130. Surrounded Regions

本文介绍了一种解决二维棋盘中'O'被'X'包围问题的方法,使用并查集(Union-Find)算法来标记边界上的'O'并与内部'O'区分,最后将非边界的'O'转换为'X'。

Given a 2D board containing 'X' and 'O', capture all regions surrounded by 'X'.

A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in that surrounded region.

For example,

X X X X
X O O X
X X O X
X O X X

After running your function, the board should be


用 DFS , UNION-FIND 都行。关键是要想到图形学中的 flood fill, 从边缘boarder开始

class UnionFind {
    vector<int> id;
    vector<int> rank;
    int count;
    
public:
    UnionFind( int n ): count(n) {
        id.resize(n, 0);
        rank.resize(n,0);
        for( int i = 0; i < n; i++ ) {
            id[i] = i;
        }
    }
    
    int find( int i ) {
        while( i != id[i]) {
            id[i] = id[id[i]];
            i = id[i];
        }
        return i;
    }
    
    bool is_connected(int p, int q) {
        int i = find(p);
        int j = find(q);
        if( i != j) return false;
        return true;
    }
    void union_by_rank( int p , int q) {
        int i = find(p);
        int j = find(q);
        if (i == j) return;
        if (rank[i] < rank[j]) id[i] = j;
        else if (rank[i] > rank[j]) id[j] = i;
        else {
            id[i] = j;
            rank[j]++;
        }
        count--;
    }
    
};

class Solution {
public:
    void solve(vector<vector<char>>& board) {
        if(board.empty() || board[0].empty()) return;
        
        const int M = board.size(), N = board[0].size();
        
        UnionFind uf(M*N + 1);
        for( int i = 0; i < M ; i++) {
            for( int j = 0; j < N; j++) {
                if( i == 0 || i == M - 1 || j == 0 || j == N - 1 ) {
                    if(board[i][j] == 'O')
                        uf.union_by_rank( i*N + j , M*N);
                }
                else if( board[i][j] == 'O' ) {
                    if( board[i-1][j] == 'O') {
                        uf.union_by_rank( i*N + j, (i-1)*N+j);
                    }
                    if( board[i+1][j] == 'O') {
                        uf.union_by_rank( i*N + j, (i+1)*N+j);
                    }
                    if( board[i][j-1] == 'O') {
                        uf.union_by_rank( i*N + j, i*N+j-1 );
                    }
                    if( board[i][j+1] == 'O') {
                        uf.union_by_rank( i*N + j, i*N+j+1);
                    }
                }
                
            }
        }
        
        for( int i = 0; i < M ; i++ ) {
            for( int j = 0; j < N; j++ ) {
                if(!uf.is_connected( i*N + j, M*N)) {
                    board[i][j] = 'X';
                }
            }
        }
        return;
    }
};



【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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