POJ 3020 Antenna Placement

Description

The Global Aerial Research Centre has been allotted the task of building the fifth generation of mobile phone nets in Sweden. The most striking reason why they got the job, is their discovery of a new, highly noise resistant, antenna. It is called 4DAir, and comes in four types. Each type can only transmit and receive signals in a direction aligned with a (slightly skewed) latitudinal and longitudinal grid, because of the interacting electromagnetic field of the earth. The four types correspond to antennas operating in the directions north, west, south, and east, respectively. Below is an example picture of places of interest, depicted by twelve small rings, and nine 4DAir antennas depicted by ellipses covering them.

Obviously, it is desirable to use as few antennas as possible, but still provide coverage for each place of interest. We model the problem as follows: Let A be a rectangular matrix describing the surface of Sweden, where an entry of A either is a point of interest, which must be covered by at least one antenna, or empty space. Antennas can only be positioned at an entry in A. When an antenna is placed at row r and column c, this entry is considered covered, but also one of the neighbouring entries (c+1,r),(c,r+1),(c-1,r), or (c,r-1), is covered depending on the type chosen for this particular antenna. What is the least number of antennas for which there exists a placement in A such that all points of interest are covered?

Input

On the first row of input is a single positive integer n, specifying the number of scenarios that follow. Each scenario begins with a row containing two positive integers h and w, with 1 <= h <= 40 and 0 < w <= 10. Thereafter is a matrix presented, describing the points of interest in Sweden in the form of h lines, each containing w characters from the set ['*','o']. A '*'-character symbolises a point of interest, whereas a 'o'-character represents open space.

Output

For each scenario, output the minimum number of antennas necessary to cover all '*'-entries in the scenario's matrix, on a row of its own.

Sample Input

2
7 9
ooo**oooo
**oo*ooo*
o*oo**o**
ooooooooo
*******oo
o*o*oo*oo
*******oo
10 1
*
*
*
o
*
*
*
*
*
*

Sample Output

17
5

Source

Svenskt Mästerskap i Programmering/Norgesmesterskapet 2001

/*
   匈牙利算法的模板题,其实我都没想到可以A掉。
   题目大意: 给定一个图,所有的‘ * ’是一个个的基站,而‘ o ’则是基站之间的空地,现在在地图上你可以用圈把基站圈起来,每次只能圈1<=x<=2个,问最 少需要圈多少次能够把所有的基站全都圈进来。

   解题思路:还是模板题,而重要的是将给定的地图或坐标或其他东西,转化为我们想要的二分图。
*/

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int M = 560;
 
int dx[] = {0,0,1,-1};
int dy[] = {1,-1,0,0};
char str[45][15];
bool Map[M][M],vis[M];
int dis[M],n,m;

bool f(int s)
{
    for(int j=1;j<=n*m;j++)
    {
        if(Map[s][j] && !vis[j])
        {
            vis[j] = true;
            if(!dis[j] || f(dis[j]))
            {
                dis[j] = s;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    int t,sum,ans;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d %d",&n,&m);sum = ans = 0;
        memset(Map,false,sizeof(Map));
        memset(dis,0,sizeof(dis));
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%s",str[i]);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(str[i][j] == '*')
                {
                    sum++;
                    for(int k=0;k<4;k++)
                    {
                        int lx = i + dx[k];
                        int ly = j + dy[k];
                        if(lx>=0 && ly>=0 && lx<n && ly<m && str[lx][ly]=='*')
                        {
                            Map[i*m+j+1][lx*m+ly+1] = true;
                            Map[lx*m+ly+1][i*m+j+1] = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        for(int i=1;i<=n*m;i++)
        {
            memset(vis,false,sizeof(vis));
            if(f(i))
                ans++;
        }
        printf("%d\n",(sum*2-ans)/2);//值得注意的是这里,匈牙利算法求出的是所有点中每两个点为一个集合的最少集合数,sum是所有基站的个数,将基站*2之后减去集合的个数/2,便是我们的答案
    }
    return 0;
}


