CodeForces 948A - Protect Sheep

本文介绍了一个简单的模拟题——CodeForces948A-ProtectSheep,通过遍历矩阵检查狼与羊的位置,判断是否可以放置狗来保护所有的羊不受狼的攻击,并给出解决方案。

CodeForces 948A - Protect Sheep

思路

注意:无需最小化狗的数量
转化:每个空地上都放一条狗。遍历矩阵,对所有狼的四周遍历,若有羊输出No否则Yes,每个空地.上都放置一条狗
算法:简单模拟题

代码

include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=500+5;
char dp[N][N];
int main(){
    //freopen("datain.txt","r",stdin);
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for (int i=0;i<n;i++){
        cin>>dp[i];
    }
    for (int i=0;i<n;i++){
        for (int j=0;j<m;j++) if (dp[i][j]=='W') {
            if (i && dp[i-1][j]=='S'){
                cout<<"No"<<endl;
                return 0;
            }
            if (i<n-1 && dp[i+1][j]=='S'){
                cout<<"No"<<endl;
                return 0;
            }
            if (j && dp[i][j-1]=='S'){
                cout<<"No"<<endl;
                return 0;
            }
            if (j<m-1 && dp[i][j+1]=='S'){
                cout<<"No"<<endl;
                return 0;
            }
        }
    }
    cout<<"Yes"<<endl;
    for (int i=0;i<n;i++){
        for (int j=0;j<m;j++) {
            if (dp[i][j]=='.')
                cout<<"D";
            else
                cout<<dp[i][j];
        }
        cout<<endl;
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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