Surrounded Regions --leetcode

本文将详细解析如何解决LeetCode中的'surrounded regions'问题,通过使用广度优先搜索(BFS)算法,有效地处理棋盘上的'O'元素,确保所有被'X'包围的'O'都被转换为'X',同时保留边界'O'的原始状态。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

https://oj.leetcode.com/problems/surrounded-regions/

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:

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

思路:如果一个棋子O不会被改变,那么一定有与之相连的O在四条边上。因此可以利用flood fill算法对四条边上的O进行处理,先将O改成其他的字母,这样就不需要记录已经访问过的点了。 这个题目leetcode 里面如果利用DFS递归算法的话,会出现runtime error,应该是对于函数的递归调用有限制,因此改为BFS就可以了。

class Solution {
public:
  struct point{
        int x;
        int y;
    };
   void solve(vector<vector<char> > &board)
    {
        int isx = board.size();
        if(isx <=0 )return ;
        int isy = board[0].size();
        for (int i =0; i < isy; i ++)
        {
            presolve(board,0,i);
            presolve(board,isx-1,i);
        }

        for (int i =1; i < isx; i ++)
        {
            presolve(board,i,0);
            presolve(board,i,isy-1);
        }

        for (int i =0;i < isx;i ++)
        {
            for (int j = 0;j < isy;j ++)
            {
                if(board[i][j] == 'O')
                {
                    board[i][j] = 'X';
                }
                else if(board[i][j] == 't')
                {
                     board[i][j] = 'O';
                }

            }
        }
    }
    //use BFS DFS will run error
    void presolve(vector<vector<char> > &board,int x,int y)
    {
        if(board[x][y] != 'O') return ;
        queue<point> pq;
        point pt;
        pt.x = x;
        pt.y = y;
        pq.push(pt);
        point tp;
        while (!pq.empty())
        {
            tp = pq.front();
            pq.pop();
            if(board[tp.x][tp.y] == 'O')
            {
                board[tp.x][tp.y] = 't';
            if(tp.x-1 >= 0 && board[tp.x-1][tp.y] == 'O')
            {
                pt.x = tp.x-1;
                pt.y = tp.y;
                pq.push(pt);
            }
            if(tp.x+1 < board.size() && board[tp.x+1][tp.y] == 'O')
            {
                pt.x = tp.x+1;
                pt.y = tp.y;
                pq.push(pt);
            }
             if(tp.y-1 >= 0 && board[tp.x][tp.y-1] == 'O')
            {
                pt.x = tp.x;
                pt.y = tp.y-1;
                pq.push(pt);
            }
            if(tp.y+1 >= 0 && board[tp.x][tp.y+1] == 'O')
            {
                pt.x = tp.x;
                pt.y = tp.y+1;
                pq.push(pt);
            }
            }
            
        }
        return ;
    }
};






内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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