zoj 1002 && hdu 1045 Fire Net

  一直都知道这个题目能够用深度优先搜索来做,但是一直没有写过。其实这个题目不是很难,但是好久都没写过搜索了,感觉很吃力了。所以从现在开始想把搜索在好好地搞一下了。题目的大意:给定一个矩阵,这个矩阵中有些地方是空白的,有些地方是有墙的,问最多可以放置多少不互相攻击炮台。

搜索的策略是:从第一个位置开始搜索,搜遍没一个位置,当然有墙和放置了炮台的地方不再可以放置炮台。还有保证不互相攻击...........有些小技巧得好好体会,好好学习了。感觉自己很菜,还得努力啊!

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 6
int t;
int maxs;
char map[N][N];
bool judge(int x,int y)
{
    if(map[x][y]!='.')return false;       //表示这个点是无法放置炮台的
    for(int i=x-1;i>=1;i--)
    {
        if(map[i][y]=='X')break;
        if(map[i][y]=='P')return false;
    }
    for(int i=y-1;i>=1;i--)
    {
        if(map[x][i]=='X')break;
        if(map[x][i]=='P')return false;
    }
    return true;
}
void DFS(int pos,int n)
{
    if(pos==t*t)
    {
        maxs=maxs>n?maxs:n;
        return;
    }
    int x=pos/t+1;   //小技巧,学过来了
    int y=pos%t+1;
    if(judge(x,y))   //判断坐标为(x,y)的点能否放置炮台
    {
        map[x][y]='P';
        DFS(pos+1,n+1);
        map[x][y]='.';
    }
    DFS(pos+1,n);
    return ;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&t)!=EOF&&t)
    {
        for(int i=1;i<=t;i++)
        {
            for(int j=1;j<=t;j++)
            {
                cin>>map[i][j];
            }
        }
        maxs=-1;
        DFS(0,0);
        printf("%d\n",maxs);
    }
    return 0;
}




资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于&ldquo;天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar&rdquo;这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 &ldquo;天池&rdquo;通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的&ldquo;task2 EDA.ipynb&rdquo;很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 &ldquo;example.html&rdquo;可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。&ldquo;datasets&rdquo;文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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