Oil Deposits (DFS)

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法来解决油田探测问题的方法。问题要求确定一个给定矩形区域内的独立油田数量,通过遍历网格并标记相连的油区来实现。该文提供了一个详细的算法实现过程。
The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid.
Input
The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket.
Output
For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.
Sample Input
1 1
*
3 5
*@*@*
**@**
*@*@*
1 8
@@****@*
5 5
****@
*@@*@
*@**@
@@@*@
@@**@
0 0
Sample Output
0
1
2

2



题目大意:给你一块矩形油田,'@'代表有油,‘*’代表没油,若@与周围油地紧挨着则说这是一块油地,问你一块油田里有多少油地?

思路:这是DFS的入门题,从(0,0)开始扫,遇到油地'@'进入dfs,在dfs中向八个方向搜索,若是油地将它置为'*'或用vis数组记录这里已经搜索过了,保证下次不再搜索到这里,将它附近所有的油地都搜索完,然后置为'.' 相当于采油完毕,然后return到main继续往后扫.cnt纪录进入dfs的次数也就是油田数目。


AC代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<set>
#include<map>
#include<vector>
#include<stack>
using namespace std;
#define ll long long
struct NODE{
    int x,y;
};
int m,n;
char oil[105][105];
int dir[8][2]={{0,-1},{0,1},{-1,0},{1,0},{-1,-1},{1,-1},{-1,1},{1,1}};      //定义向周围八个方向搜索的数组
              // 下    上     左     右    左下    右下   左上  右上
void DFS(int i,int j){
    NODE bgin;        //定义开始的油地(前一个油田)的位置
    bgin.x=i;
    bgin.y=j;
    queue<NODE> q;     //入队
    q.push(bgin);
    while(!q.empty()){
        bgin=q.front();
        q.pop();          //清除队首的位置,因为已经保存到bgin里了,在后面会以它为中心向周围搜索
        for(int i=0;i<8;i++){
            NODE tmp;         //定义暂时想要搜索的点
            tmp.x=bgin.x+dir[i][0];
            tmp.y=bgin.y+dir[i][1];
            if(tmp.x<0||tmp.y<0||tmp.x>=m||tmp.y>=n||oil[tmp.x][tmp.y]=='.') //若要搜索的点越界则是不合法的点 则continue
                continue;
            if(oil[tmp.x][tmp.y]=='@'){  //若是油田则入队,并将它置为‘*’
                q.push(tmp);
                oil[tmp.x][tmp.y]='*';
            }
        }
    }
    return ;
}
int main()
{
    while((scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)&&m&&n){
        int cnt=0;
        for(int i=0;i<m;i++)
            scanf("%s",oil[i]);
        for(int i=0;i<m;i++)
            for(int j=0;j<n;j++)
            if(oil[i][j]=='@'){  //当遇到油地时进入DFS
                cnt++;        //油田数加一
                DFS(i,j);
            }
        printf("%d\n",cnt);
    }
    return 0;
}



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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