Tempter of the Bone(dfs)

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思路

(1)首先:可以先判断空白格数量(不算开头结尾)与时间的关系;
如果可以实现要求,那么:

空白格数量 + 1 >= 时间(即为 n * m - sum - 1 >= t (n * m - sum - 2 + 1 >= t))(sum为障碍的数目)

(2)其次:用 dfs + 剪枝(奇偶剪枝)判断答案。
奇偶剪枝:起点为 ( sx , sy ) ,终点为(ex , ey),给定 t 步恰好走到终点,若 t - [ abs ( ex - sx ) + abs ( ey - sy ) ] 结果为非偶数(奇数),则 无法 在 t 步恰好到达;
在搜索里应用为:总步数-已走步数-(此点跟终点的曼哈顿距离(abs ( x - ex ) + abs ( y - ey ) ))应当大于零同时为偶数

代码
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
const int d[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
char mp[110][110];
bool vis[110][110];
int n,m,t,ex,ey,fx,fy,flag;
void dfs(int x,int y,int step)
{
	if(x==ex&&y==ey&&step==t) flag=1;
	if(flag) return ;
	int tmp=t-step-abs(ex-x)-abs(ey-y);
	if(tmp<0||tmp&1) return ;
	for(int i=0;i<4;i++)
	{
		int xx=x+d[i][0];
		int yy=y+d[i][1];
		if(xx<=0||yy<=0||xx>n||yy>m) continue;
		if(vis[xx][yy]||mp[xx][yy]=='X') continue;
		vis[xx][yy]=1;
		dfs(xx,yy,step+1);
		vis[xx][yy]=0;
	}
}
int main()
{
	while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&t))
	{
		if(!n&&!m&&!t) break;
		int sum=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%s",mp[i]+1);
		} 
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=1;j<=m;j++)
			{
				if(mp[i][j]=='S') fx=i,fy=j;
				if(mp[i][j]=='D') ex=i,ey=j;
				if(mp[i][j]=='X') sum++;
			}
		}	
		if(n*m-sum-1<t) printf("NO\n");
		else
		{
			flag=0;
			memset(vis,0,sizeof(vis));
			vis[fx][fy]=1;dfs(fx,fy,0);
			if(flag) printf("YES\n");
			else printf("NO\n"); 
		}
	}
	return 0;
}

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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