poj 1167 dfs

为什么启发式搜索的题书上说是迭代加深???

思路跟大多数题一样,都是先把原问题进行处理,把处理过的数据再抽象成算法问题,因为原问题不好直接深搜,所以要先处理

注意启发式剪枝的>=ans就剪枝,而不是>才剪枝
注意题目上说了可以有多条线路的时间是一样的(两条线路起点都是3,间隔都是5)

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stack>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define IMAX 2147483646
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define uint unsigned int

using namespace std;

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stack>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define IMAX 2147483646
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define uint unsigned int

using namespace std;

struct Node {
	int beg, l, times;
	bool operator<(const Node &b)const {
		return times > b.times;
	}
}a[3333];
int n, t, cnt[333],tot,ans;

int pd(int beg, int l) {
	int ts = 0;
	while (beg < 60) {
		if (!cnt[beg])return 0;
		beg += l;
		ts++;
	}
	return ts;
}

void dfs(int x, int now, int sum) {
	if (now == n) {
		ans = min(ans, sum);
		return;
	}
	for (int i = x; i < tot; i++) {
		if (sum + (n - now) / a[i].times >= ans)break;//启发式剪枝
		if (!pd(a[i].beg, a[i].l))continue;//正确性判断
		for (int j = a[i].beg; j < 60; j += a[i].l)
			cnt[j]--;
		dfs(i, now + a[i].times, sum + 1);
		for (int j = a[i].beg; j < 60; j += a[i].l)
			cnt[j]++;
	}
}

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 0; i < n; i++)
		scanf("%d", &t), cnt[t]++;
	for(int i = 0;i<60;i++)
		for (int j = i + 1; j < 60 - i; j++) 
			if (pd(i, j))a[tot].beg = i, a[tot].l = j, a[tot++].times = pd(i, j);
	sort(a, a + tot);
	ans = 17;
	dfs(0, 0, 0);
	printf("%d\n", ans);
	return 0;
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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