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机器人如何点亮Android系统的灯？

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这不仅仅是一个算法题，它更考验的是你对 Android UI 更新机制、多线程以及性能优化的综合理解。

机器人如何点亮Android系统的灯？-第1张图片-广州国自机器人
（图片来源网络，侵删）

题目解析：什么是“机器人点灯”？

核心场景： 想象一个界面，上面有一个由 N x M 个小灯泡（或格子）组成的网格，每个灯泡都有两种状态：亮（开） 或 灭（关）。

初始状态： 所有灯泡都是灭的。

操作规则： 你有一个机器人，它可以从网格的任意一个位置 (i, j) 开始，当机器人“点”一下某个位置的灯泡时,会发生连锁反应：

  1. 目标灯泡状态反转：被点中的灯泡，状态会反转（亮变灭，灭变亮）。
  2. 相邻灯泡状态反转：与目标灯泡上、下、左、右四个方向相邻的灯泡,状态也会反转。
  3. 对角线灯泡不受影响：左上、右上、左下、右下的灯泡状态不变。 标：** 给定一个目标状态（一个所有灯泡都亮的网格），如何找到最少的“点灯”步骤,或者如何用代码模拟出点亮所有灯泡的过程？

技术挑战：为什么这个问题在 Android 中很重要？

这个问题的难点不在于算法本身（它是一个经典的广度优先搜索/BFS问题），而在于如何在 Android 中高效、正确地更新 UI。

机器人如何点亮Android系统的灯？-第2张图片-广州国自机器人
（图片来源网络，侵删）

主要挑战：

  1. 性能问题：

    • 网格大小可能很大（10x10 = 100 个灯泡）。
    • 每次点击，需要修改 1 个自身和 4 个相邻灯泡的状态，共 5 个灯泡。
    • 如果使用暴力搜索，计算量会非常大，BFS 会遍历所有可能的“状态组合”，状态空间是 2^(N*M)，这是一个天文数字，我们需要优化的算法，或者至少在 UI 上做好优化,避免卡顿。

  2. UI 更新线程问题：

    • 这是最核心的 Android 知识点，Android 的 UI 操作（如修改 View 的背景色、设置文本）必须在主线程（UI 线程）上执行。
    • 搜索算法（BFS）是一个计算密集型任务，如果放在主线程上运行，它会阻塞主线程，导致界面卡顿、无响应，甚至出现“应用无响应”（ANR）错误。
    • 我们必须将耗时计算放在后台线程（如 AsyncTask、Thread、ExecutorService 或 Coroutines）中执行。

  3. 线程间通信问题：

    机器人如何点亮Android系统的灯？-第3张图片-广州国自机器人
    （图片来源网络，侵删）
    • 后台线程计算完成后，得到了下一步需要点的灯泡坐标，如何安全地将这个结果通知给主线程，以便更新 UI？
    • Android 提供了多种机制来解决这个问题，如 runOnUiThread()、Handler、LiveData (MVVM) 或 Coroutines 的 withContext(Dispatcher.Main)。

解决方案与代码实现

我们将采用 “后台计算 + 主线程更新” 的模式，这里我们使用 Kotlin Coroutines，因为它更简洁、更现代，是 Android 开发的首选。

第 1 步：创建 UI 布局

我们创建一个 GridView 或 RecyclerView 来展示灯泡网格，这里为了简单，我们使用 GridLayout。

activity_main.xml:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical"
    android:gravity="center"
    tools:context=".MainActivity">
    <TextView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="机器人点灯"
        android:textSize="24sp"
        android:layout_marginBottom="20dp"/>
    <GridLayout
        android:id="@+id/grid_layout"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:columnCount="5"
        android:rowCount="5"
        android:background="#333333">
    </GridLayout>
    <Button
        android:id="@+id/btn_start"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_marginTop="20dp"
        android:text="开始求解"/>
</LinearLayout>

第 2 步：创建灯泡单元格

我们需要一个自定义的 View 来代表单个灯泡。

bulb_view.xml (作为背景):

<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:shape="oval">
    <solid android:color="#888888" /> <!-- 默认灰色（灭） -->
    <size
        android:width="40dp"
        android:height="40dp" />
</shape>

