ZJU 1002

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这道题目就是一个利用深度优先搜索的例子

#include <iostream>
using namespace std;

class CFireNet
{
  
char map[4][4];  //最大也就是4×4的数组
  
int n, maxn; //n表示当前方阵是几乘几的, maxn表示最大解
public:
  
     //初始化
  
void setSize(int number)
 
{
    n 
= number; 
    maxn 
= 0;
  }


  
void initData()
  
{
    
for(int i = 0; i < n; ++i)
      
{
    
for(int j = 0; j < n; ++j)
      
{
        cin
>>map[i][j];
      }

      }

  }


  
bool checkValue(int row, int col)
  
{
    
int i, j;
    
for(i = row - 1; i >= 0; i--)
      
{
    
if(map[i][col] == 't')
      
return false;
    
else if(map[i][col] == 'X')
      
break;
      }

    
for(j = col - 1; j >= 0; j--)
      
{
    
if(map[row][j] == 't')
      
return false;
    
else if(map[row][j] == 'X')
      
break;
      }

    
return true;
  }


  
void search(int size, int cnt)
  
{
    
int row, col;
    
if(size == n * n)
      
{
      
if(cnt > maxn)
    maxn 
= cnt;
      
return;
      }

    row 
= size / n;
    col 
= size % n;
    
if(map[row][col] == '.' && checkValue(row, col))
      
{
    map[row][col] 
= 't';
    search(size 
+ 1, cnt + 1);
    map[row][col] 
= '.';
      }

    search(size 
+ 1, cnt);
  }


  
int getMax()
  
{
    
return maxn;
  }

}
;

int main()
{
  
int n;
  CFireNet firenet;
  
while(cin >> n)
    
{
      
if(n == 0)
    
break;
      firenet.setSize(n);
      firenet.initData();
      firenet.search(
0,0);
      cout
<<firenet.getMax()<<endl;
    }

  
return 0;
}

 

基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质识别研究 本文提出一种基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质智能识别方法,针对颗粒分布散乱、背景复杂的问题,采用"大颗粒逐个识别、密集小颗粒分块识别"策略。结合Mask R-CNN、SLIC和AlexNet构建识别模型,通过无人机影像实现自动识别。实验表明该方法精度超过90%,具备迁移能力。文章提供了Python实现代码,涵盖数据预处理、SLIC分割、模型构建(Mask R-CNN和AlexNet)及训练流程,为堰塞坝应急抢险提供技术支持。 阅读详情

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MapReduce
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