], r.manhattan_to(p)] }

            possible_moves = World::DIRECTIONS.select { |d| t = r.one_step(d); t && t.passable? }
            raise "can't move anywhere" if possible_moves.empty?

            direction = (r.directions_to(target_pickle) & possible_moves).first || possible_moves[0]

            current_targets[target_pickle] += 1
            steps[r.tile] << direction
            r.move(direction)
        end
    end

    puts steps.values.map &:join
    p steps.values.map { |v| v.size }.max
end

完全以原始问题中测试用例代码块的格式在STDIN上进行输入。这是这些测试用例的输出：

DDLLDLLLLULLUUD
LDLRRDDLDLLLLDR
URDDLLLLLULLUUL
15
ULDLDDLDRRRURRURDDDDDDDLLL
UUULDDRDRRRURRURDLDDDDLDLL
ULUURURRDDRRRRUUUDDDDLDLLL
26
URRRDRUDDDDLLLDLL
RUUUDLRRDDDLLLDLL
LDRDDLDDLLLLLLLUU
RUUURDRDDLLLLLUUU
17
DULLUUUUULDLDLLLLLDDRUUUUR
UDLRRRURDDLLLUUUUURDRUUUUD
26
LDDLDUUDDDUDDDDDR
ULUULDDDDDRDRDDDR
LULLDUUDDDRDRDDDR
UUUURDUURRRRDDDDD
LDLLUDDRRRRRRUDRR
17

Python，16 + 15 + 14 + 20 + 12 = 77

我真的没有任何过往推销员类型问题的经验，但是我有一点时间在手，所以我想我会试一试。它基本上是尝试通过使每个机器人在执行过程中经过一定的腌制而分配给某些机器人，在这些运行中，它们会寻找最接近它们且彼此最远离的那些。然后，它为每个机器人以最有效的方式来收集其分配的酱菜。

我真的不知道这种方法是多么可行，但是我怀疑它对于机器人更少的大型主板来说是行不通的（第四块主板有时已经超过了两分钟）。

码：

def parse_input(string):
    pickles = []
    size = len(string) - string.count('\n')
    poses = [None] * (size - string.count('.') - string.count('P'))
    for y,line in enumerate(string.strip().split('\n')):
        for x,char in enumerate(line):
            if char == '.':
                continue
            elif char == 'P':
                pickles.append((x,y))
            else:
                poses[int(char)-1] = (x,y)
    return pickles, poses

def move((px,py),(tx,ty)):
    if (px,py) == (tx,ty):
        return (px,py)
    dx = tx-px
    dy = ty-py
    if abs(dx) <= abs(dy):
        if dy < 0:
            return (px,py-1)
        else:
            return (px,py+1)
    else:
        if dx < 0:
            return (px-1,py)
        else:
            return (px+1,py)

def distance(pos, pickle):
    return abs(pos[0]-pickle[0]) + abs(pos[1]-pickle[1])

def calc_closest(pickles,poses,index):
    distances = [[distance(pos,pickle) for pickle in pickles] for pos in poses]
    dist_diffs = []
    for i, pickle_dists in enumerate(distances):
        dist_diffs.append([])
        for j, dist in enumerate(pickle_dists):
            other = [d[j] for d in distances[:i]+distances[i+1:]]
            dist_diffs[-1].append(min(other)-dist)

    sorted = pickles[:]
    sorted.sort(key = lambda ppos: -dist_diffs[index][pickles.index(ppos)])
    return sorted

def find_best(items,level):
    if level == 0:
        best = (None, None)
        for rv, rest in find_best(items[1:],level+1):
            val = distance(items[0],rest[0]) + rv
            if best[0] == None or val < best[0]:
                best = (val, [items[0]] + rest)
        return best

    if len(items) == 1:
        return [(0,items[:])]

    size = len(items)
    bests = []
    for i in range(size):
        best = (None, None)
        for rv, rest in find_best(items[:i]+items[i+1:],level+1):
            val = distance(items[i],rest[0]) + rv
            if best[0] == None or val < best[0]:
                best = (val, [items[i]] + rest)
        if best[0] != None:
            bests.append(best)
    return bests

def find_best_order(pos,pickles):
    if pickles == []:
        return 0,[]
    best = find_best([pos]+pickles,0)
    return best

def walk_path(pos,path):
    history = ''
    while path:
        npos = move(pos, path[0])
        if npos == path[0]:
            path.remove(path[0])