BulbView.kt (自定义 View):

import android.content.Context
import android.util.AttributeSet
import android.view.View
import androidx.appcompat.widget.AppCompatImageView
class BulbView @JvmOverloads constructor(
    context: Context,
    attrs: AttributeSet? = null,
    defStyleAttr: Int = 0
) : AppCompatImageView(context, attrs, defStyleAttr) {
    private var isOn: Boolean = false
    init {
        // 初始状态为灭
        updateState()
    }
    fun turnOn() {
        if (!isOn) {
            isOn = true
            updateState()
        }
    }
    fun turnOff() {
        if (isOn) {
            isOn = false
            updateState()
        }
    }
    fun toggle() {
        isOn = !isOn
        updateState()
    }
    private fun updateState() {
        // 根据状态设置不同的背景
        if (isOn) {
            setImageResource(R.drawable.bulb_on) // 亮灯的图片，例如黄色
        } else {
            setImageResource(R.drawable.bulb_off) // 灭灯的图片，例如灰色
        }
    }
}

(注意：你需要准备 bulb_on.xml 和 bulb_off.xml 两个 drawable 文件，或者直接使用颜色资源)

第 3 步：在 Activity 中实现逻辑

MainActivity.kt:

import android.graphics.Color
import android.os.Bundle
import android.widget.Button
import android.widget.GridLayout
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.lifecycle.lifecycleScope
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.launch
import kotlinx.coroutines.withContext
import java.util.LinkedList
import java.util.Queue
class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var gridLayout: GridLayout
    private lateinit var bulbViews: Array<Array<BulbView>>
    private val rows = 5
    private val cols = 5
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)
        gridLayout = findViewById(R.id.grid_layout)
        val btnStart = findViewById<Button>(R.id.btn_start)
        // 初始化网格
        initializeGrid()
        btnStart.setOnClickListener {
            // 点击按钮，开始求解
            startSolving()
        }
    }
    private fun initializeGrid() {
        gridLayout.rowCount = rows
        gridLayout.columnCount = cols
        bulbViews = Array(rows) { Array(cols) { BulbView(this) } }
        for (i in 0 until rows) {
            for (j in 0 until cols) {
                val bulb = bulbViews[i][j]
                val params = GridLayout.LayoutParams().apply {
                    width = 80
                    height = 80
                    margin = 4
                }
                gridLayout.addView(bulb, params)
            }
        }
    }
    private fun startSolving() {
        // 使用协程，在 IO 线程进行计算，完成后在 Main 线程更新 UI
        lifecycleScope.launch {
            val solutionSteps = findSolutionInWorkerThread()
            animateSolution(solutionSteps)
        }
    }
    /**
     * 在后台线程中执行耗时的 BFS 算法。
     * @return 一个步骤列表，每个步骤是一个需要点击的 (row, col) 坐标。
     */
    private suspend fun findSolutionInWorkerThread(): List<Pair<Int, Int>> = withContext(Dispatchers.IO) {
        // ... BFS 算法实现 ...
        // 这里我们简化一下，假设算法找到了解
        // 实际项目中，这里应该是完整的 BFS 逻辑
        val solution = mutableListOf<Pair<Int, Int>>()
        // 示例：一个简单的解法（可能不是最优）
        solution.add(Pair(0, 0))
        solution.add(Pair(1, 1))
        solution.add(Pair(2, 2))
        return@withContext solution
    }
    /**
     * 在主线程中，逐步执行动画，展示解决方案。
     */
    private suspend fun animateSolution(steps: List<Pair<Int, Int>>) = withContext(Dispatchers.Main) {
        // 重置所有灯泡为灭
        resetAllBulbs()
        // 模拟每一步的点击
        for (step in steps) {
            val (row, col) = step
            // 执行一次点击操作
            performClick(row, col)
            // 延迟一下，以便观察动画效果
            kotlinx.coroutines.delay(500) // 延迟 500 毫秒
        }
    }
    private fun resetAllBulbs() {
        for (i in 0 until rows) {
            for (j in 0 until cols) {
                bulbViews[i][j].turnOff()
            }
        }
    }
    private fun performClick(row: Int, col: Int) {
        // 1. 切换被点击的灯泡
        bulbViews[row][col].toggle()
        // 2. 切换上方的灯泡
        if (row > 0) bulbViews[row - 1][col].toggle()
        // 3. 切换下方的灯泡
        if (row < rows - 1) bulbViews[row + 1][col].toggle()
        // 4. 切换左边的灯泡
        if (col > 0) bulbViews[row][col - 1].toggle()
        // 5. 切换右边的灯泡
        if (col < cols - 1) bulbViews[row][col + 1].toggle()
    }
}

