HDU - 1241 Oil Deposits

本文介绍了一个简单的算法,用于计算二维网格中表示油藏的连通区域数量。通过深度优先搜索(DFS)遍历网格,将相邻的油藏区块标记为已访问,并计数独立的油藏数量。

The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid.
Input
The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either *', representing the absence of oil, or@’, representing an oil pocket.
Output
For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.
Sample Input
1 1
*
3 5
@@*
@
@@*
1 8
@@**@*
5 5
**@
@@@
@*@
@@@*@
@@**@
0 0
Sample Output
0
1
2
2
这道题比较简单,求@有几个联通块。直接搜索第一个@,然后dfs周围,找到@标记为*表示访问过。

#include <iostream>

using namespace std;

char Map[105][105];
int dd[8][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1},{1,1},{-1,1},{1,-1},{-1,-1}};
int m,n,sum;

void dfs(int x,int y)
{
    for(int i=0;i<8;i++)
    {
        int xx=x+dd[i][0];
        int yy=y+dd[i][1];
        if(xx>=1&&xx<=m&&yy>=1&&yy<=n)
        {
            if(Map[xx][yy]=='@')
            {
                Map[xx][yy]='*';
                dfs(xx,yy);
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while(cin>>m>>n)
    {
        if(m==0&&n==0)break;
        sum=0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                cin>>Map[i][j];
            }
        }
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(Map[i][j]=='@')
                {
                    sum++;
                    Map[i][j]='*';
                    dfs(i,j);
                }
            }
        }
        cout<<sum<<endl;
    }
    return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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