        if npos[0] < pos[0]:
            history += 'L'
        elif npos[0] > pos[0]:
            history += 'R'
        elif npos[1] < pos[1]:
            history += 'U'
        elif npos[1] > pos[1]:
            history += 'D'
        pos = npos
    return history

def find_paths(input_str):
    pickles, poses = parse_input(input_str)                 ## Parse input string and stuff
    orig_pickles = pickles[:]
    orig_poses = poses[:]
    numbots = len(poses)

    to_collect = [[] for i in range(numbots)]               ## Will make a list of the pickles each bot should go after
    waiting = [True] * numbots
    targets = [None] * numbots
    while pickles:
        while True in waiting:                              ## If any bots are waiting for a new target
            index = waiting.index(True)
            closest = calc_closest(pickles,poses,index)     ## Prioritizes next pickle choice based upon how close they are RELATIVE to other bots
            tar = closest[0]

            n = 0
            while tar in targets[:index]+targets[index+1:]:                 ## Don't target the same pickle!
                other_i = (targets[:index]+targets[index+1:]).index(tar)
                dist_s = distance(poses[index],tar)
                dist_o = distance(poses[other_i],tar)
                if dist_s < dist_o:
                    waiting[other_i] = True
                    break

                n += 1
                if len(closest) <= n:
                    waiting[index] = False
                    break
                tar = closest[n]

            targets[index] = tar
            waiting[index] = False      

        for i in range(numbots):                            ## Move everything toward targets  (this means that later target calculations will not be based on the original position)
            npos = move(poses[i], targets[i])
            if npos != poses[i]:
                poses[i] = npos
            if npos in pickles:
                to_collect[i].append(npos)
                pickles.remove(npos)
                for t, target in enumerate(targets):
                    if target == npos:
                        waiting[t] = True               

    paths = []
    sizes = []

    for i,pickle_group in enumerate(to_collect):                    ## Lastly brute force the most efficient way for each bot to collect its allotted pickles
        size,path = find_best_order(orig_poses[i],pickle_group)
        sizes.append(size)
        paths.append(path)
    return max(sizes), [walk_path(orig_poses[i],paths[i]) for i in range(numbots)]

def collect_pickles(boards):
    ## Collect Pickles!
    total = 0
    for i,board in enumerate(boards):
        result = find_paths(board)
        total += result[0]
        print "Board "+str(i)+": ("+ str(result[0]) +")\n"
        for i,h in enumerate(result[1]):
            print '\tBot'+str(i+1)+': '+h
        print

    print "Total Score: " + str(total)

boards = """
P.......1.
..........
P.....P...
..P.......
....P2....
...P.P....
.PP..P....
....P....P
PPPP....3.
.P..P.P..P

....P.....
P....1....
.P.....PP.
.PP....PP.
.2.P.P....
..P....P..
.P........
.....P.P..
P.....P...
.3.P.P....

..P..P..P.
..1....P.P
..........
.......2P.
...P....P3
.P...PP..P
.......P.P
..P..P..PP
..P.4P..P.
.......P..

..P...P...
.....P....
PPPP...P..
..P.......
...P......
.......P.1
.P..P....P
P2PP......
.P..P.....
..........

......PP.P
.P1..P.P..
......PP..
P..P....2.
.P.P3.....
....4..P..
.......PP.
..P5......
P.....P...
....PPP..P
""".split('\n\n')

collect_pickles(boards)

输出：

Board 0: (16)

    Bot1: DLDLLLLDLLULUU
    Bot2: LDLDLLDDLDRURRDR
    Bot3: URDDLLLULULURU

Board 1: (15)

    Bot1: ULRDRDRRDLDDLUL
    Bot2: DDURURULLUUL
    Bot3: ULRRDRRRURULRR

Board 2: (14)

    Bot1: URRRDDDDDRLLUL
    Bot2: UUURDRDDLD
    Bot3: DDDLDDLUUU
    Bot4: RULLLDUUUL

Board 3: (20)

    Bot1: DLULUUUUULDLLLULDDD
    Bot2: LURDDURRDRUUUULUULLL

Board 4: (12)

    Bot1: LDDLDR
    Bot2: ULUULRRR
    Bot3: LUURURDR
    Bot4: RRRDRDDDR
    Bot5: LLDLRRRDRRRU

Total Score: 77