【集训Day3】Reconstruction of roads

本文探讨了使用宽度优先搜索(BFS)在损坏道路网络中进行高效重构的方法,通过赋予损坏道路负权重,未损坏道路权重为0,实现最短路径的求解。算法详细展示了如何利用BFS更新最短距离,并以代码示例说明其在实际问题中的应用。

Reconstruction of roads


在这里插入图片描述

解题思路

bfsbfsbfs ,损坏的道路负边权,未损坏赋 000 。(甚至听说 dfsdfsdfs 都能跑过)

code

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;

int n,m,d;
int st,ed;
int v[110];
int f[100010];
int minn[110];
int a[110][110];
int flg[110][110];

void bfs()
{
	f[1]=st;
	memset(minn,0x3f3f3f3f,sizeof(minn));
	minn[st]=0;
	int hd=0,tl=1;
	while(hd<tl)
	{
		hd++;
		int x=f[hd];
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(minn[x]+a[x][i]<minn[i])
			{
				minn[i]=minn[x]+a[x][i];
				if(!v[i])
					v[i]=1,f[++tl]=i;
			}
		}
		v[x]=0;
	}
}

int main()
{
	freopen("road.in","r",stdin);
	freopen("road.out","w",stdout);
	cin>>n>>m;
	memset(a,0x3f3f3f3f,sizeof(a));
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y,z;
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		a[x][y]=a[y][x]=z;
	}
	cin>>d;
	for(int i=1;i<=d;i++)
	{
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		flg[x][y]=flg[y][x]=1;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if(!flg[i][j]&&a[i][j]!=0x3f3f3f3f)
				a[i][j]=0;
	cin>>st>>ed;
	bfs();
	cout<<minn[ed]<<endl;
}
### 超声B扫描3D重建的Matlab代码 超声B扫描的3D重建涉及将一系列2D图像整合为一个完整的3D模型。这种技术广泛应用于医学成像领域,以提供更详细的解剖结构信息。以下是实现这一目标的一个基本方法和示例代码。 在构建3D模型时,可以参考文献中提到的各种损失函数和约束条件[^1],这些方法虽然主要用于面部重建,但其核心思想(如光度损失、地标损失等)同样适用于其他类型的图像重建任务。此外,深度图优化技术[^2]以及实时3D重建中的点云融合方法[^4]也为超声B扫描的3D重建提供了重要的理论支持。 以下是一个简单的Matlab代码示例,用于从一组超声B扫描图像生成3D模型: ```matlab % 读取超声B扫描图像序列 numImages = 10; % 假设有10张图像 images = cell(1, numImages); for i = 1:numImages images{i} = imread([&#39;image_&#39;, num2str(i), &#39;.png&#39;]); % 替换为实际文件名 end % 图像配准(对齐) registeredImages = cell(1, numImages); referenceImage = images{1}; % 选择第一张作为参考 for i = 2:numImages registeredImages{i} = imregister(images{i}, referenceImage, &#39;rigid&#39;, optimset(&#39;Display&#39;, &#39;iter&#39;)); end % 将配准后的图像转换为体积数据 [rows, cols] = size(referenceImage); volumeData = zeros(rows, cols, numImages); for i = 1:numImages volumeData(:, :, i) = registeredImages{i}; end % 显示3D体积数据 figure; slice(double(volumeData), [], [], 1:numImages); colormap(gray); colorbar; title(&#39;3D Reconstruction of Ultrasonic B-Scans&#39;); ``` 此代码实现了以下步骤: 1. **图像加载**:从文件系统中加载一系列超声B扫描图像。 2. **图像配准**:使用刚性变换将所有图像对齐到参考图像上,确保它们在空间上一致。 3. **体积数据生成**:将配准后的图像堆叠成一个三维矩阵,形成体积数据。 4. **可视化**:通过切片显示生成的3D模型。 需要注意的是,实际应用中可能需要进一步优化配准算法,并考虑噪声去除、边缘增强等预处理步骤,以提高重建质量。此外,还可以引入深度学习模型来改进特征提取和匹配过程[^1]。
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