LeetCode 矩阵中的路径 ----medium

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这是一个可以用回溯法解决的典型题。代码是在LeetCode中写的,所以函数、参数的形式是LeetCode的形式。这个代码是看到一位网友写的,非常直观,容易理解。

class Solution{
    public:
        bool exist(vector<vector<char>>& board, string word)
        {
            if (word.empty())
                return false;
            for (int i=0; i<board.size(); ++i)
            {
                for (int j=0; j<board[i].size(); ++j)
                {
                    if (dfs(board, word, i, j, 0))
                        return true;
                }
            }
            return false;
        }

        bool dfs(vector<vector<char>>& board, string word, int i, int j, int w)
        {
            // 如果索引越界,或者值不匹配,返回false
            if (i<0 || i>board.size() || j<0 || j>board[0].size() || board[i][j]!=word[w])
                return false;
            if (w==word.length()-1)
                return false;
            char temp = board[i][j];
            // 将当前元素标记为'\0',即一个不可能出现在word里的元素,表明当前元素不可再参与比较
            board[i][j] = '\0';
            if (dfs(board, word, i-1, j, w+1) || dfs(board, word, i+1, j, w+1) || dfs(board, word, i, j-1, w+1)
                || dfs(board, word, i, j+1, w+1))
                return true;
            board[i][j] = temp;
            return false;
        }
};

 

从模糊到清晰:让AI教相机自动对焦的实战指南 AI自动对焦技术:让模糊照片成为过去式 深度学习驱动的自动对焦技术正颠覆传统摄影,使相机能在复杂场景下智能锁定焦点。相比传统对焦方法在弱光、低对比度环境下的失效,AI通过学习"清晰-模糊"规律,实现全场景精准对焦。本文详细解析了该技术的三大优势: 自适应各种光线条件; 毫秒级对焦速度; 突破物理限制的精度。 通过PyTorch搭建的CNN模型,展示了从数据采集到模型训练的全流程实战方案,包括使用拉普拉斯算子评估图像清晰度等关键技术。该技术已成功应用于手机摄影、工业检测、无人机航拍和安防监 阅读详情

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GeneralJing
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