CCF 201512-3 画图

本文介绍了一个使用C++实现的迷宫绘制与修改算法。通过深度优先搜索(DFS)策略,该算法能够在二维网格中填充字符,并通过接收操作指令来修改迷宫结构,如填充指定位置的字符或在两点间绘制线条。此算法适用于游戏开发、地图生成等领域。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char Map[110][110];
bool vis[110][110];
int dx[4] = {0, 0, 1, -1};
int dy[4] = {1, -1, 0, 0};
int m, n;
void DFS(int x, int y, char C)
{
    if(Map[y][x]=='-' || Map[y][x]=='+' || Map[y][x]=='|')
        return ;
    Map[y][x] = C;
    vis[y][x] = 1;
    for(int i = 0; i < 4; i++){
        int xx = x + dx[i];
        int yy = y + dy[i];
        if(xx >= 0 && xx < m && yy >= 0 && yy < n && !vis[yy][xx])
            DFS(xx, yy, C);
    }
}


int main()
{
    int q;
    cin >> m >> n >> q;
    for(int i = 0; i < n; i++){    //初始化
        for(int j = 0; j < m; j++)
            Map[i][j] = '.';
    }
    while(q--){
        int op;
        cin >> op;
        if(op == 1){   //填充
            int x, y;
            char c;
            cin >> x >> y >> c;
            memset(vis, 0, sizeof(vis));
            y = n-1-y;
            DFS(x, y, c);
        }
        else{
            int x1, y1, x2, y2;
            cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
            if(x1 == x2) { //画竖线
                y1 = n-1-y1, y2 = n-1-y2;
                int x = x1, yy1 = min(y1, y2), yy2 = max(y1, y2);
                for(int i = yy1; i <= yy2; i++){
                    if(Map[i][x] == '-')
                        Map[i][x] = '+';
                    else if(Map[i][x] == '+')
                        Map[i][x] = '+';
                    else
                        Map[i][x] = '|';
                }

            }
            else {    //画横线
                int xx1 = min(x1, x2), xx2 = max(x1, x2);
                int y = n-1-y1;
                for(int j = xx1; j <= xx2; j++){
                    if(Map[y][j] == '|')
                        Map[y][j] = '+';
                    else if(Map[y][j] == '+')
                        Map[y][j] = '+';
                    else
                        Map[y][j] = '-';
                }
            }

        }
    }
    for(int i = 0; i < n; i++){
        for(int j = 0; j < m; j++)
            cout << Map[i][j];
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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