源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 操作指南:洗衣机使用方法详解#### 1. 启动与水量设定- **使用方法**:使用者必须首先按下洗衣设备上的“启动”按键,同时依据衣物数量设定相应的“水量选择”旋钮(高、中或低水量)。这一步骤是洗衣机运行程序的开端。- **运作机制**:一旦“启动”按键被触发,洗衣设备内部的控制系统便会启动,通过感应器识别水量选择旋钮的位置,进而确定所需的水量高度。- **技术执行**:在当代洗衣设备中,这一流程一般由微处理器掌管,借助电磁阀调控进水量,直至达到指定的高度。#### 2. 进水过程- **使用说明**:启动后,洗衣设备开始进水,直至达到所选的水位(高、中或低)。- **技术参数**:水量的监测通常采用浮子式水量控制器或压力感应器来实现。当水位达到预定值时,进水阀会自动关闭,停止进水。- **使用提醒**:务必确保水龙头已开启,并检查水管连接是否牢固,以防止漏水。#### 3. 清洗过程- **使用步骤**:2秒后,洗衣设备进入清洗环节。在此期间,滚筒会执行一系列正转和反转的动作: - 正转25秒 - 暂停3秒 - 反转25秒 - 再次暂停3秒- **重复次数**:这一系列动作将重复执行5次,总耗时为280秒。- **技术关键**:清洗环节通过电机驱动滚筒旋转,利用水流冲击力和洗衣液的化学效果,清除衣物上的污垢。#### 4. 排水与甩干- **使用步骤**:清洗结束后,洗衣设备会自动进行排水,将污水排出,然后进入甩干阶段,甩干时间为30秒。- **技术应用**:排水是通过泵将水抽出洗衣设备;甩干则是通过高速旋转滚筒,利用离心力去除衣物上的水分。- **使用提醒**:...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/c289368a8f5c 在安卓应用开发领域,构建一个高效且用户友好的聊天系统是一项核心任务。 为了协助开发者们迅速达成这一目标,本文将分析几种常见的安卓聊天框架,并深入说明它们的功能特性、应用方法及主要优势。 1. **环信(Easemob)** 环信是一个专为移动应用打造的即时通讯软件开发套件,涵盖了文本、图片、语音、视频等多种消息形式。 通过整合环信SDK,开发者能够迅速构建自身的聊天平台。 环信支持消息内容的个性化定制,能够应对各种复杂的应用场景,并提供多样的API接口供开发者使用。 2. **融云(RongCloud)** 融云作为国内领先的IM云服务企业,提供了全面的聊天解决方案,包括一对一交流、多人群聊、聊天空间等。 融云的突出之处在于其稳定运行和高并发处理性能,以及功能完备的后台管理工具,便于开发者执行用户管理、消息发布等操作。 再者,融云支持多种消息格式,如位置信息、文件传输、表情符号等,显著增强了用户聊天体验。 3. **Firebase Cloud Messaging(FCM)** FCM由Google提供的云端消息传递服务,可达成安卓设备与服务器之间的即时数据交换。 虽然FCM主要应用于消息推送,但配合Firebase Realtime Database或Firestore数据库,开发者可以开发基础的聊天软件。 FCM的显著优势在于其全球性的推送网络,保障了消息能够及时且精确地传输至用户。 4. **JMessage(极光推送)** 极光推送是一款提供消息发布服务的软件开发工具包,同时具备基础的即时通讯能力。 除了常规的文字、图片信息外,极光推送还支持个性化消息,使得开发者能够实现更为复杂的聊天功能。 此...
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM模型,用于轴承故障诊断。该方法利用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过OCSSA优化VMD的分解层数和惩罚因子,有效提升了信号去噪与特征提取能力;随后将分解得到的模态分量输入CNN-BiLSTM网络进行自动特征学习与分类识别,实现了高精度的故障状态判别。研究展示了智能优化算法与深度学习在机械故障诊断领域的深度融合应用。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械的轴承早期故障诊断与状态监测;②为复杂工况下的振动信号分析提供有效的去噪与特征提取方案;③推动智能优化算法与深度学习模型在工业大数据分析中的集成应用研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码实现,复现实验流程,重点关注OCSSA算法的改进机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构设计,深入理解各模块协同工作的原理,便于进一步拓展至其他设备的故障诊断任务中。
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