POJ2251 Dungeon Master BFS广搜

You are trapped in a 3D dungeon and need to find the quickest way out! The dungeon is composed of unit cubes which may or may not be filled with rock. It takes one minute to move one unit north, south, east, west, up or down. You cannot move diagonally and the maze is surrounded by solid rock on all sides.

Is an escape possible? If yes, how long will it take?
Input
The input consists of a number of dungeons. Each dungeon description starts with a line containing three integers L, R and C (all limited to 30 in size).
L is the number of levels making up the dungeon.
R and C are the number of rows and columns making up the plan of each level.
Then there will follow L blocks of R lines each containing C characters. Each character describes one cell of the dungeon. A cell full of rock is indicated by a '#' and empty cells are represented by a '.'. Your starting position is indicated by 'S' and the exit by the letter 'E'. There's a single blank line after each level. Input is terminated by three zeroes for L, R and C.
Output
Each maze generates one line of output. If it is possible to reach the exit, print a line of the form
Escaped in x minute(s).

where x is replaced by the shortest time it takes to escape.
If it is not possible to escape, print the line
Trapped!
解析:三维空间的BFS,只是把x,y两个变量变为x,y,z三个变量,改动位移数组即可。
Sample Input
3 4 5
S....
.###.
.##..
###.#

#####
#####
##.##
##...

#####
#####
#.###
####E

1 3 3
S##
#E#
###

0 0 0
Sample Output
Escaped in 11 minute(s).
Trapped!
 
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <cmath>
using namespace std;
//#define PI 3.14159265358979323
#define inf 0x3f3f3f3f
#define maxn 8   
int l,r,c;
char ch[35][35][35];
int a[6][3]={{1,0,0},{-1,0,0},{0,1,0},{0,-1,0},{0,0,1},{0,0,-1}};
int vis[35][35][35];
int sx,sy,sz,ex,ey,ez;
struct Map
{
    int x,y,z;
    int step;
};
int check(Map m)
{
    if(vis[m.x][m.y][m.z]==1||ch[m.x][m.y][m.z]=='#'||m.x>=r||m.x<0||m.y>=c||m.z<0||m.y<0||m.z>=l)
        return 0;
    else
        return 1;
}
int dfs()
{
    queue<Map> q;
    Map now,next;
    now.x=sx;
    now.y=sy;
    now.z=sz;
    now.step=0;
    q.push(now);
    vis[now.x][now.y][now.z]=1;
    while(!q.empty())
    {
        now=q.front();
        q.pop();

        if(now.x==ex&&now.y==ey&&now.z==ez)
            return now.step;
        for(int i=0;i<6;i++)
        {
            next.step=now.step;
            next.x=now.x+a[i][0];
            next.y=now.y+a[i][1];
            next.z=now.z+a[i][2];
            if(!check(next))
            continue;
            next.step=now.step+1;
                q.push(next);
                vis[next.x][next.y][next.z]=1;

        }

    }
    return 0;
}
int main()
{
    while(cin>>l>>r>>c)
    {
        if(l==0&&r==0&&c==0)
            return 0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(int i=0;i<l;i++)
        {
            for(int j=0;j<r;j++)
            {
                for(int k=0;k<c;k++)
                {
                    cin>>ch[j][k][i];
                    if(ch[j][k][i]=='S')
                    {
                        sz=i;
                        sy=k;
                        sx=j;
                    }
                    if(ch[j][k][i]=='E')
                    {
                        ex=j;
                        ey=k;
                        ez=i;
                    }
                }
                //getchar();
            }
            getchar();

        }
        int ans=dfs();
        if(ans==0)
            cout<<"Trapped!"<<endl;
        else
        cout<<"Escaped in "<<ans<<" minute(s)."<<endl;
    }

    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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