TOJ-1316 The Happy Worm

本文探讨了在一个m*n的矩形场地中,考虑到k个石头的位置限制,快乐蠕虫在睡眠时可能采取的不同位置数量。蠕虫可以水平或垂直伸展,但长度至少为2个单位,并且不能穿过石头或超出场地边界。通过遍历所有可能的位置并检查蠕虫的伸展方向,算法计算出所有合法位置的数量。

The Happy Worm lives in an m*n rectangular field. There are k stones placed in certain locations of the field. (Each square of the field is either empty, or contains a stone.) Whenever the worm sleeps, it lies either horizontally or vertically, and stretches so that its length increases as much as possible. The worm will not go in a square with a stone or out of the field. The happy worm can not be shorter than 2 squares.

The question you are to answer is how many different positions this worm could be in while sleeping.

Input

The first line of the input file contains a single integer t (1 ≤ t ≤ 11), the number of test cases, followed by the input data for each test case. The first line of each test case contains three integers m, n, and k (1 ≤ m,n ≤ 10000, 0 ≤ k ≤ 200000). The input for this test case will be followed by k lines. Each line contains two integers which specify the row and column of a stone. No stone will be given twice.

Output

There should be one line per test case containing the number of positions the happy worm can be in.

Sample Input

1
5 5 6
1 5
2 3
2 4
4 2 
4 3
5 1

Sample Output

9

 

#include <iostream>
#include <memory.h>
using namespace std;
bool f[10010][10010];
int main(){
    int t,i,j,m,n,k,r,c,s,e,ans;
    cin>>t;
    while(t--){
        cin>>m>>n>>k;
        memset(f,0,sizeof(f));
        ans = 0;
        for(i=0;i<k;i++){
            cin>>r>>c;
            f[r][c] = true; 
        }
        for(i=0;i<=m+1;i++){
            f[i][0] = true;
            f[i][n+1] = true;
        }    
        for(i=0;i<=n+1;i++){
            f[0][i] = true;
            f[m+1][i] = true;
        }    
        for(i=1;i<=m;i++){
            for(j=1;j<=n+1;){
                while(f[i][j]){
                    j++;
                }
                if(j>n) break;
                if(!f[i][j]){
                    s = j;//cout<<"s "<<i<<" "<<j<<endl;
                    j++;
                    e = s;    
                }
                while(!f[i][j]){
                    e = j;
                    j++;
                }
                //cout<<"e "<<i<<" "<<j-1<<endl;
                if(e-s+1>1)    ans++; //cout<<e-s+1<<endl;     
            }
            
        }
        for(j=1;j<=n;j++){
            for(i=1;i<=m;){
                while(f[i][j]){
                    i++;
                }
                if(i>m)    break;
                if(!f[i][j]){
                    s = i;//cout<<"s "<<i<<" "<<j<<endl;
                    i++;
                    e = s;
                }
                while(!f[i][j]){
                    e = i;
                    i++;
                }//cout<<"e "<<i-1<<" "<<j<<endl;
                if(e-s+1>1)    ans++;      //cout<<e-s+1<<endl;
            }
            
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 


Source: Tehran 2004 Iran Nationwide

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shenchuguimo/p/6349367.html

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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