蝌蚪安家

小蝌蚪安家

发布时间: 2017年6月13日 14:20   最后更新: 2017年6月13日 14:23   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M

在一个矩形区域内,有些地方有水,有些地方没水。所有相邻的有水的地方会共同组成一个水洼,小蝌蚪想在这块区域中找到一个最大的水洼来安家。


有多组输入数据,每组第一行包含两个正整数n,m(n,m<=100),接下来n行,每行m个字符,“.”表示有水,“#”表示没水。

对于每组输入数据输出一行,包含一个整数,表示最大的水洼的面积。

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#..
..#
3 3
##.
#..
.##
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3



基础题,bfs或者dfs。为练习,使用dfs。

解决方法:一种是floodfill,一种是一般的dfs。

#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
const int maxn = 100+5;

int m,n,area,maxlen;
char map[maxn][maxn];
int vis[maxn][maxn];
int num[100];
void dfs(int r,int c,int idx)
{
	if(r<0||r>=m||c<0||c>=n)return;//防出界
	if(vis[r][c]||map[r][c]!='.')return;
	
	vis[r][c] = idx;
	
	for(int dr = -1;dr<=1;dr++)
		for(int dc = -1;dc<=1;dc++)
		 if(dr!=0||dc!=0)//不同时为零
		 
//	dfs(r+1,c,idx);
//	dfs(r-1,c,idx);
//	dfs(r,c+1,idx);
//	dfs(r,c-1,idx); 
//		
			
	num[idx]++;	
	
}
int main()
{
	
	while(cin>>m>>n)
	{ 
	maxlen = -1;
	for(int i = 0;i<m;i++)scanf("%s",&map[i]);
	memset(vis,0,sizeof(vis)); 
	memset(num,0,sizeof(num));
	int cnt= 0;
	for(int i = 0 ;i < m;i++)
		for(int j = 0; j < n;j++)
		if(!vis[i][j]&&map[i][j]=='.')dfs(i,j,++cnt);
		cout<<cnt<<endl;
		
	for(int i =0 ;i < 100;i++)
	{
		maxlen = max(maxlen,num[i]);
		
	}
	cout<<maxlen<<endl;
		
	}	
}

 

#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
#define M 110
int n,m,maxA,tmpA;
char map[M][M];
int vis[M][M];
int to[4][2] = {{1,0},{0,1},{-1,0},{0,-1}};
void dfs(int sx,int sy)
{
	if(vis[sx][sy]||map[sx][sy]!='.')
		return ;
	if(sx<0||sx>=n||sy<0||sy>=m)
		return ;
	
	vis[sx][sy] = 1;
	tmpA++;
	
	for(int i = 0 ;i < 4;i++)
	{
		dfs(sx+to[i][0],sy+to[i][1]);
	}
	
	
}




int main()
{
	
	freopen("kedou.txt","r",stdin);
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		for(int i = 0 ; i < n;i++)
		scanf("%s",&map[i]);
		maxA = 0;
		tmpA = 0; 
		for(int i = 0;i<n;i++)
			for(int j =0;j<m;j++)
			{
				if(map[i][j]=='.'&&vis[i][j]!=1)
				{	
					dfs(i,j);
					maxA = max(maxA,tmpA)
					tmpA = 0;
				}
			}
		cout<<maxA<<endl;	
	}	
}




































内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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