Oil Deposits——在图中找油田

本文探讨了GeoSurvComp公司如何使用地质调查方法检测地下油田,并详细解释了识别油田的具体步骤,包括创建网格划分土地、单独分析每个地块以及使用感应设备判断是否含有油土。通过分析相邻地块来确定它们是否属于同一油田,最终计算出不同油田的数量。

  Oil Deposits 

The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil.

A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid.

Input 

The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing  m  and  n , the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If  m  = 0 it signals the end of the input; otherwise  $1 \le m \le 100$  and  $1 \le n \le 100$ . Following this are  m  lines of  n  characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `  * ', representing the absence of oil, or `  @ ', representing an oil pocket.

Output 

For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.

Sample Input 

1 1
*
3 5
*@*@*
**@**
*@*@*
1 8
@@****@*
5 5
****@
*@@*@
*@**@
@@@*@
@@**@
0 0

Sample Output 

0
1
2
2


题意:给出一个m*n个图,*代表没有油田,@代表有油田,问在这块地图中一共有多少块大的油田?注意:@的八个方向有@就相当于在同一块油田中。

做了很多遍的题目了,DFS直接能过,当初学的时候还很模糊,时隔一年,随着理解的越来越深,发现这种小题可以很快就能A掉了,心情瞬间好了。废话不多说,直接上代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

int fx[8] = {-1,-1,0,1,1,1,0,-1};
int fy[8] = {0,1,1,1,0,-1,-1,-1};
char mapp[106][106];

void DFS(int a,int b)
{
    mapp[a][b] = '*';
    int i;
    for(i = 0; i < 8; i++)
    {
        if(a+fx[i]>=0&&b+fy[i]>=0&&mapp[a+fx[i]][b+fy[i]] == '@')
        {
            DFS(a+fx[i],b+fy[i]);
        }
    }
}

int main()
{
    int n,m,i,j,num;
    while(~scanf("%d%d",&m,&n),m)
    {
        num = 0;
        for(i = 0; i < m; i++)
        {
            scanf("%s",mapp[i]);
        }
        for(i = 0; i < m; i++)
        {
            for(j = 0; j < n; j++)
            {
                if(mapp[i][j] == '@')
                {
                    DFS(i,j);
                    num++;
                }
            }
        }
        printf("%d\n",num);
    }
    return 0;
}



【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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