Yet Another Crosses Problem(CodeForces - 1194B)

本文解析了CodeForces-1194B题目,介绍了一种求解最小成本使得图中至少包含一个特定图案(cross)的方法。通过记录每行和每列未填充方块的数量来优化计算过程。

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

题目传送门CodeForces - 1194B

题目大意:

  1. 给你一些图,含有一些可能残缺的cross
  2. 每补上一个残缺的小块,都需要花费1min的成本
  3. 你需要求出最小成本,使其至少包含一个cross
  4. 输入中字符 . 代表未涂方块,字符 * 代表涂色方块

下面是cross的一些要求:

//十字架所在行和列,需要全部图满

在5✖5的图中,只有四个crosses(1,3) (1,5) (2,3) (2,5)
剩下三个图都不包含cross
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
解题思路:

  1. 在读入的时候,存下每行字符 . 的个数
  2. 遍历存下来的图,计算每列字符 . 的个数,并更新答案

代码实现:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define FOR(i,j,k) for(int i=j; i<k; ++i)
#define FREIN() freopen("in.txt","r",stdin)
#define FREON() freopen("out.txt","w",stdout)
typedef long long LL;
const int maxn = 100 + 5;

int n, m;
string mp[50005];
int rq[50005];

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    int q;
    cin >> q;
    while(q--) {
        cin >> n >> m;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            cin >> mp[i];
            mp[i] = '$' + mp[i];
            rq[i] = 0;
            for(int j = 1; j <= m; j++) { //存下每行的'.'的个数
                if(mp[i][j] == '.') {
                    rq[i]++;
                }
            }
        }
        int ans = n * m;
        for(int j = 1; j <= m; j++) {
            int cq = 0;
            for(int i = 1; i <= n; i++) { //计算每列'.'的个数
                if(mp[i][j] == '.') {
                    cq++;
                }
            }
            for(int i = 1; i <= n; i++) {
                ans = min(ans, rq[i] + cq - (mp[i][j] == '.'));
            }
        }
        cout << ans << endl;
    }
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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