算法思路（BFS 广度优先搜索）

重点在 Android 实现，但一个完整的解决方案离不开高效的算法，以下是 BFS 的核心思路：

  1. 状态表示：

    • 整个网格的状态可以用一个一维或二维的整数数组（或 Bitmask）来表示。0 代表灭，1 代表亮。
    • N x M 的网格共有 N*M 个灯泡，所以总共有 2^(N*M) 种可能的状态。

  2. BFS 队列：

    • 队列中存放的不是简单的坐标，而是 “状态” 和 “到达该状态的步骤路径”。
    • 我们可以用一个类 State 来表示：
      data class State(
    val grid: Array<IntArray>, // 当前网格状态
    val path: List<Pair<Int, Int>> // 到达此状态所经过的点击路径
)

  3. BFS 流程：

    • 初始化：创建一个初始状态（所有灯泡为灭），path 为空，将其加入队列，创建一个 visited 集合，记录已经访问过的状态,防止重复计算和死循环。
    • 循环：当队列不为空时，取出队首的 State。
      • 检查这个 State.grid 是否是目标状态（所有灯泡为亮）。
      • 如果是，恭喜！State.path 就是我们需要的解,返回它。
      • 如果不是，遍历网格中的每一个灯泡 (i, j)，模拟一次“点击”。
        • 根据点击规则，生成一个新的网格状态 newGrid。
        • 检查 newGrid 是否在 visited 集合中，如果不在,说明这是一个新状态。
        • 创建一个新的 State(newGrid, current.path + [(i, j)])。
        • 将这个新 State 加入队列，并标记 newGrid 为已访问。
    • 结束：如果队列为空仍未找到目标状态，说明该问题无解（对于 N x M 的网格，通常都是有解的）。

注意：对于稍大的网格（如 5x5），状态空间 2^25 = 33,554,432 已经非常大，BFS 可能会非常慢或导致内存溢出，在实际面试或项目中，你可能需要讨论更优化的算法，如高斯消元法，它可以将问题转化为线性方程组求解,效率更高。

总结与面试要点

如果你在面试中被问到这个问题,你应该这样回答：

  1. 理解问题：清晰地复述题目，确认你理解了规则（点击自身和上下左右四个邻居）。
  2. 分析技术难点：
    • 核心难点在于 Android 的 UI 线程模型，耗时计算不能放在主线程，否则会卡顿甚至 ANR。
    • 需要使用多线程方案（如 Thread + Handler，或现代的 Coroutines）来分离计算和 UI 更新。
  3. 提出解决方案架构：
    • UI 层：使用 GridLayout 或 RecyclerView 展示灯泡，每个灯泡是一个自定义 View。
    • 逻辑层：
      • 后台线程：负责执行 BFS 算法,寻找解决方案。
      • 主线程：负责初始化 UI 和接收后台线程传来的结果，然后逐步执行动画,更新每个灯泡的状态。
  4. 阐述线程通信：
    • 使用 lifecycleScope.launch(Dispatchers.IO) 启动一个协程在后台计算。
    • 计算完成后，使用 withContext(Dispatchers.Main) 切换回主线程，安全地更新 UI。
  5. 讨论算法优化：
    • 提出使用 BFS 来寻找最短路径（最少步骤）。
    • 可以提及对于大规模网格，BFS 可能效率不高，并引出更高级的算法如高斯消元法,展示你的算法广度。
  6. 代码实现：能够清晰地写出上述的 UI 布局、自定义 View 和使用 Coroutines 进行后台计算和 UI 更新的核心代码。 你可以充分展示你对 Android 开发核心概念的深刻理解,而不仅仅是会写算法。

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